CN108959890A - 电子终端中的控制方法及电子终端 - Google Patents

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CN108959890A CN201810782607.8A CN201810782607A CN108959890A CN 108959890 A CN108959890 A CN 108959890A CN 201810782607 A CN201810782607 A CN 201810782607A CN 108959890 A CN108959890 A CN 108959890A
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张晓飞
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Abstract

提供一种电子终端中的控制方法及电子终端，所述控制方法包括：获取持有电子终端的用户的步态特征参数；根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别；获取与所识别的用户对应的行为习惯数据；控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作。采用上述根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法及电子终端，无需对用户身份进行预先登记，使得对电子终端的操控更加智能化。

Description

电子终端中的控制方法及电子终端
技术领域
本发明总体说来涉及电子技术领域，更具体地讲，涉及一种电子终端中的控制方法及电子终端。
背景技术
随着科学技术的不断发展，智能电子设备在人们的生活中被应用得越来越广泛。一般是由用户来操纵智能电子设备，以使智能电子设备执行相应地动作。但操纵智能电子设备的过程较为繁琐，不便于用户操作。
发明内容
本发明的示例性实施例的目的在于提供一种电子终端中的控制方法及电子终端。
在一总体方面，提供一种电子终端中的控制方法，所述控制方法包括：获取持有电子终端的用户的步态特征参数；根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别；获取与所识别的用户对应的行为习惯数据；控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作。
可选地，所述步态特征参数可包括重力数据和加速度数据。
可选地，所述控制方法可还包括：基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态，其中，获取与所识别的用户对应的行为习惯数据的步骤可包括：获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据。
可选地，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据的步骤可包括：获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。
可选地，获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的步骤可包括：根据所述用户所在的位置，获取所述用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。
可选地，根据所述用户所在的位置，获取所述用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的步骤可包括：确定所述用户的当前位置；当确定所述用户的当前位置为家所在的位置时，获取所述用户在当前行走姿态下操控所述预定电子设备的行为习惯数据，其中，控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作的步骤可包括：按照行为习惯数据中所记录的在当前行走姿态下对所述预定电子设备的操控来控制所述预定电子设备执行相应地动作。
可选地，所述预定电子设备可为智能家居设备。
可选地，所述方法可还包括：基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态；确定当前行走姿态是否属于与所述用户对应的步态异常的情况；当确定当前行走姿态属于步态异常的情况时，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒。
可选地，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒的步骤可包括，控制电子终端通过以下方式中的至少一种提供提醒：控制电子终端发出提醒声音；控制电子终端禁用预定功能；向其他电子终端发送提醒信息；控制电子终端显示预定图片。
可选地，基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态的步骤可包括：通过将获取的步态特征参数输入与所述用户对应的步态识别模型，来确定所述用户的当前行走姿态。
可选地，可从云端服务器获取所述用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据。
可选地，根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别的步骤可包括：从样本库中查找与获取的步态特征参数匹配的步态特征参数；将查找到的步态特征参数所对应的用户确定为持有电子终端的用户。
可选地，获取持有电子终端的用户的步态特征参数的步骤可包括：通过电子终端中的重力传感器获取重力数据，通过电子终端中的加速度传感器获取加速度数据；对获取的重力数据和加速度数据进行整合，以获得结构化的步态特征参数。
在另一总体方面，提供一种电子终端，所述电子终端包括：传感器和处理器，其中，处理器被配置为：通过传感器获取持有电子终端的用户的步态特征参数；根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别；获取与所识别的用户对应的行为习惯数据；控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作。
可选地，传感器可包括重力传感器和加速度传感器，所述步态特征参数可包括重力数据和加速度数据。
可选地，获取与所识别的用户对应的行为习惯数据的处理可包括：基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据。
可选地，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据的处理可包括：获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。
可选地，获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的处理可包括：根据所述用户所在的位置，获取所述用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。
可选地，根据所述用户所在的位置，获取所述用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的处理可包括：确定所述用户的当前位置；当确定所述用户的当前位置为家所在的位置时，获取所述用户在当前行走姿态下操控所述预定电子设备的行为习惯数据，其中，控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作的处理可包括：按照行为习惯数据中所记录的在当前行走姿态下对所述预定电子设备的操控来控制所述预定电子设备执行相应地动作。
可选地，所述预定电子设备可为智能家居设备。
可选地，处理器可还被配置为：基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态；确定当前行走姿态是否属于与所述用户对应的步态异常的情况；当确定当前行走姿态属于步态异常的情况时，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒。
可选地，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒的处理可包括，控制电子终端可通过以下方式中的至少一种提供提醒：控制电子终端发出提醒声音；控制电子终端禁用预定功能；向其他电子终端发送提醒信息；控制电子终端显示预定图片。
可选地，基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态的处理可包括：通过将获取的步态特征参数输入与所述用户对应的步态识别模型，来确定所述用户的当前行走姿态。
可选地，所述电子终端可还包括通信接口，处理器可经由通信接口从云端服务器获取所述用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据。
可选地，根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别的处理可包括：从样本库中查找与获取的步态特征参数匹配的步态特征参数；将查找到的步态特征参数所对应的用户确定为持有电子终端的用户。
可选地，通过传感器获取持有电子终端的用户的步态特征参数的处理可包括：从电子终端中的重力传感器获取重力数据，从电子终端中的加速度传感器获取加速度数据；对获取的重力数据和加速度数据进行整合，以获得结构化的步态特征参数。
在另一总体方面，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的电子终端中的控制方法。
采用上述根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法及电子终端，无需对用户身份进行预先登记，使得对电子终端的操控更加智能化。
附图说明
通过下面结合示例性地示出实施例的附图进行的详细描述，本发明示例性实施例的上述和其它目的、特点和优点将会变得更加清楚，其中：
图1示出根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法的流程图；
图2示出根据本发明示例性实施例的获取与所识别的用户对应的行为习惯数据的步骤的流程图；
图3示出根据本发明示例性实施例的控制电子终端进行步态提醒的步骤的流程图；
图4示出根据本发明示例性实施例的电子终端的框图。
具体实施方式
现在，将参照附图更充分地描述不同的示例实施例，其中，一些示例性实施例在附图中示出。
图1示出根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法的流程图。作为示例，所述电子终端可以是智能手机、平板电脑、智能穿戴设备、个人数字助理、游戏机、多媒体播放器等能够采集步态特征参数的电子设备。
参照图1，在步骤S10中，获取持有电子终端的用户的步态特征参数。
作为示例，步态特征参数可包括重力数据和加速度数据。应理解，本发明不限于此，步态特征参数还可包括除重力数据和加速度数据之外的其他能够反映用户步态特征的参数。
针对步态特征参数包括重力数据和加速度数据的情况，电子终端中可具有重力传感器和加速度传感器，在此情况下，获取持有电子终端的用户的步态特征参数的步骤可包括：通过电子终端中的重力传感器获取重力数据，通过电子终端中的加速度传感器获取加速度数据。
优选地，为提高后续对步态特征参数分析的准确性，在本发明示例性实施例中，可对获取的重力数据和加速度数据进行整合，以获得结构化的步态特征参数，以在后续基于结构化的步态特征参数来进行用户的识别和对用户的行走姿态的分析。
作为示例，获取的重力数据和加速度数据可分别包括第一预定方向(如X方向)、第二预定方向(如Y方向)、第三预定方向(如Z方向)上的数据，例如，从加速度传感器获取的加速度数据和时间戳可表示为(CX，CY，CZ，timestamp)，从重力传感器获取的重力数据及时间戳可表示为(GX，GY，GZ，timestamp)。
在此情况下，结构化的步态特征参数可表示为：
(CX，CY，CZ，GX，GY，GZ，timestamp)，
其中，CX、CY、CZ分别表示在X方向、Y方向、Z方向上的加速度数据，GX、GY、GZ分别表示在X方向、Y方向、Z方向上的重力数据，timestamp表示获取步态特征参数的时间戳。
这里，在从重力传感器和加速度传感器获取重力数据和加速度数据时，可以根据实际需求，设置传感器采集数据的时间间隔，使得重力传感器和加速度传感器采集数据的时间戳是一致的，因此，在进行数据整合时，可以选取重力数据的时间戳和加速度数据的时间戳中的任一个作为整合后的结构化的步态特征参数的时间戳。在此情况下，获取的步态特征参数可为按时间戳进行排列的步态特征序列。
在步骤S20中，根据获取的步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别。
优选地，在步骤S20中可先对获取的步态特征参数进行预处理，然后再基于预处理后的步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别。
作为示例，所述预处理可指对获取的步态特征参数进行滤波处理，以去除步态特征参数中的噪声。这里，可采用各种滤波处理方式对步态特征参数进行滤波，例如，可利用巴特沃斯滤波器对获取的步态特征参数进行滤波处理。
在一个示例中，可基于样本库来通过步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别。
例如，样本库中可存储多个样本，一个样本对应一个用户的步态特征参数，此时，根据获取的步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别的步骤可包括：从样本库中查找与获取的步态特征参数匹配的步态特征参数；将查找到的步态特征参数所对应的用户确定为持有电子终端的用户。
在此情况下，优选地，当从样本库中没有查找到与获取的步态特征参数匹配的步态特征参数时，确定没有识别出持有电子终端的用户的身份，可认为持有电子终端的用户并非是该电子终端的常用用户(样本库中存储的是该电子终端的常用用户的步态特征参数)，此时可控制电子终端进行报警(例如，控制电子终端进行声音、光、语音报警，或者控制电子终端显示预定图片、向其他电子终端发送信息)。
在另一示例中，可基于用户识别模型来通过步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别。
优选地，在本发明示例性实施例中，可通过用户识别模型来基于获取的步态特征参数识别持有电子终端的用户。例如，可通过将获取的步态特征参数输入到用户识别模型，来确定出与获取的步态特征参数对应的用户，将该用户确定为持有电子终端的用户。这里，用户识别模型可为用于识别用户身份的模型。
例如，可使用多个用户的步态特征参数对用户识别模型进行训练，即，将多个步态特征参数作为用户识别模型的输入，将与多个步态特征参数分别对应的多个用户的身份作为用户识别模型的输出，对用户识别模型进行训练。优选地，可通过动态时间规整方法(DTW)和支持向量机算法(SVM)相结合的方式对用户识别模型进行训练。例如，可先通过动态时间规整方法对用户识别模型进行训练，再利用支持向量机算法对动态时间规整方法所训练的用户识别模型进行修正。但本发明不限于此，还可通过其他模型训练方法对用户识别模型进行训练。
作为示例，可采集多个用户在持有电子终端时的步态特征参数(重力数据和加速度数据)，并将采集的重力数据和加速度数据进行整合获得结构化的步态特征参数，此时，可将结构化的步态特征参数存储到分布式存储系统(Hadoop Database)中。在此情况下，在进行用户识别模型的训练时，可从分布式存储系统中获取结构化的步态特征参数，将获取的结构化的步态特征参数作为用户识别模型的输入。分布式存储系统具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的特点，考虑到步态特征参数数据量的增长性，利用HBase技术搭建分布式、结构化存储集群，能够为海量数据计算提供更为高效、稳定地存储支持。
优选地，根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法可还包括：确定用户识别模型所识别出的用户是否属于预设用户集中的用户，当用户识别模型所识别出的用户不属于所述预设用户集中的用户时，可控制电子终端进行报警，当用户识别模型所识别出的用户属于所述预设用户集中的用户时，可执行步骤S30。这里，作为示例，预设用户集可为预先设好的包含电子终端的全部常用用户的用户集。
在步骤S30中，获取与所识别的用户对应的行为习惯数据。
在一个示例中，获取的行为习惯数据可为用户操控电子终端的行为习惯数据。例如，该行为习惯数据可指用户在电子终端上进行搜索、输入、浏览、购买、收藏的历史记录。
在另一示例中，获取的行为习惯数据可为用户操控预定电子设备的行为习惯数据。例如，该行为习惯数据可指用户控制预定电子设备开启/关闭的操作(控制智能电灯开启/关闭)、或者控制预定电子设备执行预定功能(控制智能音箱播放指定歌曲)、或者控制预定电子设备的运行状态(控制智能空调运行状态处于26度制冷状态)。
优选地，根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法在步骤S30之前可还包括：基于获取的步态特征参数确定用户的当前行走姿态。在此情况下，获取与所识别的用户对应的行为习惯数据的步骤可包括：获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据。
更优选地，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据的步骤可包括：获取所识别的用户在当前行走姿态下操控电子终端的行为习惯数据或者获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。更进一步地，还可在上述基础上结合用户所在的位置来获取行为习惯数据，此时获取的行为习惯数据是与所识别的用户、当前行走姿态、用户所在位置相关联的行为习惯数据。例如，获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的步骤可包括：根据所识别的用户所在的位置，获取用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据，或者，获取用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控电子终端的行为习惯数据。
在步骤S40中，控制电子终端执行行为习惯数据中所指示的动作。
针对步骤S30中的结合用户所在的位置来获取行为习惯数据的示例，步骤S40中可控制电子终端执行行为习惯数据中所记录的所识别的用户在其所在位置在用户的当前行走姿态下对预定电子设备的操控(或对电子终端的操控)。例如，可控制电子终端以远程控制方式操控预定电子设备进行动作。
下面参照图2以预定电子设备为智能家居设备为例，来介绍根据用户所在的位置，获取用户在其所在的位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的具体步骤。
图2示出根据本发明示例性实施例的获取与所识别的用户对应的行为习惯数据的步骤的流程图。
参照图2，在步骤S301中，确定用户的当前位置。例如，可从电子终端的定位模块(如GPS模块)获取用户的当前位置。但本发明不限于此，还可通过其他方式来确定用户的当前位置。
在步骤S302中，确定用户的当前位置是否为家所在的位置。
如果确定用户的当前位置不是家所在的位置，则可返回执行步骤S301，继续确定用户的当前位置。但本发明不限于此，还可在确定用户的当前位置不是家所在的位置时，获取用户在当前行走姿态下操控电子终端的行为习惯数据，以按照行为习惯数据中所记录的用户在当前行走姿态下对电子终端的操控来控制电子终端执行相应地动作。
如果确定用户的当前位置为家所在的位置，则执行步骤S303：获取用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据。作为示例，行为习惯数据可包括用户在当前行走姿态下，操控家中的智能音箱、智能空调、智能电灯等设备的行为习惯数据。
优选地，用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据可被存储在云端服务器，在此情况下，步骤S304中可从云端服务器获取用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据。然而本发明不限于此，还可将用户的行为习惯数据存储在电子终端本地或其他终端中。
针对图2所示的步骤S304中获取用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据的情况，步骤S40中控制电子终端执行行为习惯数据中所指示的动作的步骤可包括：按照行为习惯数据中所记录的在当前行走姿态下对智能家居设备的操控来控制智能家居设备执行相应地动作。例如，可控制电子终端通过WIFI、蓝牙方式控制智能家居设备执行相应地动作。
优选地，根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法在步骤S30之后可还包括：向用户显示与获取的行为习惯数据相应的提示信息。作为示例，假设获取的用户的行为习惯数据为购买某件商品的历史记录，则向用户显示的提示信息可为关于与用户购买的某件商品属于同一类别的其他商品的广告信息。此外，如果假设获取的用户的行为习惯数据为用户控制预定电子设备开启/关闭的操作，则向用户显示的提示信息可为询问用户是否开启/关闭预定电子设备的信息。
在此情况下，在步骤S40中可根据用户对显示的提示信息的操作来控制电子终端执行行为习惯数据中所指示的动作。例如，针对上述显示的提示信息为广告信息的情况，用户对提示信息操作可指用于选中该提示信息的操作(如对提示信息的点击操作)，此时可控制电子终端进入其他商品的购买页面。
此外，针对上述显示的提示信息为询问用户是否开启/关闭预定电子设备的信息情况，则可根据用户对信息中包含的用于确定开启预定电子设备的选项或用于确定关闭预定电子设备的选项的选择操作，来控制电子终端开启/关闭预定电子设备。
优选地，根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法还可基于获取的步态特征参数控制电子终端进行步态提醒。下面参照图3来介绍控制电子终端进行步态提醒的步骤。
图3示出根据本发明示例性实施例的控制电子终端进行步态提醒的步骤的流程图。
参照图3，在步骤S50中，基于获取的步态特征参数确定持有电子终端的用户的当前行走姿态。
在一个示例中，可基于步态识别模型来通过步态特征参数对持有电子终端的用户的当前行走姿态进行识别。
优选地，在本发明示例性实施例中，可通过步态识别模型来基于获取的步态特征参数识别持有电子终端的用户的当前行走姿态。例如，可通过将获取的步态特征参数输入步态识别模型，来确定出与获取的步态特征参数对应的步态类别，将该步态类别确定为用户的当前行走姿态。这里，步态识别模型可为用于识别用户的行走姿态的模型。
例如，可所有用户共用一个步态识别模型。优选地，也可不同用户分别对应不同的步态识别模型，即，一个用户对应的一个步态识别模型，在此情况下，可先获取与所识别的用户对应的步态识别模型，将获取的步态特征参数输入到与所识别的用户对应的步态识别模型，将步态识别模型识别出的步态类别确定为所识别用户的当前行走姿态。
例如，可通过将多个步态特征参数作为步态识别模型的输入，将用户的与多个步态特征参数分别对应的多个步态类别作为步态识别模型的输出，对步态识别模型进行训练。优选地，可通过动态时间规整方法(DTW)和支持向量机算法(SVM)相结合的方式对步态识别模型进行训练。例如，可先通过动态时间规整方法对步态识别模型进行训练，再利用支持向量机算法对动态时间规整方法所训练的步态识别模型进行修正。但本发明不限于此，还可通过其他模型训练方法对步态识别模型进行训练。
在另一示例中，可基于步态参数样本库来通过步态特征参数对持有电子终端的用户的当前行走姿态进行识别。
例如，步态参数样本库中可存储多个步态样本，一个步态样本对应一个步态类别，此时，根据获取的步态特征参数对持有电子终端的用户的当前行走姿态进行识别的步骤可包括：从步态参数样本库中查找与获取的步态特征参数匹配的步态特征参数，将查找到的步态特征参数所对应的步态类别确定为持有电子终端的用户的当前行走姿态。
这里，可所有用户共用一个步态参数样本库。优选地，也可不同用户分别对应不同的步态参数样本库，即，一个用户对应的一个步态参数样本库，在此情况下，可从所识别的用户对应的步态参数样本库中查找与获取的步态特征参数匹配的步态特征参数，将查找到的步态特征参数对应的步态类别确定为用户的当前行走姿态。
在步骤S60中，确定当前行走姿态是否属于步态异常的情况。
例如，可确定当前行走姿态是否属于预设步态异常集合中的步态类别，当确定当前行走姿态属于预设步态异常集合中的步态类别时，确定当前行走姿态属于步态异常的情况，当确定当前行走姿态不属于预设步态异常集合中的步态类别时，确定当前行走姿态不属于步态异常的情况。这里，预设步态异常集合中包含属于步态异常情况的全部步态类别。
如果确定当前行走姿态不属于步态异常的情况，则返回执行步骤S50。
如果确定当前行走姿态属于步态异常的情况，则执行步骤S70：控制电子终端提供与步态异常相应的提醒。
作为示例，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒的步骤可包括，控制电子终端通过以下方式中的至少一种提供提醒：控制电子终端发出提醒声音；控制电子终端禁用预定功能；向其他电子终端发送提醒信息；控制电子终端显示预定图片。
图4示出根据本发明示例性实施例的电子终端的框图。作为示例，所述电子终端可以是智能手机、平板电脑、智能穿戴设备、个人数字助理、游戏机、多媒体播放器等能够采集步态特征参数的电子设备。
如图4所示，根据本发明示例性实施例的电子终端包括传感器10和处理器20。
具体说来，处理器20通过传感器10获取持有电子终端的用户的步态特征参数，根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别，获取与所识别的用户对应的行为习惯数据，控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作。
作为示例，传感器10可包括重力传感器和加速度传感器，相应地步态特征参数可包括重力数据和加速度数据。在此情况下，处理器20可通过电子终端中的重力传感器获取重力数据，通过电子终端中的加速度传感器获取加速度数据，对获取的重力数据和加速度数据进行整合，获得结构化的步态特征参数，以在后续基于结构化的步态特征参数来进行用户的识别和对用户的行走姿态的分析。
优选地，根据获取的步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别的处理可包括：对获取的步态特征参数进行预处理，基于预处理后的步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别。作为示例，所述预处理可指对获取的步态特征参数进行滤波处理，以去除步态特征参数中的噪声。
在一个示例中，处理器20可基于样本库来通过步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别。
在另一示例中，处理器20可基于用户识别模型来通过步态特征参数对持有电子终端的用户进行识别。
这里，由于已经在图1的步骤S20中对通过步态特征参数识别持有电子终端的用户的过程进行了详细描述，本发明对此部分内容不再赘述。
作为示例，获取的行为习惯数据可为用户操控电子终端的行为习惯数据或者用户操控预定电子设备的行为习惯数据。优选地，获取与所识别的用户对应的行为习惯数据的处理可包括：基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据。
进一步地，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据的处理可包括：获取所识别的用户在当前行走姿态下操控电子终端的行为习惯数据或者获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。更优选地，可在上述基础上结合用户所在的位置来获取行为习惯数据，此时获取的行为习惯数据是与所识别的用户、当前行走姿态、用户所在位置相关联的行为习惯数据。例如，获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的处理可包括：根据所识别的用户所在的位置，获取所述用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据，或者，获取用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控电子终端的行为习惯数据。
例如，根据所述用户所在的位置，获取用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的处理可包括：确定所述用户的当前位置，当确定所述用户的当前位置为家所在的位置时，获取所述用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。在此情况下，控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作的处理可包括：按照行为习惯数据中所记录的在当前行走姿态下对预定电子设备的操控来控制预定电子设备执行相应地动作。作为示例，预定电子设备可为智能家居设备。
这里，当确定所述用户的当前位置不是家所在的位置时，处理器20可继续确定用户的当前位置。但本发明不限于此，还可在确定用户的当前位置不是家所在的位置时，处理器20获取用户在当前行走姿态下操控电子终端的行为习惯数据，以按照行为习惯数据中所记录的用户在当前行走姿态下对电子终端的操控来控制电子终端执行相应地动作。
优选地，用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据可被存储在云端服务器，在此情况下，根据本发明示例性实施例的电子终端可还包括通信接口30。处理器20经由通信接口30从云端服务器获取所述用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据。
优选地，根据本发明示例性实施例的电子终端可还包括显示器(图中未示出)，用于向用户显示与获取的行为习惯数据相应的提示信息。在此情况下，处理器20可根据用户对显示的提示信息的操作来控制电子终端执行行为习惯数据中所指示的动作。
优选地，处理器20还可基于获取的步态特征参数控制电子终端进行步态提醒。
具体说来，处理器20基于获取的步态特征参数控制电子终端进行步态提醒的过程可为：基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态，确定当前行走姿态是否属于与所述用户对应的步态异常的情况，当确定当前行走姿态属于步态异常的情况时，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒。当确定当前行走姿态不属于步态异常的情况时，可继续基于获取的步态特征参数确定持有电子终端的用户的当前行走姿态。
作为示例，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒的处理可包括，控制电子终端通过以下方式中的至少一种提供提醒：控制电子终端发出提醒声音；控制电子终端禁用预定功能；向其他电子终端发送提醒信息；控制电子终端显示预定图片。
根据本发明的示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行上述电子终端中的控制方法的计算机程序。该计算机可读记录介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。
采用上述根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法及电子终端，能够基于步态特征参数来识别持有电子终端的用户的身份，无需预先登记用户的身份，智能性高。
此外，采用上述根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法及电子终端，能够基于持有电子终端的用户的行为习惯数据控制电子终端执行相应地动作，满足了不同用户的个性化需求。
此外，采用上述根据本发明示例性实施例的电子终端中的控制方法及电子终端，是通过电子终端自身采集的步态特征参数(即，单通道采集的步态特征参数)来进行用户的识别和对用户的行走姿态的分析，提高了识别和分析过程的效率，且保证了准确性，避免了现有技术中需利用多个图像传感器采集的用户行走图像来进行步态分析导致效率低的问题。
尽管已经参照其示例性实施例具体显示和描述了本发明，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。

Claims (15)

1.一种电子终端中的控制方法，所述控制方法包括：
获取持有电子终端的用户的步态特征参数；
根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别；
获取与所识别的用户对应的行为习惯数据；
控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其中，所述步态特征参数包括重力数据和加速度数据。
3.根据权利要求1所述的控制方法，其中，获取与所识别的用户对应的行为习惯数据的步骤包括：基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据。
4.根据权利要求3所述的控制方法，其中，获取所识别的用户在当前行走姿态下的行为习惯数据的步骤包括：
获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。
5.根据权利要求4所述的控制方法，其中，获取所识别的用户在当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的步骤包括：根据所述用户所在的位置，获取所述用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其中，根据所述用户所在的位置，获取所述用户在所述位置处在用户的当前行走姿态下操控预定电子设备的行为习惯数据的步骤包括：
确定所述用户的当前位置；
当确定所述用户的当前位置为家所在的位置时，获取所述用户在当前行走姿态下操控所述预定电子设备的行为习惯数据，
其中，控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作的步骤包括：
按照行为习惯数据中所记录的在当前行走姿态下对所述预定电子设备的操控来控制所述预定电子设备执行相应地动作。
7.根据权利要求6所述的控制方法，其中，所述预定电子设备为智能家居设备。
8.根据权利要求1所述的控制方法，所述方法还包括：
基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态；
确定当前行走姿态是否属于步态异常的情况；
当确定当前行走姿态属于步态异常的情况时，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒。
9.根据权利要求8所述的控制方法，其中，控制电子终端提供与步态异常相应的提醒的步骤包括，控制电子终端通过以下方式中的至少一种提供提醒：
控制电子终端发出提醒声音；
控制电子终端禁用预定功能；
向其他电子终端发送提醒信息；
控制电子终端显示预定图片。
10.根据权利要求8所述的控制方法，其中，基于获取的步态特征参数确定所述用户的当前行走姿态的步骤包括：
通过将获取的步态特征参数输入与所述用户对应的步态识别模型，来确定所述用户的当前行走姿态。
11.根据权利要求7所述的控制方法，其中，从云端服务器获取所述用户在当前行走姿态下操控智能家居设备的行为习惯数据。
12.根据权利要求1所述的控制方法，其中，根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别的步骤包括：
从样本库中查找与获取的步态特征参数匹配的步态特征参数；
将查找到的步态特征参数所对应的用户确定为持有电子终端的用户。
13.根据权利要求2所述的控制方法，其中，获取持有电子终端的用户的步态特征参数的步骤包括：
通过电子终端中的重力传感器获取重力数据，通过电子终端中的加速度传感器获取加速度数据；
对获取的重力数据和加速度数据进行整合，以获得结构化的步态特征参数。
14.一种电子终端，所述电子终端包括：传感器和处理器，
其中，处理器被配置为：
通过传感器获取持有电子终端的用户的步态特征参数；
根据获取的步态特征参数对所述用户进行识别；
获取与所识别的用户对应的行为习惯数据；
控制电子终端执行所述行为习惯数据中所指示的动作。
15.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1-13中的任意一项所述的电子终端中的控制方法。
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