CN108089710A - 一种电子设备控制方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种电子设备控制方法、装置及电子设备。该方法包括：判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；其中，所述目标身体部位为能够被所述电子设备感知身体信号的部位；当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，所述目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令的对应关系；响应所述目标控制指令，对所述电子设备执行控制操作。通过本方案可以提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率。
Description
技术领域
本申请涉及电子设备领域，特别涉及一种电子设备控制方法、装置及电子设备。
背景技术
随着智能穿戴产业的快速发展，越来越多的人开始使用可穿戴设备，例如：智能手表、智能手环等电子设备。同时，由于传感器技术的发展和低功耗技术的应用，可穿戴设备的使用范围从信息读取(如读取步数、心率等)的基本模式，扩展到了基于多传感器融合的精密小工具。
现有技术中，用户通常可以在可穿戴设备的屏幕上发出手势操作，从而与可穿戴产品进行交互。
但是，由于可穿戴设备的屏幕的尺寸较小，用户发出手势操作的精准度不高，这样导致用户与可穿戴设备的交互效率不高，最终影响用户的交互体验。例如，当用手指在可穿戴产品的屏幕上做滚动手势时，指尖通常至少覆盖屏幕的四分之一，导致用户发出手势操作的精准度不高。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种电子设备控制方法、装置及电子设备，以提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率。
具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：
第一方面，本申请提供了一种电子设备控制方法，包括：
判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；其中，所述目标身体部位为能够被所述电子设备感知身体信号的部位；
当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，所述目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令对应关系；
响应所述目标控制指令，对所述电子设备执行控制操作。
可选地，所述判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤，包括：
基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
可选地，所述基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤，包括：
获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
将所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征；
利用预先训练的深度神经网络模型，识别所述目标信号特征是否为一可响应的手势操作所对应的信号特征，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
可选地，所述基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤，包括：
获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；对所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到至少一个目标信号特征；
判断所述至少一个目标信号特征，是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
可选地，所述至少一个传感器包括：微机电式MEMS麦克风、MEMS加速度计、MEMS陀螺仪、光学传感器中的至少一个。可选地，所述电子设备为腕带设备，所述目标身体部位为手背或前臂。
第二方面，本申请提供了一种电子设备控制装置，包括：
判断单元，用于判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；其中，所述目标身体部位为能够被所述电子设备感知身体信号的部位；
控制指令确定单元，用于当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，所述目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令的对应关系；
控制指令响应单元，用于响应所述目标控制指令，对所述电子设备执行控制操作。
可选地，所述判断单元包括：
判断子单元，用于基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
可选地，所述判断子单元包括：
第一传感器信号获得模块，用于获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
组合模块，用于将所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征；第一判断模块，用于利用预先训练的深度神经网络模型，识别所述目标信号特征是否为一可响应的手势操作所对应的信号特征，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
可选地，所述判断子单元包括：
第二传感器信号获得模块，用于获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
特征提取模块，用于对所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到至少一个目标信号特征；
第二判断子单元，用于判断所述至少一个目标信号特征，是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器，用于执行上述第一方面所提供的电子设备控制方法。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面所提供的电子设备控制方法
本申请所提供方案中，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作，该目标身体部位为能够被该电子设备感知身体信号的部位；当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；响应该目标控制指令，对该电子设备执行控制操作。由于本方案将相对于屏幕尺寸较大的目标身体部位增设为手势操作的触发平台，因此，可以提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率。
附图说明
图1是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备控制方法的流程图；
图2是本申请所提出的在手背上进行手势操作的交互示意图；
图3是本申请另一示例性实施例示出的一种电子设备控制方法的流程图；
图4是本申请另一示例性实施例示出的一种电子设备控制方法的流程图；
图5是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备控制装置的结构示意图；
图6是本申请另一示例性实施例示出的一种电子设备控制装置的结构示意图；
图7是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
为了提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率，本申请实施例提供了一种电子设备控制方法、装置及电子设备。
下面首先对本申请实施例所提供的一种电子设备控制方法进行介绍。
需要说明的是，本申请实施例所提供的一种电子设备控制方法应用于电子设备。在具体应用中，该电子设备可以为智能手表、智能手环等具有较小屏幕的可穿戴设备，当然并不局限于此，任何需要增设手势操作所对应触发平台的设备均可以应用本申请所提供的方法。
如图1所示，本申请所提供的一种电子设备控制方法，可以包括如下步骤：
S101，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作，当判断为是时，执行S102；
本实施例中，将目标身体部位增设为手势操作所对应触发平台，用户可以在该目标身体部位上发出某些预先设定的可响应的手势操作，以实现对电子设备的相应控制操作。而电子设备可以在执行现有技术中的控制逻辑的同时，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作，并在判断为是时，执行后续的S102。
需要强调的是，该目标身体部位为能够被该电子设备感知身体信号的部位。在具体应用中，该电子设备为腕带设备时，该目标身体部位可以为手背、手心或前臂；而该电子设备为头戴设备时，该目标身体部位可以为额头、脸部等等。举例而言：该电子设备为智能手表时，如图2所示，用户可以在手背上发出某些可响应的手势操作。
并且，可以结合设备计算能力、用户记忆负担、手势与人类常识间的一致性三者间权衡，预先设定一些可响应的手势操作。在具体应用中，预先设定的可响应的手势操作可以包括但不局限于：使用一根手指的单点触控、使用多根手指的多点触控、在目标身体部位上划个圈、在目标身体部位上摩擦皮肤、在目标身体部位上双击，等等。
另外，可以理解的是，当用户在目标身体部位上发出某些动作时可以产生声波，而由于声波本质上是一种机械波，可以通过肌肉和骨骼传递，因此，距离目标身体部位一定距离范围内的电子设备内部的声学传感器可以感知到由于某些动作而产生的声波。类似的，当用户在目标身体部位上发出某些动作时，运动传感器和光学传感器也可以感知到用户发出了动作。例如：当可穿戴设备戴在手腕上时，当用户在手背上发出某些动作时，由于该动作所产生的声波可以通过腕部的肌肉和骨骼传递，进而被设备内置的声学传感器感知；而由于用户发出动作时会产生振动，因此，运动传感器可以到用户发出了动作；而光学传感器可以感知到手背上出现了手指。因此，可选地，在一种具体实现方式中，可以基于内置于该电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。其中，该至少一个传感器可以包括：MEMS(Micro-Electro-Mechanical System，微机电式)麦克风、MEMS加速度计、MEMS陀螺仪、光学传感器中的至少一个，当然并不局限于此。
其中，MEMS麦克风也称为麦克风芯片或者硅麦克风，通过MEMS加工技术，直接在硅片上刻蚀一个通常集成了前置放大器的压敏膜片，多数MEMS麦克风是电容式麦克风设计的变种，数字MEMS麦克风已在同一CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)芯片上建立了ADC(模拟数字转换器)电路，使芯片成为数字麦克风，从而更容易与现代数字产品集成；
MEMS加速度计是一种测量固有加速度的装置，其中，固有加速度，即物体与观察者暂时相对静止时的加速度(或速度变化率)，与固定坐标系下的坐标加速度不同；
MEMS陀螺仪作为惯用的陀螺仪，是一种用来测量旋转角速率的装置，封装跟其他集成电路相似，并可以提供模拟或数字输出；需要说明的是，上述所给出的判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的具体实现方式仅仅作为示例，并不应该构成对本申请实施例的限定。
另外，基于内置于该电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的具体实现方式存在多种，为了布局清晰及方案清楚，下文结合具体实施例进行介绍。
S102，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，该目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令的对应关系；
本实施例中，在预先设定出一些可响应的手势操作的同时，可以设定关于各个可响应的手势操作与控制指令的目标对应关系，进而，在确定出用户在目标身体部位发出一个可响应的手势操作时，基于该目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令。
其中，在设定关于各个可响应的手势操作与控制指令的目标对应关系时，也可以结合设备计算能力、用户记忆负担、手势与人类常识间的一致性三者间权衡。举例而言：使用一根手指的单点触控的手势操作可以对应于关于选中当前所显示的对象的控制指令；在目标身体部位上划个圈的手势操作可以对应于关于激活电子设备内的相机的控制指令；在目标身体部位上摩擦皮肤的手势操作可以对应于关于屏幕内容的滚动的控制指令，等等。需要强调的是，关于可响应的手势操作，以及关于各个可响应的手势操作与控制指令的目标对应关系，可以根据实际情况进行设定，本申请对此不做限定。
S103，响应该目标控制指令，对该电子设备执行控制操作。
在确定出该目标控制指令，可以对该电子设备执行控制操作，从而实现了在目标身体部位上完成对电子设备的触控操作。
本申请所提供方案中，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作，该目标身体部位为能够被该电子设备感知身体信号的部位；当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；响应该目标控制指令，对该电子设备执行控制操作。由于本方案将相对于屏幕尺寸较大的目标身体部位增设为手势操作的触发平台，因此，可以提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率。
下面结合一具体实施例，对本申请实施例所提供的一种电子设备控制方法进行介绍。
需要说明的是，本申请实施例所提供的一种电子设备控制方法应用于电子设备。在具体应用中，该电子设备可以为智能手表、智能手环等具有较小屏幕的可穿戴设备，当然并不局限于此，任何需要增设手势操作所对应触发平台的设备均可以应用本申请所提供的方法。
如图3所示，本申请所提供的一种电子设备控制方法，可以包括如下步骤：
S201，获得内置于电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
本具体实施例中，S201-S203为上述实施例中所述基于内置于该电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤的一种具体实现方式。
在具体应用中，该至少一个传感器可以为：MEMS麦克风、MEMS加速度计、MEMS陀螺仪、光学传感器中的一个或多个，具体选择何种组合方式，可以根据实际情况设定，在此不做限定。
另外，需要强调的是，该电子设备内部的光学传感器可以为阵列型传感器，即多个感光元件构成，从而可以将基于光学传感器所感知到的信号阵列作为目标传感器信号，且该信号阵列的信号特征可以为信号阵列本身；当然并不局限于此。
S202，将至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征；
其中，在获得多个目标传感器信号后，可以将至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征。其中，对于属于波形的目标传感器信号而言，相应的信号特征可以包括但不局限于：均值、标准差、偏度、峰度等。
S203，利用预先训练的深度神经网络模型，识别该目标信号特征是否为一可响应的手势操作所对应的信号特征，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；
在将至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征后，可以将该目标信号特征输入预先训练的深度神经网络模型中，识别该目标信号特征是否为一可响应的手势操作所对应的信号特征，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
需要说明的是，训练该深度神经网络模型时所依赖的训练样本可以为：将该至少一个传感器所采集的传感器信号样本进行信号特征组合后所得到的信号特征，其中，该至少一个传感器所采集的传感器信号样本为：在目标身体部位上发出一类可响应的手势操作时，该至少一个传感器所采集的传感器信号。通过对样本的学习，该深度神经网络模型可以学习到各类可响应的手势操作所对应的信号特征。
关于深度神经网络模型的具体类型和结构，可以根据实际情况，自行设定，本申请在此不做限定。并且，深度神经网络模型的训练可以由设备持有用户自行训练，也可以由设备厂商基于大量用户的样本进行训练，这都是合理的。
S204，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，该目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令的对应关系；
S205，响应该目标控制指令，对该电子设备执行控制操作。
本具体实例中，S204-S205与上述实施例中的S102-S103相同，在此不做赘述。
可见，由于本方案将相对于屏幕尺寸较大的目标身体部位增设为手势操作的触发平台，因此，可以提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率。
下面结合一具体实施例，对本申请实施例所提供的一种电子设备控制方法进行介绍。
需要说明的是，本申请实施例所提供的一种电子设备控制方法应用于电子设备。在具体应用中，该电子设备可以为智能手表、智能手环等具有较小屏幕的可穿戴设备，当然并不局限于此，任何需要增设手势操作所对应触发平台的设备均可以应用本申请所提供的方法。
如图4所示，本申请所提供的一种电子设备控制方法，可以包括如下步骤：
S301，获得内置于电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
本具体实施例中，S301-S303为上述实施例中所述基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤的一种具体实现方式。
在具体应用中，该至少一个传感器可以为：MEMS麦克风、MEMS加速度计、MEMS陀螺仪和光学传感器中的一个或多个，具体选择何种，可以根据实际情况设定，在此不做限定。
另外，需要强调的是，该电子设备内部的光学传感器可以为阵列型传感器，即多个感光元件构成，从而可以将基于光学传感器所感知到的信号阵列作为目标传感器信号，且该信号阵列的信号特征可以为信号阵列本身；当然并不局限于此。
S302，对至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到至少一个目标信号特征；
可以理解的是，对于属于波形的目标传感器信号而言，相应的信号特征可以包括但不局限于：均值、标准差、偏度、峰度等。
S303，判断至少一个目标信号特征，是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；
本具体实施例中，预先保存有各个可响应的手势操作对应的、关于该至少一个传感器的参考信号特征。进而，在获得至少一个目标信号特征后，可以计算该至少一个目标信号特征与各个可响应的手势操作所对应的参考信号特征的匹配度，进而基于所计算出的匹配度，判断该至少一个目标信号特征，是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。另外，可以理解的是，在计算匹配度时，计算同类型的目标信号特征和参考信号特征的匹配度，即同类型的目标信号特征和参考信号特征之间进行匹配。
可以理解的是，两个信号特征之间的匹配度可以为相似度或矢量距离，其中，当匹配度为相似度时，如果两个信号特征之间的相似度大于预设相似度阈值，则判定该两个信号特征匹配；而当匹配度为矢量距离时，如果两个信号特征之间的矢量距离小于预设矢量距离阈值，则判定该两个信号特征匹配。其中，反映相似度的统计性指标可以包括但不局限于：相关系数、动态时间规整等等；而矢量距离的类型可以包括但不局限于：欧式距离(euclidean metric)、汉明距离(Hamming distance)、马尔可夫距离(Markov distance)、闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)、曼哈顿距离(Manhattan Distance)、切比雪夫距离Chebyshev distance等等。
下面以一个传感器为例，对基于内置于该电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的具体实现方式进行介绍。具体的，基于内置于该电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作可以包括：
获得内置于电子设备的一个传感器所感知的目标传感器信号；
对该传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到目标信号特征；
计算该目标信号特征与各个可响应的手势操作所对应的参考信号特征的匹配度；
基于所计算出的匹配度，判断该目标信号特征是否与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
下面以两个传感器为例，对基于内置于该电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的具体实现方式进行介绍。具体的，基于内置于该电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作，可以包括：
获得内置于电子设备的两个传感器所感知的目标传感器信号；
对该两个传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到两个目标信号特征；
针对每一可响应的手势操作，计算该两个目标信号特征与该手势操作所对应的两个参考信号特征的匹配度；
基于所计算出的匹配度，判断该两个目标信号特征是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
另外，需要强调的是，各个可响应的手势操作对应的参考信号特征可以为：基于设备持有用户在目标身体部位发出各个可响应的手势操作时所产生的传感器信号所确定；也可以为：基于大量用户在目标身体部位发出各个可响应的手势操作时所产生的传感器信号所确定，这都是合理的。
S304，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，该目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令的对应关系；
S305，响应该目标控制指令，对该电子设备执行控制操作。
本具体实例中，S304-S305与上述实施例中的S102-S103相同，在此不做赘述。
可见，由于本方案将相对于屏幕尺寸较大的目标身体部位增设为手势操作的触发平台，因此，可以提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率。
相应于上述方法实施例，本申请还提供了一种电子设备控制装置，如图5所示，该装置可以包括：
判断单元510，用于判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；其中，所述目标身体部位为能够被所述电子设备感知身体信号的部位；
控制指令确定单元520，用于当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，所述目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令的对应关系；
控制指令响应单元530，用于响应所述目标控制指令，对所述电子设备执行控制操作。
本申请所提供方案中，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作，该目标身体部位为能够被该电子设备感知身体信号的部位；当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；响应该目标控制指令，对该电子设备执行控制操作。由于本方案将相对于屏幕尺寸较大的目标身体部位增设为手势操作的触发平台，因此，可以提高用户与电子设备在手势操作方式上的交互效率。
可选地，如图6所示，所述判断单元510可以包括：
判断子单元511，用于基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
可选地，所述判断子单元511可以包括：
第一传感器信号获得模块，用于获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
组合模块，用于将所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征；第一判断模块，用于利用预先训练的深度神经网络模型，识别所述目标信号特征是否为一可响应的手势操作所对应的信号特征，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
可选地，所述判断子单元511可以包括：
第二传感器信号获得模块，用于获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
特征提取模块，用于对所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到至少一个目标信号特征；
第二判断子单元，用于判断所述至少一个目标信号特征，是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
本申请电子设备控制装置的实施例可以应用在电子设备上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在电子设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图7所示，为本申请电子设备控制装置所在电子设备的一种硬件结构图，除了图7所示的处理器710、内部总线720、网络接口730、内存740和非易失性存储器750之外，实施例中装置所在的电子设备通常根据该电子设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。
另外，相应于上述方法实施例，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本申请上述的电子设备控制方法。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。
Claims (12)
1.一种电子设备控制方法，其特征在于，包括：
判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；其中，所述目标身体部位为能够被所述电子设备感知身体信号的部位；
当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，所述目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令对应关系；
响应所述目标控制指令，对所述电子设备执行控制操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤，包括：
基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤，包括：
获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
将所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征；
利用预先训练的深度神经网络模型，识别所述目标信号特征是否为一可响应的手势操作所对应的信号特征，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作的步骤，包括：
获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
对所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到至少一个目标信号特征；
判断所述至少一个目标信号特征，是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个传感器包括：微机电式MEMS麦克风、MEMS加速度计、MEMS陀螺仪、光学传感器中的至少一个。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述电子设备为腕带设备，所述目标身体部位为手背、手心或前臂。
7.一种电子设备控制装置，其特征在于，包括：
判断单元，用于判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作；其中，所述目标身体部位为能够被所述电子设备感知身体信号的部位；
控制指令确定单元，用于当判断结果为是时，基于预设的目标对应关系，确定与用户所发出可响应的手势操作对应的目标控制指令；其中，所述目标对应关系为关于各个可响应的手势操作与控制指令的对应关系；
控制指令响应单元，用于响应所述目标控制指令，对所述电子设备执行控制操作。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述判断单元包括：
判断子单元，用于基于内置于所述电子设备的至少一个传感器，判断用户是否在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述判断子单元包括：
第一传感器信号获得模块，用于获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
组合模块，用于将所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行信号特征组合，得到目标信号特征；
第一判断模块，用于利用预先训练的深度神经网络模型，识别所述目标信号特征是否为一可响应的手势操作所对应的信号特征，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述判断子单元包括：
第二传感器信号获得模块，用于获得内置于所述电子设备的至少一个传感器所感知的目标传感器信号；
特征提取模块，用于对所述至少一个传感器所感知的目标传感器信号进行特征提取，得到至少一个目标信号特征；
第二判断子单元，用于判断所述至少一个目标信号特征，是否均与一可响应的手势操作所对应的参考信号特征匹配，如果是，判定用户在目标身体部位上发出一可响应的手势操作。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器，用于执行上述权利要求1-6任一项所述的电子设备控制方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-6任一项所述的电子设备控制方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109634417A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-16 | 联想(北京)有限公司 | 一种处理方法及电子设备 |
| CN110503013A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-26 | 瑞声科技(新加坡)有限公司 | 振感相似度评价方法、装置及存储介质 |
| CN111479118A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-07-31 | 王东 | 一种电子设备的控制方法、装置及电子设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN203235258U (zh) * | 2013-05-13 | 2013-10-16 | 大连民族学院 | 一种基于手势识别的遥控模型无线控制系统 |
| CN103885584A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-06-25 | 北京奇虎科技有限公司 | 智能手表 |
| US20150370327A1 (en) * | 2014-06-24 | 2015-12-24 | Beijing TransBorder Information Technology Co., Ltd. | Virtual input device and virtual input method |
| CN107003722A (zh) * | 2014-11-11 | 2017-08-01 | 英特尔公司 | 通过材料的弹性形变的用户输入 |
-
2017
- 2017-12-29 CN CN201711471470.6A patent/CN108089710A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN203235258U (zh) * | 2013-05-13 | 2013-10-16 | 大连民族学院 | 一种基于手势识别的遥控模型无线控制系统 |
| CN103885584A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-06-25 | 北京奇虎科技有限公司 | 智能手表 |
| US20150370327A1 (en) * | 2014-06-24 | 2015-12-24 | Beijing TransBorder Information Technology Co., Ltd. | Virtual input device and virtual input method |
| CN107003722A (zh) * | 2014-11-11 | 2017-08-01 | 英特尔公司 | 通过材料的弹性形变的用户输入 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109634417A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-16 | 联想(北京)有限公司 | 一种处理方法及电子设备 |
| CN110503013A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-26 | 瑞声科技(新加坡)有限公司 | 振感相似度评价方法、装置及存储介质 |
| WO2021022573A1 (zh) * | 2019-08-07 | 2021-02-11 | 瑞声声学科技(深圳)有限公司 | 振感相似度评价方法、装置及存储介质 |
| CN110503013B (zh) * | 2019-08-07 | 2022-03-08 | 瑞声科技(新加坡)有限公司 | 振感相似度评价方法、装置及存储介质 |
| CN111479118A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-07-31 | 王东 | 一种电子设备的控制方法、装置及电子设备 |
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