一种基于人脸控制的智能滑动控制方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种基于人脸控制的智能滑动控制方法、系统和介质。该方法包括：根据人物标识信息识别采集的形貌和头部动作特征动态信息获取面容习性动态特性信息提取面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据并获得面部动作和视觉惯性特征阈值，根据界面特征内容信息结合眼部视界特征数据和脸部活动特征数据获得瞬时界面视域数据并结合特征数据计算处理获得视域活动数据和头部动作活动数据，再经过阈值对比控制视域界面滑动；从而根据形貌和头部特征信息与界面内容信息处理获得视域和头部活动数据与面部动作和视觉惯性阈值进行对比控制屏幕滑动，实现通过人脸形貌动作进行数据采集分析判断控制屏幕界面的滑动的人脸控屏的智能手段。动的人脸控屏的智能手段。动的人脸控屏的智能手段。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸控制的智能滑动控制方法、系统和存储介质


[0001]本专利技术涉及人脸智慧化控制和生物电子信息
，具体而言，涉及一种基于人脸控制的智能滑动控制方法、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]随着移动终端的广泛应用，触摸屏的技术更新日益加速，目前的智能终端普遍采用人脸识别和电容屏触屏控制平台，给用户的快速应用提供了方便和效率，但目前的触屏发展模式仅限于屏幕的二维平面操控，对于超二维屏控的功能设计较为浅显。
[0003]在用户浏览屏幕界面内容时，如浏览网页新闻、电子书、文档等，目前的触屏控制多基于外界传感器或手触操控，而无法实现根据用户浏览的阅读动作习惯如眼球视野的快速移动或头部面部的幅度摆动对屏幕内容进行滑动控制的人脸控制屏幕进行智能滑动控制的技术手段，更不具备根据用户的个人动作习惯进行个性化滑动操控设定，以辨识用户发出的是惯性动作还是滑动指令动作的技术。
[0004]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例的目的在于提供基于人脸控制的智能滑动控制方法、系统和介质，可以根据形貌和头部特征信息与界面内容信息处理获得视域和头部活动数据与面部动作和视觉惯性阈值进行对比控制屏幕滑动，实现通过人脸形貌动作进行数据采集分析判断控制屏幕界面的滑动的人脸控屏的智能手段。
[0006]本专利技术实施例还提供了基于人脸控制的智能滑动控制方法，包括以下步骤：识别人脸面部特征信息并提取形貌特征信息和头部动作特征信息进行人物标识信息识别，所述形貌特征信息包括面容特征数据、五官空间阵列数据以及面部姿态特征数据，所述头部动作特征信息包括头部摆幅特征数据、眼部视界特征数据以及脸部活动特征数据；根据采集的预设时间内的形貌特征动态信息和头部动作特征动态信息进行动态特征积加获取面容习性动态特性信息；根据所述面容习性动态特性信息提取面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据并输入面部姿态惯性数据库获得面部动作惯性特征阈值和视觉惯态特征阈值；获取视觉目标的界面特征内容信息并结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据捕捉提取获得瞬时界面视域数据，包括视域范围数据和焦点虚拟坐标数据；根据第二时间段内累积获取的视域范围动态数据和焦点虚拟坐标动态数据结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行计算处理获得视域活动数据；根据所述视域活动数据结合所述头部摆幅特征数据和面部姿态特征数据进行加权计算获得头部动作活动数据；根据所述视域活动数据和头部动作活动数据分别与所述视觉惯态特征阈值以及
面部动作惯性特征阈值进行阈值对比，根据对比结果控制视域界面滑动。
[0007]可选地，在本专利技术实施例所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法中，所述根据采集的预设时间内的形貌特征动态信息和头部动作特征动态信息进行动态特征积加获取面容习性动态特性信息，包括：根据采集的预设时间内多个时间节点的多个面容特征数据、五官空间阵列数据、面部姿态特征数据以及头部摆幅特征数据、眼部视界特征数据、脸部活动特征数据进行动态数据积累融合获得面部容貌动作特征画像；根据所述面部容貌动作特征画像提取面容习性动态特性信息。
[0008]可选地，在本专利技术实施例所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法中，所述根据所述面容习性动态特性信息提取面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据并输入面部姿态惯性数据库获得面部动作惯性特征阈值和视觉惯态特征阈值，包括：根据所述面容习性动态特性信息提取面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据；所述面部动作惯性特征数据包括头部微动习惯数据、面部作动习惯数据；所述视觉惯态特征数据包括眼部转动惯态数据、视觉摆动惯态数据以及视野波动惯态数据；根据所述面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据输入预设面部姿态惯性数据库查询分别获得对应面部动作惯性特征阈值和视觉惯态特征阈值。
[0009]可选地，在本专利技术实施例所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法中，所述获取视觉目标的界面特征内容信息并结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据捕捉提取获得瞬时界面视域数据，包括视域范围数据和焦点虚拟坐标数据，包括：获取视觉目标的屏幕界面的界面特征内容信息；所述界面特征内容信息包括界面尺寸数据、视线距离数据以及界面显示类型数据；根据所述界面尺寸数据、视线距离数据以及界面显示类型数据结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行目标捕捉获取瞬时界面视域数据；所述瞬时界面视域数据的目标捕捉公式为：；其中，为瞬时界面视域数据，为界面尺寸数据，s为视线距离数据，为脸部活动特征数据，为眼部视界特征数据，为界面显示类型系数、、为特征系数。
[0010]可选地，在本专利技术实施例所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法中，所述根据第二时间段内累积获取的视域范围动态数据和焦点虚拟坐标动态数据结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行计算处理获得视域活动数据，包括：对第二时间段内多个预设时间节点的所述视域范围动态数据和焦点虚拟坐标动态数据进行数据累积；根据累积的数据与所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行计算处理获得视域活动数据；
所述视域活动数据的计算公式为：；其中，为视域活动数据，N为第二时间段节点数，为视域范围动态数据，为焦点虚拟坐标动态数据，n为累积节点数，为视域动态系数，为眼部视界特征数据，为脸部活动特征数据。
[0011]可选地，在本专利技术实施例所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法中，所述根据所述视域活动数据结合所述头部摆幅特征数据和面部姿态特征数据进行加权计算获得头部动作活动数据，包括：根据获得的所述第二时间段内的视域活动数据结合所述头部摆幅特征数据和面部姿态特征数据进行加权计算获得头部动作活动数据；所述头部动作活动数据的加权计算公式为：；其中，为头部动作活动数据,为视域活动数据，为头部摆幅特征数据，为面部姿态特征数据，、、为特征系数。
[0012]可选地，在本专利技术实施例所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法中，所述根据所述视域活动数据和头部动作活动数据分别与所述视觉惯态特征阈值以及面部动作惯性特征阈值进行阈值对比，根据对比结果控制视域界面滑动，包括：根据所述视域活动数据与所述视觉惯态特征阈值进行阈值对比获得第一对比结果；根据所述头部动作活动数据与所述面部动作惯性特征阈值进行阈值对比获得第二对比结果；若所述第一对比结果和第二对比结果均满足预设要求，则控制屏幕界面的视域界面执行滑动操控；若所述第一对比结果或第二对比结果不能同时满足预设要求，则屏幕界面的视域界面不执行滑动，保持原视域界面显示。
[0013]第二方面，本专利技术实施例提供了基于人脸控制的智能滑动控制系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于人脸控制的智能滑动控制方法的程序，所述基于人脸控制的智能滑动控制方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：识别人脸面部特征信息并提取形貌特征信息和头部动作特征信息进行人物标识信息识别，所述形貌特征信息包括面容特征数据、五官空间阵列数据以及面部姿态特征数据，所述头部动作特征信息包括头部摆幅特征数据、眼部视界特征数据以及脸本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸控制的智能滑动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：识别人脸面部特征信息并提取形貌特征信息和头部动作特征信息进行人物标识信息识别，所述形貌特征信息包括面容特征数据、五官空间阵列数据以及面部姿态特征数据，所述头部动作特征信息包括头部摆幅特征数据、眼部视界特征数据以及脸部活动特征数据；根据采集的预设时间内的形貌特征动态信息和头部动作特征动态信息进行动态特征积加获取面容习性动态特性信息；根据所述面容习性动态特性信息提取面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据并输入面部姿态惯性数据库获得面部动作惯性特征阈值和视觉惯态特征阈值；获取视觉目标的界面特征内容信息并结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据捕捉提取获得瞬时界面视域数据，包括视域范围数据和焦点虚拟坐标数据；根据第二时间段内累积获取的视域范围动态数据和焦点虚拟坐标动态数据结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行计算处理获得视域活动数据；根据所述视域活动数据结合所述头部摆幅特征数据和面部姿态特征数据进行加权计算获得头部动作活动数据；根据所述视域活动数据和头部动作活动数据分别与所述视觉惯态特征阈值以及面部动作惯性特征阈值进行阈值对比，根据对比结果控制视域界面滑动。2.根据权利要求1所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法，其特征在于，所述根据采集的预设时间内的形貌特征动态信息和头部动作特征动态信息进行动态特征积加获取面容习性动态特性信息，包括：根据采集的预设时间内多个时间节点的多个面容特征数据、五官空间阵列数据、面部姿态特征数据以及头部摆幅特征数据、眼部视界特征数据、脸部活动特征数据进行动态数据积累融合获得面部容貌动作特征画像；根据所述面部容貌动作特征画像提取面容习性动态特性信息。3.根据权利要求2所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法，其特征在于，所述根据所述面容习性动态特性信息提取面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据并输入面部姿态惯性数据库获得面部动作惯性特征阈值和视觉惯态特征阈值，包括：根据所述面容习性动态特性信息提取面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据；所述面部动作惯性特征数据包括头部微动习惯数据、面部作动习惯数据；所述视觉惯态特征数据包括眼部转动惯态数据、视觉摆动惯态数据以及视野波动惯态数据；根据所述面部动作惯性特征数据和视觉惯态特征数据输入预设面部姿态惯性数据库查询分别获得对应面部动作惯性特征阈值和视觉惯态特征阈值。4.根据权利要求3所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法，其特征在于，所述获取视觉目标的界面特征内容信息并结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据捕捉提取获得瞬时界面视域数据，包括视域范围数据和焦点虚拟坐标数据，包括：获取视觉目标的屏幕界面的界面特征内容信息；所述界面特征内容信息包括界面尺寸数据、视线距离数据以及界面显示类型数据；根据所述界面尺寸数据、视线距离数据以及界面显示类型数据结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行目标捕捉获取瞬时界面视域数据；
所述瞬时界面视域数据的目标捕捉公式为：；其中，为瞬时界面视域数据，为界面尺寸数据，s为视线距离数据，为脸部活动特征数据，为眼部视界特征数据，为界面显示类型系数、、为特征系数。5.根据权利要求4所述的基于人脸控制的智能滑动控制方法，其特征在于，所述根据第二时间段内累积获取的视域范围动态数据和焦点虚拟坐标动态数据结合所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行计算处理获得视域活动数据，包括：对第二时间段内多个预设时间节点的所述视域范围动态数据和焦点虚拟坐标动态数据进行数据累积；根据累积的数据与所述眼部视界特征数据和脸部活动特征数据进行计算处理获得视...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛小木，李键，
申请(专利权)人：深圳市江元智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：