1.一种家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，从获取的家居环境下的视觉信息中提取出不同种类可见光源的颜色情感特征信息和多种不同种类的具有色彩属性的家居的颜色情感特征信息；

S2，通过模糊层次分析法，分析计算每一类可见光源的颜色情感特征信息对自身颜色情感状态影响的权重大小，进而得到每一种可见光源的颜色情感状态，以及每一种具有色彩属性的家居颜色情感特征信息对自身颜色情感状态影响的权重大小，进而得到每一种具有色彩属性的家居的颜色情感状态；

S3，通过模糊层次分析法，分析每一类可见光源的颜色情感状态对可见光源整体颜色情感状态影响的权重大小，进而得到可见光源整体的颜色情感状态，并采用可见光源整体的颜色APA情感空间模型进行描述；以及每一种家居个体的颜色情感状态对家居整体的颜色情感状态影响的权重大小，进而得到家居整体的颜色情感状态，并采用家居整体的颜色APA情感空间模型进行描述；

S4，采用模糊层次分析法，确定可见光源整体的颜色情感状态和家居整体的颜色情感状态对于形成氛围场的权重大小，最终实现家居环境下的的氛围场的识别。

2.如权利要求1所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别方法，其特征在于，所述步骤S1与步骤S2之间还包括：

对提取的每一类可见光源颜色情感特征信息和每一种家居的家居颜色情感特征信息分别进行PCA降维处理，得到每一类可见光源的颜色情感特征信息以及每一种家居最终的家居颜色情感特征信息。

3.如权利要求2所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括并行的步骤S21和步骤S22：S21，利用模糊层次分析法分别动态计算人造光源和自然光源的各个颜色情感特征信息对自身颜色情感状态影响的权重大小，进而分别计算出人造光源和自然光源的颜色情感状态；

S22，通过模糊层次分析法，分析每一种家居的各个家居颜色情感特征信息分别对自身家居颜色情感状态影响的权重大小，进而计算出每一种家居的颜色情感状态。

4.如权利要求3所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括并行的步骤S31和步骤S32：S31，根据人造光源和自然光源的颜色情感状态，采用模糊层次分析法，分析人造光源和自然光源对光颜色情感状态影响的权重大小，进而得到可见光源整体的颜色情感状态，并采用可见光源整体的颜色APA情感空间进行描述；

S32，根据每一种家居个体的颜色情感状态，采用模糊层次分析法，分析每一种家居个体的颜色情感状态对家居整体的颜色情感状态影响的权重大小，进而得到家居整体的颜色情感状态，并采用家居整体的颜色APA情感空间进行描述。

5.如权利要求4所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别方法，其特征在于,所述步骤S3中的颜色APA情感空间模型的三维坐标为“Affinity”、“Pleasure-Displeasure”、“Sleep-Arousal”，其中三个坐标轴的范围都是-1到+1，“Affinity”有Positive(P)、Neutral(NT)和Negative(N)三个标度；“Pleasure-Displeasure”有High Pleasure(HP)、Low Pleasure(LP)、Neutral(NT)、Low Displeasure(LD)和High Displeasure(HD)五个标度；“Sleep-Arousal”有High Arousal(HA)、Low Arousal(LA)、Neutral(NT)、Low Sleep(LS)和High Sleep(HS)五个标度。

6.如权利要求1-5任一项所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括：

建立以模糊氛围场的三种属性为三维坐标轴的家居色彩氛围场模型，所述模糊氛围场的三种属性为“Friendly-Hostil”、“Lively-Calm”和“Casual-Formal”；其中三个坐标轴的范围都是-1到+1，“Friendly-Hostil”有Extremely Friendly(EFR)、Very Friendly(VFR)、Friendly(FR)、Neutral(NT)、Hostile(H)、Very Hostile(VH)和ExtremelyHostile(EH)七个标度；“Lively-Calm”有Extremely Lively(EL)、Very Lively(VL)、Lively(L)、Neutral(NT)、Calm(C)、Very Calm(VC)和Extremely Calm(EC)七个标度；“Casual-Formal”有Extremely Casual(ECA)、Very Casual(VCA)、Casual(CA)、Neutral(NT)、Formal(F)、Very Formal(VF)和Extremely Formal(EF)七个标度，将得到的最终的家居氛围场识别结果显示于所述家居色彩氛围场模型中。

7.一种家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别系统，其特征在于，包括：

特征信息提取模块，用于从获取的家居环境下的视觉信息中提取出多种不同种类的具有色彩属性的家居的颜色情感特征信息和不同种类可见光源的颜色情感特征信息；

第一计算模块，用于通过模糊层次分析法，分析每一种类可见光源的颜色情感特征信息对自身颜色情感状态影响的权重大小，进而得到每一种可见光源的颜色情感状态，以及每一种具有色彩属性的家居颜色情感特征信息对自身颜色情感状态影响的权重大小，进而得到每一种具有色彩属性的家居的颜色情感状态；

第二计算模块，用于通过模糊层次分析法，分析计算每一类可见光源的颜色情感状态对可见光源颜色整体的情感状态影响的权重大小，进而得到可见光源整体的颜色情感状态，并采用可见光源整体的颜色APA情感空间进行描述，以及每一种家居个体的颜色情感状态对家居整体的颜色情感状态影响的权重大小，进而得到家居整体的颜色情感状态，并采用家居整体的颜色APA情感空间进行描述；

第三计算模块，用于根据可见光源整体的颜色情感状态和家居整体的颜色情感状态，采用模糊层次分析法，并结合专家规则得到最终的家居色彩氛围识别结果。

8.如权利要求7所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别系统，其特征在于，还包括：

降维处理模块，用于对提取的每一类可见光源颜色情感特征信息和每一种家居的家居颜色情感特征信息分别进行PCA降维处理，得到每一类可见光源的颜色情感特征信息以及每一种家居最终的的家居颜色情感特征信息。

9.如权利要求8所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别系统，其特征在于，还包括：

氛围场模型建立模块，用于建立以模糊氛围场的三种属性为三维坐标轴的家居色彩氛围场模型，将得到的最终的家居氛围场识别结果显示于所述家居色彩氛围场模型中。

10.如权利要求9所述的家居环境下的基于视觉信息的氛围场识别系统，其特征在于，采用模糊层次分析的方法构造APA情感空间模型和家居色彩氛围场模型，采用专家规则来实现APA情感空间到氛围场模型的映射关系。