一种大数据计算机的控制系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及计算机控制技术领域，具体为一种大数据计算机的控制系统及方法，包括：S1：采集用户在使用计算机时所有的信息数据；S2：对用户面部与计算机屏幕的距离变化、眼球面积变化程度和光标速度变化进行分析和计算；S3：数据库存储所有分析出的数据；S4：判断用户查看和使用计算机时，计算机数据的清晰度；S5：对判定的结果进行处理控制，并返回步骤S4。有效的解决了用户因无法清晰的看清屏幕内容和光标具体位置，不知该如何调节屏幕内容的大小的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据计算机的控制系统及方法


[0001]本专利技术涉及计算机控制
，具体为一种大数据计算机的控制系统及方法。

技术介绍

[0002]计算机的出现和广泛应用把人类从繁重的脑力劳动中解放出来，它在社会各个领域中提高了信息的收集、处理和传播的速度与准确性，直接加快了人类向信息化社会迈进的步伐，是科学技术发展史上的里程碑；随着计算机的普及和广泛使用，掌握和应用计算机已经是科学发展和走向未来信息化时代的需要，且已成为当今合格人材的必备素质之一。
[0003]然而，许多老年群体在使用计算机的过程中仍存在许多的不便:由于老年群体中多数存在远视眼的症状，且使用计算机时对计算机的不熟悉，使得他们很多时候无法清晰的看清屏幕内容和光标具体位置，又不知该如何调节屏幕内容的大小。
[0004]所以，人们需要一种大数据计算机的控制系统及方法及方法来解决上述问题，通过分析用户与屏幕的距离、眼部变化程度和光标移动速度来控制计算机自适应放大数据，有效的解决了用户无法看清计算机信息的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种大数据计算机的控制系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种大数据计算机的控制方法，包括以下步骤：
[0007]S1：采集用户在使用计算机时所有的信息数据；
[0008]S2：对用户面部与计算机屏幕的距离变化、眼球面积变化程度和光标速度变化进行分析和计算；
[0009]S3：数据库存储所有分析出的数据；
[0010]S4：判断用户查看和使用计算机时，计算机数据的清晰度；
[0011]S5：对判定的结果进行处理控制，并返回步骤S4。
[0012]进一步的，在步骤S1中：通过摄像头利用Adaboost算法采集用户的面部特征数据，同时采集摄像头参数，包括焦距，像素等；利用位置获取算法采集光标的实时位置；其中，所述Adaboost算法，位置获取算法均属于本领域技术人员的常规技术手段，因此，并未做出过多的赘述。
[0013]进一步的，在步骤S2中：为了测量用户与计算机屏幕之间的实时距离，首先利用Adaboost算法提取用户面部特征，利用关键点检测算法定位相应的关键点的坐标，进行跟踪：通过建立二维平面坐标系，得到n个面部关键点坐标集合F(n)＝{F
t
＝(x
t
,y
t
)},t＝1,2,
…
,n，并对每一个关键点进行跟踪，得到其中的每一个关键点的变化集合F
i
＝{f
i
＝(m
i
,n
i
)},i＝1,2,
…
,μ，其中，所述关键点检测算法属于本领域技术人员的常规技术手段，因此，并未做出过多的赘述；
[0014]然后提取脸部关键点中的眼部中心点坐标，计算眼间距：通过数据识别，得到出两个眼部中心点坐标为F(a)＝(x
a
,y
a
)和F(b)＝(x
b
,y
b
)，则两点之间的距离为：由于人脸靠摄像机越近，眼眶间的距离就越小，因此摄像头中得到的眼距是变化的，则对数据实时跟踪后，得到眼间距的变化公式为：
[0015]最后利用相似三角形算法计算用户与计算机屏幕之间是实时距离：获取摄像头的参数数据，得到摄像头焦距为f，设定人眼间距为w，则用户与计算机屏幕之间是实时距离为
[0016]为了分析用户眼部状态的变化，首先分别提取用户左右眼的眼部第一上眼睑关键点、第二上眼睑关键点、第一下眼睑关键点和第二下眼睑关键点的坐标，分别为：左：F＝{F
t
＝(x
z
,y
z
),(x
z+1
,y
z+1
),
…
(x
z+4
,y
z+4
)}；右：F＝{F
t
＝(x
v
,y
v
),(x
v+1
,y
v+1
),
…
(x
v+4
,y
v+4
)}；
[0017]接着计算眼部中心点与眼睑关键点之间的距离：将眼部中心点坐标与眼部眼睑关键点进行连线,由眼部中心点与左眼第一上眼睑关键点的距离为：键点进行连线,由眼部中心点与左眼第一上眼睑关键点的距离为：与右眼第一上眼睑关键点的距离为：与右眼第一上眼睑关键点的距离为：得到与其它眼睑关键点距离分别为：Z2,Z3,Z4,V2,V3,V4；
[0018]然后根据眼部中心点与眼睑关键点之间的距离计算平均值r：然后根据眼部中心点与眼睑关键点之间的距离计算平均值r：
[0019]之后由距离平均值计算眼球平均面积S：分别以眼部中心点为圆心，距离平均值r为半径，得到眼球面积为：则平均面积为：
[0020]最后得到眼球的实时变化状态：由于不同的时间，关键点坐标不同，则相应的眼球面积也会发生变化，则设定i时间时，眼球面积公式为：面积也会发生变化，则设定i时间时，眼球面积公式为：
[0021]为了计算光标速度变化，首先利用位置获取算法获取光标的实时位置坐标，得到位置集合U＝{u
i
＝(a
i
,b
i
)},i＝1,2,
…
,τ；接着计算连续的两个坐标点之间的实时距离K
i
：最后根据实时距离得到光标的实时速度γ
i
：γ
i
＝K
i
，得到光标的速度集合γ＝{γ
i
},i＝1,2,
…
,τ。
[0022]进一步的，在步骤S3中，数据库存储所有分析出的数据。
[0023]进一步的，在步骤S4中：判断用户查看和使用计算机时，计算机数据的清晰度，还包括以下步骤：
[0024]S41：根据用户面部距离变化和眼睛变化程度判定对计算机文字图像的清晰度；
[0025]在步骤S41中：为了判定对计算机文字图像的清晰度，首先分析用户与计算机屏幕
之间的距离变化：在i+1时间时，若d
i+1
‑
d
i
>σ，其中，σ为设定阈值，此时，说明该用户存在因远视眼而无法看清计算机屏幕文字和图像的可能性，则进入眼部变化判定模式，反之，若d
i+1
‑
d
i
<σ，则停止进入眼部变化判定模式；
[0026]接着若d
i+1
‑
d
i
>σ，进入眼部变化判定模式，根据眼部变化状态进一步确认：在i+1时间时，若其中，∈为所设阈值且则确认该用户无法看清显示终端的文字和图像，此时，进入步骤S5中的图像放本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大数据计算机的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采集用户在使用计算机时所有的信息数据；S2：对用户面部与计算机屏幕的距离变化、眼球面积变化程度和光标速度变化进行分析和计算；S3：数据库存储所有分析出的数据；S4：判断用户查看和使用计算机时，计算机数据的清晰度；S5：对判定的结果进行处理控制，并返回步骤S4。2.根据权利要求1所述的一种大数据计算机的控制方法，其特征在于：在步骤S2中：为了测量用户与计算机屏幕之间的实时距离，首先利用Adaboost算法提取用户面部特征，利用关键点检测算法定位相应的关键点的坐标，进行跟踪：通过建立二维平面坐标系，得到n个面部关键点坐标集合F(n)＝{F
t
＝(x
t
,y
t
)},t＝1,2,
…
,n，并对每一个关键点进行跟踪，得到其中的每一个关键点的变化集合F
i
＝{f
i
＝(m
i
,n
i
)},i＝1,2,
…
,μ；然后提取脸部关键点中的眼部中心点坐标，计算眼间距：通过数据识别，得到出两个眼部中心点坐标为F(a)＝(x
a
,y
a
)和F(b)＝(x
b
,y
b
)，则两点之间的距离为：)，则两点之间的距离为：对数据实时跟踪后，得到眼间距的变化公式为：对数据实时跟踪后，得到眼间距的变化公式为：最后利用相似三角形算法计算用户与计算机屏幕之间是实时距离：获取摄像头的参数数据，得到摄像头焦距为f，设定人眼间距为w，则用户与计算机屏幕之间是实时距离为数据，得到摄像头焦距为f，设定人眼间距为w，则用户与计算机屏幕之间是实时距离为为了分析用户眼部状态的变化，首先分别提取用户左右眼的眼部第一上眼睑关键点、第二上眼睑关键点、第一下眼睑关键点和第二下眼睑关键点的坐标，分别为：左：F＝{F
t
＝(x
z
,y
z
),(x
z+1
,y
z+1
),
…
(x
z+4
,y
z+4
)}；右：F＝{F
t
＝(x
v
,y
v
),(x
v+1
,y
v+1
),
…
(x
v+4
,y
v+4
)}；接着计算眼部中心点与眼睑关键点之间的距离：将眼部中心点坐标与眼部眼睑关键点进行连线,由眼部中心点与左眼第一上眼睑关键点的距离为：与右眼第一上眼睑关键点的距离为：得到与其它眼睑关键点距离分别为：Z2,Z3,Z4,V2,V3,V4；然后根据眼部中心点与眼睑关键点之间的距离计算平均值r：然后根据眼部中心点与眼睑关键点之间的距离计算平均值r：之后由距离平均值计算眼球平均面积S：分别以眼部中心点为圆心，距离平均值r为半径，得到眼球面积为：则平均面积为：最后得到眼球的实时变化状态：设定i时间时，则眼球面积公式为：
为了计算光标速度变化，首先利用位置获取算法获取光标的实时位置坐标，得到位置集合U＝{u
i
＝(a
i
,b
i
)},i＝1,2,
…
,τ；接着计算连续的两个坐标点之间的实时距离K
i
：：最后根据实时距离得到光标的实时速度γ
i
：γ
i
＝K
i
，得到光标的速度集合γ＝{γ
i
},i＝1,2,
…
,τ。3.根据权利要求1所述的一种大数据计算机的控制方法，其特征在于：在步骤S4中：判断用户查看和使用计算机时，计算机数据的清晰度，还包括以下步骤：S41：根据用户面部距离变化和眼睛变化程度判定对计算机文字图像的清晰度；在步骤S41中：为了判定对计算机文字图像的清晰度，首...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏静，
申请(专利权)人：合肥梦鹿信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：