CN104239860A - 一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置。所述方法包括：通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。通过本发明的技术方案，实现了检测用户使用智能终端时坐姿好坏及用眼距离情况，若发现用户坐姿不良，则提醒用户，消除使用智能终端时坐姿不良对用户身体带来的影响。

Description

一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置

技术领域

本发明涉及智能终端领域，尤其涉及一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置。

背景技术

随着智能手机的普及，手机的附加功能越来越多，这些附加功能给人们生活带来很多便利。例如通过手机拍照记录日常生活的点滴，通过手机上网与亲人朋友互动，或者通过手机购物或者观看网络视频，可见，智能手机在很大程度上逐渐改变了人们的生活习惯。

智能手机在给人们生活带来便利的同时，也给人们的健康造成了一定的影响。因为人们使用智能手机的时间大大延长，眼睛长时间盯着屏幕很容易造成眼睛疲劳，长期就会造成眼睛近视，或者用户长时间低头玩手机，会造成颈椎、肩背的疼痛，还有用户习惯躺在床上使用手机，久而久之对身体造成了很多不良影响。

发明内容

本发明的目的在于提出一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置，能够检测出用户使用智能终端过程中的不良坐姿并提醒用户，消除使用智能终端时坐姿不良对用户身体带来的影响。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，包括：

通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；

将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；

当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。

其中，所述用户脸部特征模型包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离；

所述脸部特征数据包括：脸部轮廓的宽度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离。

其中，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良，包括：

将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度；

根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良。

其中，所述根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良，包括：

若所述相对距离于小于预设的距离标准，或者，若所述相对角度超出预设的相对角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

其中，所述判断用户当前坐姿是否不良之前，还包括：

获取智能终端的三维方位信息，计算智能终端当前的摆放角度；

所述判断用户当前坐姿是否不良，还包括：

根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角；

若用户脸部与水平面的相对夹角超出预设的水平角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

其中，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对之前，还包括：

预先采集标准坐姿时的用户脸部图像，建立用户脸部特征模型。

其中，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对之前，还包括：

根据采集的用户使用智能终端时的历史脸部图像，学习得到用户脸部特征模型。

其中，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度，包括：

用L0表示用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离,W0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的宽度，H0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的高度，W1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的宽度，H1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的高度；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1为：L1＝L0*W0/W1；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1为：cosa1＝H1/H’，其中，相对距离为L1时用户脸部轮廓的理论高度H’＝H0*W1/W0；

所述根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角，包括：

用a表示当前智能终端的摆放角度，计算当前坐姿情况下用户脸部与水平面的相对夹角a2为：a2＝a+a1。

其中，所述预设的距离标准为L0/2，预设的相对角度标准为0-45度，预设的水平角度标准45-135度。

其中，所述通过智能终端发出提醒信号提醒用户，包括：

通过智能终端输出声音信号和/或图像提信号提醒用户。

一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，包括：

特征采集模块，用于通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；

处理模块，用于将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；

提醒模块，用于当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。

其中，所述用户脸部特征模型包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离；

所述脸部特征数据包括：脸部轮廓的宽度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离。

其中，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良，包括：

将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度；

根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良。

其中，所述根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良，包括：

若所述相对距离于小于预设的距离标准，或者，若所述相对角度超出预设的相对角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

其中，还包括方位感知模块，用于获取智能终端的三维方位信息，计算智能终端当前的摆放角度；

所述处理模块，还用于根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角；若用户脸部与水平面的相对夹角超出预设的水平角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

其中，还包括：

模型建立模块，用于预先采集标准坐姿时的用户脸部图像，建立用户脸部特征模型。

其中，还包括：

模型建立模块，用于根据采集的用户使用智能终端时的历史脸部图像，学习得到用户脸部特征模型。

其中，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度，包括：

用L0表示用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离,W0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的宽度，H0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的高度，W1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的宽度，H1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的高度；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1为：L1＝L0*W0/W1；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1为：cosa1＝H1/H’，其中，相对距离为L1时用户脸部轮廓的理论高度H’＝H0*W1/W0；

所述根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角，包括：

用a表示当前智能终端的摆放角度，计算当前坐姿情况下用户脸部与水平面的相对夹角a2为：a2＝a+a1。

其中，所述预设的距离标准为L0/2，预设的相对角度标准为0-45度，预设的水平角度标准45-135度。

其中，所述通过智能终端发出提醒信号提醒用户，包括：

通过智能终端输出声音信号和/或图像信号提醒用户.

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明实施例通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；当判断出用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。本方案结合智能终端的前置摄像头检测用户使用智能终端时坐姿好坏及用眼距离情况，若发现用户坐姿不良，则提醒用户，消除使用智能终端时坐姿不良对用户身体带来的影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一实施例的一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法的流程示意图。

图2是本发明第二实施例的一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法流程示意图。

图3是本发明第三实施例的一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合本发明的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

结合图1对本发明的第一实施例进行说明。

图1是本发明第一实施例的一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法流程图，详述如下：

步骤S101，采集标准坐姿时的用户脸部图像，建立用户脸部特征模型。

在第一实施例中，建立用户脸部特征模型的具体方式可为，通过智能终端的前置摄像头采集标准坐姿时的用户脸部图像，根据标准坐姿时的用户脸部图像获得所述用户的正面脸部特征数据，将其存储为用户脸部特征模型。这里说的智能终端包括但不限于手机、平板电脑；用户脸部特征模型可包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离等信息。

由于用户正常使用智能终端时，通常为脸部正对智能终端，相对夹角为0或者很小(例如0-15度)，用眼距离安全通常为20-40厘米。该步骤中说的标准坐姿是用户正常使用手机、平板电脑等智能终端时，脸部与所述智能终端之间用眼距离安全、相对角度适宜。具体可为，将移动终端与人脸部保持水平，在用眼安全距离下，控制移动终端前置摄像头采集用户的脸部特征图像。

优选的，本实施例中将标准坐姿时用户脸部与智能终端的相对夹角默认为0度，用户脸部与智能终端的相对距离用L0表示。

需要说明的是，作为另一优选实施例，上述步骤S101也可替换为根据采集的用户使用智能终端时的历史脸部图像，学习得到用户脸部特征模型。该方式下用户脸部特征模型的获得是一个不断累积学习的过程，这个学习的过程越长，得到的用户脸部特征模型越准确。

步骤S102，通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据。

本发明实施例中，用户使用智能终端过程中，即使用户脸部与智能终端的相对距离不变，若智能终端与脸部夹角不一样了，智能终端前置摄像头拍摄的脸部轮廓五官特征也会发生变化。

较佳的，可控制智能终端的前置摄像头周期性的采集用户使用智能终端的脸部图像，例如采集的时间周期可以为10秒，以实时检测用户使用智能终端的坐姿。根据采集的脸部图像可获取的用户的脸部特征数据包括：脸部轮廓的宽度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离等信息。

步骤S103，将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良。

由于用户使用智能终端过程中的坐姿与采集到的脸部特征数据之间存在关联，例如：距离相同，相对夹角越大，五官的垂直距离就会越小，而五官的水平距离保持不变，或者角度保持不变，距离变大，五官的垂直距离和水平距离均会越小。因此，可通过五官的水平距离和垂直距离的变化，计算出脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况。同理，也可以根据脸部轮廓的高度和宽度，同样得到脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况。

在本发明实施例中，实现该步骤具体可为：将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，由于用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度为已知，因此可计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度；进而根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良。例如，若所述相对距离于小于预设的距离标准，或者，若所述相对角度超出预设的相对角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

具体的，在第一实施例中，计算出脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况具体方式可如下：

用L0表示用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离,W0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的宽度，H0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的高度，W1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的宽度，H1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的高度；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1为：L1＝L0*W0/W1；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1为：cosa1＝H1/H’，其中，相对距离为L1时用户脸部轮廓的理论高度H’＝H0*W1/W0。

在本实施中，可设定所述预设的距离标准为L0/2，预设的相对角度标准为0-45度，预设的水平角度标准45-135度。即当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1小于L0/2，或者当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1大于0-45度时，判断为用户当前坐姿不良，需要进行提醒。

需要说明的是，上述计算方式仅为本发明的一种参考计算方式，还可以为其他计算方式，并且为了提高准确性，还可增加算法的复杂性。

步骤S104，当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。

在第一实施例中，当检测出用户当前坐姿不良时，可通过智能终端输出声音信号和/或图像提信号提醒用户。

通过上述第一实施例，通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；当判断出用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。本方案结合智能终端的前置摄像头检测用户使用智能终端时坐姿好坏及用眼距离情况，若发现用户坐姿不良，则提醒用户，消除使用智能终端时坐姿不良对用户身体带来的影响。

结合图2对本发明的第二实施例进行说明，第二实施例与第一实施例的区别主要在于，结合智能终端自带的陀螺仪获取智能终端当前的摆放角度，进而可获得当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角，因此还可根据用户脸部与水平面的相对夹角判断用户当前坐姿是否不良，提醒效果更好。下面对第二实施例的使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法进行详细说明。

步骤S201，采集标准坐姿时的用户脸部图像，建立用户脸部特征模型。

在第二实施例中，建立用户脸部特征模型具体方式可为，通过智能终端前置摄像头采集标准坐姿时的用户脸部图像，根据标准坐姿时的用户脸部图像获得所述用户的正面脸部特征数据，存储为用户脸部特征模型。本实施例中，将标准坐姿时用户脸部与智能终端的相对夹角默认为0度，用户脸部与智能终端的相对距离用L0表示。用户脸部特征模型可包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离等信息。

需要说明的是，作为本发明的另一优选实施例，建立用户脸部特征模型的具体方式也可为，根据采集的用户使用智能终端时历史脸部图像，通过智能学习得到用户脸部特征模型。该方式下用户脸部特征模型的获得是一个不断累积学习的过程，这个学习的过程越长，得到的用户脸部特征模型越准确。

步骤S202，获取智能终端的三维方位信息，计算智能终端当前的摆放角度。

在本发明实施例中，可通过智能终端自带的陀螺仪采集三维方位信息，比如读取角度坐标以后，可以知道智能终端是水平还是垂直放置，或者处于与水平面以一定夹角。

较佳的，本实施例中通过智能终端自带的陀螺仪周期性的采集智能终端的三维方位信息，例如采集的时间周期可以为10秒，以实时检测智能终端当前的摆放角度。

步骤S203，通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据。

较佳的，可控制智能终端的前置摄像头周期性的采集用户使用智能终端的脸部图像，例如采集的时间周期可与采集智能终端三维方位信息的周期相同，为10秒，以实时检测用户使用智能终端的坐姿。根据采集的脸部图像可获取的用户的脸部特征数据包括：脸部轮廓的宽度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离等信息。

需要说明的是，本实施例中，上述步骤S202和S203的执行不分先后。即采集智能终端三维方位信息和采集用户使用智能终端的脸部图像可不分先后顺序的执行。

步骤S204，将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况，并计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角。

由于用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度为已知，因此可计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度。本实施例中，根据部与智能终端的相对角度与用户脸部与水平面的相对夹角的关系，计算出用户低头的角度，而利用脸部廓的宽度或者五官的宽度，获得对应的脸部与智能终端的相对距离，若距离较近，则需要提醒。具体的，计算脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况的方式可如下：

用L0表示用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离,W0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的宽度，H0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的高度，W1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的宽度，H1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的高度；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1为：L1＝L0*W0/W1；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1为：cosa1＝H1/H’，其中，相对距离为L1时用户脸部轮廓的理论高度H’＝H0*W1/W0。

进一步的，可根据用户脸部与智能终端的相对角度a1、智能终端当前的摆放角度a计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角a2为：a2＝a+a1。

得出智能终端的摆放角度、用户脸部与智能终端的相对角度和相对距离，就可以得出用户的当前坐姿情况，比如用户低头的角度和用眼距离，相应的进行坐姿提醒，用户距离屏幕距离较近，提醒用眼健康。

步骤S205，判断用户当前坐姿是否不良。

在本实施例中，例如，若所述相对距离于小于预设的距离标准，或者，若所述相对角度超出预设的相对角度标准，或者，若用户脸部与水平面的相对夹角超出预设的水平角度标准，判断为用户当前坐姿不良，则可判断为用户当前坐姿不良。

优选的，将预设的距离标准为L0/2，预设的相对角度标准为0-45度，预设的水平角度标准45-135度。即当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1小于L0/2，或者当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1大于0-45度，或者用户脸部与水平面的相对夹角超出45-135度时，可判断为用户当前坐姿不良，需要进行提醒。

步骤S206，当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。

例如，当检测出用户当前坐姿不良时，可通过智能终端输出声音信号和/或图像提信号提醒用户。

通过本发明第二实施例，通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；还结合智能终端的陀螺仪获取智能终端的摆放角度信息，进而获得用户脸部与水平面的角度以判断用户当前坐姿是否不良；当判断出用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。本方案结合智能终端的前置摄像头和陀螺仪检测用户使用智能终端时坐姿好坏及用眼距离情况，若发现用户坐姿不良，则提醒用户，消除使用智能终端时坐姿不良对用户身体带来的影响。

以下为本发明实施例提供的一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置的实施例。所述装置的实施例与上述的方法实施例属于同一构思，装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述方法实施例。

图3示出了本发明第三实施例的一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置的结构示意图，下面进行详细说明。

请参见图3，所述装置包括：特征采集模块301、处理模块302和提醒模块303。各模块详述如下：

所述特征采集模块301，用于通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据。

由于用户使用智能终端过程中，即使用户脸部与智能终端的相对距离不变，若智能终端与脸部夹角不一样了，智能终端前置摄像头拍摄的脸部轮廓五官特征也会发生变化。在第三实施例中，根据采集的用户使用智能终端的脸部图像可获得的用户脸部特征模型包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离等信息。

较佳的，所述特征采集模块301可周期性的采集用户使用智能终端的脸部图像，例如采集的时间周期可以为10秒，以实时检测用户使用智能终端的坐姿。

所述处理模块302，用于将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良。

由于用户使用智能终端过程中的坐姿与采集到的脸部特征数据之间存在关联，例如：距离相同，相对夹角越大，五官的垂直距离就会越小，而五官的水平距离保持不变，或者角度保持不变，距离变大，五官的垂直距离和水平距离均会越小。因此，可通过五官的水平距离和垂直距离的变化，计算出脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况。同理，也可以根据脸部轮廓的高度和宽度，同样得到脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况。

在第三实施例中，在用户脸部特征模型中可包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离等信息。对应的，本实施例的坐姿检测与提醒装置还可包括：模型建立模块305，所述模型建立模块305可用于预先采集标准坐姿时的用户脸部图像，建立用户脸部特征模型。这里说的标准坐姿是用户正常使用手机、平板电脑等智能终端时，脸部与所述智能终端之间用眼距离安全、相对角度适宜。具体可为，将移动终端与人脸部保持水平，在用眼安全距离下，控制移动终端前置摄像头采集用户的脸部特征图像，获得用户正面脸部图像，由此建立用户脸部特征模型并存储。由于用户正常使用智能终端时，通常为脸部正对智能终端，相对夹角为0或者很小(例如0-15度)，用眼距离安全通常为20-40厘米。本实施例中优选的，将标准坐姿时用户脸部与智能终端的相对夹角默认为0度，用户脸部与智能终端的相对距离用L0表示。作为另一实施方式，所述模型建立模块305用于根据采集的用户使用智能终端时的历史脸部图像，学习得到用户脸部特征模型。该方式下用户脸部特征模型的获得是一个不断累积学习的过程，这个学习的过程越长，得到的用户脸部特征模型越准确。

所述处理模块302的具体处理方式可为：将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，由于用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度为已知，因此可计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度；进而根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良。例如，若所述相对距离于小于预设的距离标准，或者，若所述相对角度超出预设的相对角度标准，判断为用户当前坐姿不良。计算出脸部与智能终端的相对距离情况和相对角度情况具体方式可如下：

用L0表示用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离,W0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的宽度，H0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的高度，W1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的宽度，H1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的高度；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1为：L1＝L0*W0/W1；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1为：cosa1＝H1/H’，其中，相对距离为L1时用户脸部轮廓的理论高度H’＝H0*W1/W0。

在本实施中，可设定所述预设的距离标准为L0/2，预设的相对角度标准为0-45度，预设的水平角度标准45-135度。即当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1小于L0/2，或者当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1大于0-45度时，判断为用户当前坐姿不良，需要进行提醒。

需要说明的是，上述实现方式仅为本发明的一种参考计算方式，还可以为其他计算方式，并且为了提高准确性，还可增加算法的复杂性。

所述提醒模块303，用于当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。例如，当检测出用户当前坐姿不良时，可通过智能终端输出声音信号和/或图像提信号提醒用户。

较佳的，本实施例的坐姿检测与提醒装置还包括：方位感知模块304，该方位感知模块304用于获取智能终端的三维方位信息，计算智能终端当前的摆放角度。对应的，所述处理模块302还用于根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角；若用户脸部与水平面的相对夹角超出预设的水平角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

通过上述第三实施例，特征采集模块采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；通过处理模块将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；还结合感知模块获取智能终端的摆放角度信息，进而获得用户脸部与水平面的角度以判断用户当前坐姿是否不良；最后通过提醒模块实现当判断出用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。本方案可结合智能终端的前置摄像头和陀螺仪检测用户使用智能终端时坐姿好坏及用眼距离情况，若发现用户坐姿不良，则提醒用户，消除使用智能终端时坐姿不良对用户身体带来的影响。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利要求范围，因此，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (20)

1.一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，包括：

通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；

将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；

当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。

2.根据权利要求1所述使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述用户脸部特征模型包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离；

所述脸部特征数据包括：脸部轮廓的宽度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离。

3.根据权利要求2所述使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良，包括：

将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度；

根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良。

4.根据权利要求3所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良，包括：

若所述相对距离于小于预设的距离标准，或者，若所述相对角度超出预设的相对角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

5.根据权利要求3所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述判断用户当前坐姿是否不良之前，还包括：

获取智能终端的三维方位信息，计算智能终端当前的摆放角度；

所述判断用户当前坐姿是否不良，还包括：

根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角；

若用户脸部与水平面的相对夹角超出预设的水平角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

6.根据权利要求5所述使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对之前，还包括：

预先采集标准坐姿时的用户脸部图像，建立用户脸部特征模型。

7.根据权利要求5所述使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对之前，还包括：

根据采集的用户使用智能终端时的历史脸部图像，学习得到用户脸部特征模型。

8.根据权利要求5所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度，包括：

用L0表示用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离,W0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的宽度，H0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的高度，W1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的宽度，H1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的高度；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1为：L1＝L0*W0/W1；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1为：cosa1＝H1/H’，其中，相对距离为L1时用户脸部轮廓的理论高度H’＝H0*W1/W0；

所述根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角，包括：

用a表示当前智能终端的摆放角度，计算当前坐姿情况下用户脸部与水平面的相对夹角a2为：a2＝a+a1。

9.根据权利要求8所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述预设的距离标准为L0/2，预设的相对角度标准为0-45度，预设的水平角度标准45-135度。

10.根据权利要求1所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法，其特征在于，所述通过智能终端发出提醒信号提醒用户，包括：

通过智能终端输出声音信号和/或图像提信号提醒用户。

11.一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，包括：

特征采集模块，用于通过智能终端的前置摄像头采集用户使用智能终端的脸部图像，获得该用户当前坐姿对应的脸部特征数据；

处理模块，用于将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良；

提醒模块，用于当用户当前坐姿不良时，通过智能终端发出提醒信号提醒用户。

12.根据权利要求11所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，所述用户脸部特征模型包括：脸部轮廓的宽度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离，以及用户脸部与智能终端的相对距离；

所述脸部特征数据包括：脸部轮廓的宽度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之间的相对距离。

13.根据权利要求12所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，判断用户当前坐姿是否不良，包括：

将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度；

根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良。

14.根据权利要求13所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，所述根据所述相对距离和相对角度判断用户当前坐姿是否不良，包括：

若所述相对距离于小于预设的距离标准，或者，若所述相对角度超出预设的相对角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

15.根据权利要求13所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，还包括方位感知模块，用于获取智能终端的三维方位信息，计算智能终端当前的摆放角度；

所述处理模块，还用于根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角；若用户脸部与水平面的相对夹角超出预设的水平角度标准，判断为用户当前坐姿不良。

16.根据权利要求15所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，还包括：

模型建立模块，用于预先采集标准坐姿时的用户脸部图像，建立用户脸部特征模型。

17.根据权利要求15所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，还包括：

模型建立模块，用于根据采集的用户使用智能终端时的历史脸部图像，学习得到用户脸部特征模型。

18.根据权利要求15所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，所述将该脸部特性数据与预先建立的用户脸部特征模型进行比对，计算出当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离和相对角度，包括：

用L0表示用户脸部特征模型中用户脸部与智能终端的相对距离,W0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的宽度，H0表示用户脸部特征模型中脸部轮廓的高度，W1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的宽度，H1表示当前坐姿情况下脸部轮廓的高度；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对距离L1为：L1＝L0*W0/W1；

计算当前坐姿情况下用户脸部与智能终端的相对角度a1为：cosa1＝H1/H’，其中，相对距离为L1时用户脸部轮廓的理论高度H’＝H0*W1/W0；

所述根据用户脸部与智能终端的相对角度、智能终端当前的摆放角度计算出当前坐姿对应的用户脸部与水平面的相对夹角，包括：

用a表示当前智能终端的摆放角度，计算当前坐姿情况下用户脸部与水平面的相对夹角a2为：a2＝a+a1。

19.根据权利要求18所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，所述预设的距离标准为L0/2，预设的相对角度标准为0-45度，预设的水平角度标准45-135度。

20.根据权利要求11所述的使用智能终端时的坐姿检测与提醒装置，其特征在于，所述通过智能终端发出提醒信号提醒用户，包括：

通过智能终端输出声音信号和/或图像信号提醒用户。