情境感知计算

本文主要介绍情境和情境感知的相关定义，对情境信息的分类和情境感知计算的研究现状做简单的介绍。...

涛酱

只要你夸我帅

我就会和你这样诚实的人

做朋友

【涛酱有话说】

在阿尔法狗和人类对于人类最后的骄傲这块阵地的争夺战上，阿尔法狗已经以绝对的优势，碾压了李世石。我对李世石的处境感同身受。我们办公室也正处于一场关乎排版权与我的审美尊严的争夺战之中。虽然我暂时被夺走了排版权，但他们夺不走我负责AR酱内涵的把控权。

说起内涵，这次找到一篇关于情景感知的文章，AR技术由于交互的限制，在不同的场景，对于所呈现的信息就需要能起到对信息进行筛选的作用。而这部分也是目前的难点所在，这篇文章基本梳理了情景感知的概念。

虽然我也看不懂，但不妨碍我搬过来装逼啊。

本文主要介绍情境和情境感知的相关定义，对情境信息的分类和情境感知计算的研究现状做简单的介绍。

1 情境的概念

情境（Context）这个词最早并不是起源于计算机科学领域，而是作为“背景”的意义用来研究文字认知，即在不同的背景下，文字的含义可能发生改变。情境出现在计算机领域是源于所谓普适计算（ubiquitous computing）的研究，最早由 Schilit 于 1994 年提出，并将情境定义为：位置，以及附近人员和物体之间的识别和变化。自从情境感知被提出之后，研究者发现情境是一个很好理解的概念，但是却很难做出合适的定义，因此许多研究者都对情 境做出了不同的理解。

Brown 将情境定义为：情境就是位置，用户和周围其他用户的识别，时间，季节，温度等等，都是情境信息。

Dey 将情境定义为：情境是用户的情绪状态，注意力，位置和方位，时间和日期，周围物体，以及用户当时所在的环境等。以上两种定义只是列举了情境信息的一部分，而其他没有提到的信息也有可能就是情境信息，因此这样的定义是不全面的。

Schilit 声明情境就是：你在哪？你在和谁在一起？附件有什么物体？这个定义可以看成是不断变化的环境，其中有计算环境：可连接的设备、输入输出、网络带宽、计算代价等； 用户环境：地点、附近的物体和人员以及社会关系等；物理环境：包括光线、温度、风力等。

综上所述，将情境归纳为：情境是表征和描述实体状态或是情形的任何信息，实境信息，而用户所在的位置可以用来表示用户的情况，比如用户在美国，那么体重的单位就是磅或盎司，而用户如果在中国，那么体重单位可能是千克或是斤，所以用户的位置在本例中就是情境信息。

2 情境信息分类

即使是有了以上较为准确的定义，但是我们发现情境信息还是很难去理清，这是因为情 境信息范围太广、信息量太大、类型太多。因此如果能将情境信息进行合理的分配，这样就 能有助于开发者比较容易地列出系统可能应该考虑的情境信息。对情境信息可以根据情境类型分类，也可以根据应用进行分类。例如：Schilit 将情境分类为用户情境、计算情境和物理情境，其中用户情境包括用户的外貌、用户的位置和方位、用户的状态等；计算情境包括网络连接数目、连接耗费、当前带宽等；物理情境包括噪音的 分贝值、温度、光照强度等。徐光佑等对情境信息的内涵做了进一步的扩展，主要包括计算情境、用户情境、物理情境和历史信息。Schilit 和Theime 提出了 4 种类型的情境信息，分别为位置、身份、时间和活动。他们认为许多其他种类的情境信息能从这四种基本的情境中推导出来。例如，如果知道了一个用户的身份，那么关于这个用户的其他许多信息比如：电话号码，Emall地址，生日，家庭住址，社会关系等都能够推导出来；知道了用户位置也能推导出当前环境里面的其他人以及周围发生的一些活动等。因此可以将位置、身份、时间和活动这四个主要的因素作为情境信息的第一层，其它的信息作为第二层，第二层的情境信息可以由第一层推断出来。

到目前为止，关于情境信息的分类并没有一个统一的标准。在不同的应用领域中对情境 信息有不同的分类方法，开发者根据应用的需要，可以强调某些特定的因素。

3 情境建模

目前的情境感知系统中，对情境的建模方法大多是采用一些类的概念，这样的建模方法 只能应用在各自的系统中，适用性不好。基于空间的情境模型是最近比较流行的一种情境建 模方法，该方法主要有以下定义：

定义1 情境属性：通常用 ai 表示，被定义为情境推断过程中使用的任何类型的数据。情境属性一般是与物理或是虚拟的传感器相关。在 t 时刻，传感器 i 的读数就可以表示为情境属性 ait。例如：在 t 时刻温度计测出人的体温是 37.5 摄氏度，就是一个情境属性。

定义2 情境状态：被定义为根据选择的相关情境属性对当前应用状态的描述，通常由向量Si表示。例如：在t时刻用N个情境属性的集合来表示一个系统的具体状态，则情境状态为Sit=(a1t,a2t,…aNt)，其中Sit 表示t时刻N个情境属性的集合向量，aNt表示t时刻各个情境属性的值。

定义3 情况空间：通常代表着现实生活中的一种情况（生病、锻炼、跌倒等），并且包括 与 这些 预 先定 义 的情 况 相对 应 的一 系 列属 性 的集 合 ，用 空 间向 量 Ri 表 示 ，Ri= （a1R,a2R,…amR），amR 表示在预先定义的情况前提下情境属性的值。 基于空间的情境建模方法比较简单，同时也具有良好的适用性。在不同的情境感知系统中，该模型都能够使用，不需要重新建模。例如：在老人监护系统中，可以预先定义老人跌倒、生病等情况；在智能电网系统可以预先定义塔杆倾斜、电线舞动等情况。用户完全可以根据系统的需要，定义相关的情况空间。

4 情境感知计算

情境感知计算是普适计算的灵魂，同时也是可穿戴计算机的核心技术之一，已经有部分搜索引擎也在尝试使用情境感知技术，目的是让用户更快捷地得到要找的信息。那究竟什 么是情境感知计算呢？

情境感知计算简单说就是通过传感器及其相关的技术使计算机设备能够“感知”到当前 的情境，并据此做出决策和自动提供相应的响应或操作服务。情境感知计算是Schilit 和Theimer 在 1994 年提出来的，他们把情境感知计算看作是： “软件会根据其使用的位置，附近的人和物体的集合，以及随着时间的推移这些对象的变化而发生变化。”从此之后，有层出不穷的关于情境感知计算的定义。 关于情境感知计算的定义，基本上可以分为两类，一类是使用情境信息，另一类是适应情境信息。

第一类定义：Hull和Pascoe将情境感知计算定义为：情境感知计算就是计算设备感知， 解释并且回应用户的当前环境的能力，以及这些计算设备本身的计算能力。Dey提出情境感 知计算是上层的人机交互界面，而不是底层的应用程序。Salber的定义是：情境感知计算是 在感知情境信息的基础上，提供最灵活的计算服务的能力。

第二类定义：许多研究者认为情境感知计算是：应用程序根据用户和应用之间的情境信 息，动态的调整自己的行为。Ryan 认为情境感知计算是：应用程序根据传感器采集的外部环境信息，允许用户根据自己的爱好和行为，从一系列的物理和逻辑上的情境信息中做出选择。

当前的情境感知计算的研究仍处于初级阶段，只有很小一部分的情境信息可以被系统所 应用，其中最成功的就是位置情境信息。比如“超级导游”和“动态地图”，这两种应用都是根据用户的当前位置，将用户身边的一些兴趣点信息投递到用户，但是系统并不知道当前用户的状态和兴趣到底是什么。微软公司的 EasyLiving项目更加智能一点，该项目的设计目标是开发智能的办公环境，该环境可以感知内部人、设备的位置，并根据人的位置提供最接近的输入输出设备以供使用。该项目包括用于用户跟踪定位和交互的计算机视觉技术、多模态 传感器融合、自动或半自动的传感器校准和建模、自适应的人机交互接口等，是一个比较成熟的情境感知应用。

*本文转自公众号人机与认知实验室

    关注 AR酱