CN110415653B - 背光亮度调节系统及调节方法和液晶显示装置 - Google Patents

背光亮度调节系统及调节方法和液晶显示装置 Download PDF

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Abstract

一种背光亮度调节系统及方法和液晶显示装置，该背光亮度调节系统包括摄像头、距离传感器、光感传感器、视频图像处理模块、模糊神经网络计算模块以及调光控制模块；视频图像处理模块对视频图像进行分析处理，以得到用户的眨眼间隔时间；模糊神经网络计算模块根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕之间距离和环境光亮度至少这三个信息，计算出背光亮度的计算值；调光控制模块调整背光亮度至计算值；本发明的背光亮度调节系统根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕之间距离和环境光亮度至少这三个信息进行背光亮度调节，并通过模糊神经网络计算模块对输入变量组进行处理，不仅使得背光亮度能适应用户和环境的实际情况，也避免了屏幕闪烁或亮度急剧变化。

Description

背光亮度调节系统及调节方法和液晶显示装置
技术领域
本发明涉及显示技术领域，具体涉及一种背光亮度调节系统及调节方法和液晶显示装置。
背景技术
显示屏的亮度、用户与屏幕间的距离等因素都密切关系到用户的用眼健康。目前显示屏的背光亮度大多数还基于恒定功耗或恒定亮度的设定方式，容易让人眼产生疲劳，长此以往，会造成用户的视力下降等问题。
市面上还有一部分可自动调节亮度的显示屏，其亮度调节方式主要分为两种，一种是由用户在多个固定背光亮度间自行调节；另一种是根据相对稳定的环境变量来控制背光亮度，例如采集环境亮度来进行适应性调节。
这两种背光调节方式都存在着自身的缺点：当用户在多个固定背光亮度间自行调节时，背光亮度有时不符合实际需求，亮度偏高或偏低均更容易导致眼疲劳；当根据环境变量调节背光亮度时，单一的环境变量可能发生剧烈变化，例如外界光照突然变亮，那么此时屏幕亮度也会产生瞬时升高，但是人眼对亮度的变化还未适应，这种情况下，容易损伤人眼的视力。
前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种背光亮度调节系统及调节方法和液晶显示装置，基于模糊神经网络算法对背光亮度进行调节，使得背光亮度能适应用户和环境的实际情况，且避免了屏幕闪烁或亮度急剧变化。
本发明提供一种背光亮度调节系统，包括摄像头、距离传感器、光感传感器、视频图像处理模块、模糊神经网络计算模块以及调光控制模块；其中：
所述摄像头用于捕捉用户脸部及其周边的视频图像；
所述距离传感器用于通过检测获得用户脸部与屏幕之间距离；
所述光感传感器用于采集环境光亮度；
所述视频图像处理模块对所述视频图像进行分析处理，以得到用户的眨眼间隔时间；
所述模糊神经网络计算模块根据所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕之间距离和所述环境光亮度至少这三个信息，计算出背光亮度的计算值；
所述调光控制模块控制所述屏幕的背光亮度调节至所述计算值。
进一步地，所述视频图像处理模块对所述视频图像进行分析处理，还得到用户的睁眼幅度和闭眼持续时间；所述模糊神经网络计算模块根据所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕之间距离、所述环境光亮度、所述睁眼幅度和所述闭眼持续时间，计算出背光亮度的所述计算值。
进一步地，所述模糊神经网络计算模块包括模糊化模块、知识库、模糊推理机以及反模糊化模块；将所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕之间距离和所述环境光亮度构建为参数变量组，输入至所述模糊化模块，所述模糊化模块将所述参数变量组转化为模糊输入信号，并将所述模糊输入信号传输至所述知识库和所述模糊推理机；所述知识库学习所述模糊输入信号，根据学习结果选择合适的模糊推理规则传输至所述模糊推理机，并选择相应的反模糊规则传输至所述反模糊化模块；所述模糊推理机根据所述模糊推理规则对所述模糊输入信号进行处理得到模糊推理信号，再将所述模糊推理信号传输至所述反模糊化模块；所述反模糊化模块根据所述反模糊规则对所述模糊推理信号进行反向解码，最终得到背光亮度的所述计算值。
进一步地，所述模糊神经网络计算模块还包括幅值判断模块，所述幅值判断模块计算相邻两次输入的变量变化幅值，并将所述变量变化幅值与一阈值进行对比；当所述变量变化幅值的绝对值大于所述阈值时，所述调光控制模块每隔第一间隔时间进行调光；当所述变量变化幅值的绝对值不大于所述阈值时，所述调光控制模块每隔第二间隔时间进行调光；所述第一间隔时间小于所述第二间隔时间。
进一步地，所述相邻两次输入的变量变化幅值为相邻两次输入的总变量的差值，所述总变量为所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕之间距离和所述环境光亮度的函数。
进一步地，所述视频图像处理模块对所述视频图像进行实时分析处理，以得到所述眨眼间隔时间，所述距离传感器每隔预定时间测量一次所述脸部与屏幕之间距离，所述光感传感器每隔所述预定时间采集一次所述环境光亮度。
本发明还提供了一种背光亮度调节方法，该方法包括：
S1：捕捉用户脸部及其周边的视频图像，并对所述视频图像进行分析处理，以得到用户的眨眼间隔时间；
S2：通过检测获得用户脸部与屏幕之间距离；
S3：采集环境光亮度；
S4：根据所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕之间距离和所述环境光亮度至少这三个信息，计算出背光亮度的计算值；
S5：控制屏幕的背光亮度调节至所述计算值。
进一步地，所述步骤S1包括：对所述视频图像进行分析处理，还得到用户的睁眼幅度和闭眼持续时间；所述步骤S4包括：根据所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕之间距离、所述环境光亮度、所述睁眼幅度和所述闭眼持续时间，计算出背光亮度的所述计算值。
进一步地，所述步骤S4包括：
S41：将所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕之间距离和所述环境光亮度构建为参数变量组，输入至模糊化模块；
S42：所述模糊化模块将所述参数变量组转化为模糊输入信号，并将所述模糊输入信号传输至知识库和模糊推理机；
S43：所述知识库学习所述模糊输入信号，根据学习结果选择合适的模糊推理规则传输至所述模糊推理机，并选择相应的反模糊规则传输至反模糊化模块；
S44：所述模糊推理机根据所述模糊推理规则对所述模糊输入信号进行处理得到模糊推理信号，再将所述模糊推理信号传输至所述反模糊化模块；
S45：所述反模糊化模块根据所述反模糊规则对所述模糊推理信号进行反向解码，最终得到背光亮度的所述计算值。
本发明还提供了一种液晶显示装置，包括上述任一种背光亮度调节系统。
本发明的背光亮度调节系统及背光亮度调节方法，根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕之间距离和环境光亮度至少这三个信息进行背光亮度调节，并通过模糊神经网络计算模块对输入变量组进行处理，不仅使得背光亮度能适应用户和环境的实际情况，也避免了屏幕闪烁或亮度急剧变化。
附图说明
图1为根据本发明第一实施例的背光亮度调节系统的应用场景示意图。
图2为根据本发明第一实施例的背光亮度调节系统的模块结构示意图。
图3为根据本发明第一实施例的背光亮度调节方法的控制流程示意图。
图4为根据本发明第二实施例的背光亮度调节系统的模块结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
第一实施例
请参阅图1，图1为本实施例的背光亮度调节系统的应用场景示意图，该背光亮度调节系统基于模糊神经网络算法对液晶显示装置的背光亮度进行调节。背光亮度调节系统包括摄像头11、距离传感器12、光感传感器13、视频图像处理模块20、模糊神经网络计算模块30以及调光控制模块40。
其中，摄像头11为高精度摄像头，用于捕捉用户脸部及其周边的视频图像，并能捕捉眼部轮廓和移动轨迹；距离传感器12用于通过检测获得用户脸部与屏幕10之间距离；光感传感器13用于采集环境光亮度；视频图像处理模块20用于对视频图像进行分析处理，以得到用户的眨眼间隔时间；模糊神经网络计算模块30根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度至少这三个信息，计算出背光亮度的计算值；调光控制模块40用于控制屏幕10的背光亮度调整至该计算值。
进一步地，视频图像处理模块20结合视频图像和距离传感器12提高用户脸部与屏幕10之间距离的检测准确度、获得人眼与屏幕10之间距离或者进一步获得人眼与屏幕10之间的相对高度和角度，比如人眼相对屏幕10的中心点偏左10°、偏上15°、相距40cm。
进一步地，视频图像处理模块20对视频图像进行分析处理，得到用户的睁眼幅度和闭眼持续时间等面部信息。模糊神经网络计算模块30根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离、环境光亮度、睁眼幅度和闭眼持续时间等信息计算出背光亮度的计算值。模糊神经网络计算模块30的输入变量不限于此，还可以包括环境光色温、用户使用屏幕10的时长等。
由于眨眼间隔时间的变化范围大、变化频率高，因此视频图像处理模块20对视频图像进行实时分析处理，以得到眨眼间隔时间，即每次眨眼获得一次眨眼间隔时间的数值。距离传感器12每隔预定时间T测量一次脸部与屏幕10之间距离，光感传感器13每隔预定时间T采集一次环境光亮度，预定时间T例如为100ms～2s。在预定时间T内，模糊神经网络计算模块30根据分析得到的眨眼间隔时间个数进行多次参数变量组的输入，每一参数变量组至少包括一眨眼间隔时间的数值、一脸部与屏幕10之间距离的数值和一环境光亮度的数值，多次输入的参数变量组中眨眼间隔时间为依次获得的多个数值，多次输入的参数变量组中脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度的数值恒定，因为脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度的数值相较眨眼间隔时间更加稳定，降低其采集频率，可以降低距离传感器12和光感传感器13的功耗。进一步地，预定时间T为可调的。
如图1所示，优选地，摄像头11、距离传感器12、光感传感器13设置在屏幕10边框的上部，视频图像处理模块20、模糊神经网络计算模块30以及调光控制模块40位于非显示区，可集成在液晶显示装置的芯片内。视频图像处理模块20和摄像头11、距离传感器12、光感传感器13和模糊神经网络计算模块30电性连接，模糊神经网络计算模块30与调光控制模块40电性连接，调光控制模块40与屏幕10的背光电性连接。
请参阅图2，图2为本实施例的背光亮度调节系统的模块结构示意图。模糊神经网络计算模块30包括模糊化模块31、知识库32、模糊推理机33和反模糊化模块34。
将眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度构建为参数变量组，输入至模糊化模块31。模糊化模块31将参数变量组转化为模糊输入信号，并将模糊输入信号传输至知识库32和模糊推理机33。模糊化模块31设有多个节点，每个节点对应一个语言变量值，模糊化模块31用于根据输入的参数变量组构建输入向量，并确定各输入向量属于各语言变量值模糊集合的隶属度，模糊输入信号包含上述输入向量信息和对应的隶属度信息。
进一步地，本实施例的模糊神经网络计算模块30中，模糊化模块31采用如下方法构建输入向量和确定各输入向量属于各语言变量值模糊集合的隶属度：
设置语言变量值：亮度过高A1、亮度适中A2、亮度过低A3。参数变量组至少包括三维输入变量，譬如三维输入变量分别为：眨眼间隔时间x1，脸部与屏幕10之间距离x2和环境光亮度x3，即模糊神经网络计算模块30的输入层节点数n至少为3。
输入空间x的论域为[xi -,xi +]，输出空间y的论域为[yi -,yi +]，那么对输入空间x的模糊分割可按以下的原则进行：在y随x变化而变化剧烈的子空间对x细分，在y随变化而变化平缓的子空间对x粗分。具体来说，可分析y随x的变化情况，用x在某子空间变化时y的极值点和拐点数(两个端点既不作极值点，也不作拐点)多少来确定y在该子空间的变化剧烈程度，极值点和拐点数越多的子空间，对x的模糊分割越多，反之亦然。首先根据样本确定x和y的论域内近似极值点和拐点数N，及其对应的输入向量xi k的值。其中，i表示输入层节点i＝1，…n，k表示极值和拐点对应的模糊分割点k＝1，…，N+2，n、N为大于1的正整数。然后将该输入向量xi k作为每维输入变量的模糊分割点，那么每维输入变量的模糊分割数为N+2。
由于模糊输入点的分布不均和可变性质，采用随机区间的思想处理模糊性，建立亮度过高A1、亮度适中A2、亮度过低A3的隶属函数。设集合P3＝{A1,A2,A3}，概率分割数U＝[3]，参数变量组的每次输入确定一次基于概率分割数U的划分，每次划分确定一分割数对(ξ,η)。其中ξ表示亮度过高和亮度适中的分界点，η表示亮度适中和亮度过低的分界点，A1、A2、A3的区间是随机区间，从而ξ和η也是随机变量，且基本服从正态分布，通过分割数对(ξ,η)来确定映射e(ξ,η)：U→{A1,A2,A3}，即：
Figure BDA0002135494610000071
通过判断概率P{x≤ξ}是随机变量ξ落在区间[x.b)的可能性大小，因为随着x增大[x,b)范围变小，所以区间[x,b)和A1的子集具有相同的特性，所以有亮度过高A1的隶属函数为
Figure BDA0002135494610000072
同理可得出亮度适中A2、亮度过低A3隶属函数。
模糊化模块31生成的模糊输入信号代表各输入向量xi k分别对亮度过高A1、亮度适中A2、亮度过低A3这个三个语言变量值的隶属度。
知识库32学习模糊输入信号，根据学习结果选择合适的模糊推理规则传输至模糊推理机33，并选择相应的反模糊规则传输至反模糊化模块34。知识库32设有多个节点，每个节点对应于一条模糊规则，知识库32匹配模糊规则，模糊推理规则包含每条模糊规则的适用度，还进一步包括补偿计算算法，反模糊规则为相应模糊推理规则的反向解码规则。
模糊推理机33根据模糊推理规则对模糊输入信号进行进行补偿、综合等处理得到模糊推理信号，再将模糊推理信号传输至反模糊化模块34。
反模糊化模块34根据反模糊规则对模糊推理信号进行反向解码，最终得到背光亮度的计算值。
调光控制模块40控制屏幕10的背光亮度调整至计算值，调整后的背光亮度展现给人眼，摄像头11、距离传感器12、光感传感器13再次进行信息捕捉，读取多个传感器的信息构建参数变量组输入模糊神经网络计算模块30，进行进一步的学习过程和模糊推理，加强模糊推理机制，使得模糊推理规则更适应用户和环境的实际情况。
进一步地，每维输入变量对应的模糊分割的节点数的乘积为模糊规则的总数，对模糊规则进行筛选剔除无效规则。知识库32仿照前馈网络用误差反传的方式学习模糊输入信号，调整每条模糊规则的适用度。再基于梯度下降策略，生成模糊推理规则，最终将多维的参数变量组处理为一维的输出值，该输出值即为背光亮度的计算值。
本申请的背光亮度调节系统不仅能适应环境情况，由于采用用户的眨眼间隔时间作为变量，也能适应用户的具体情况。现有可自动调节亮度的显示装置未采用眨眼间隔时间这一与用户眼部状况紧密联系的变量，这是由于这类变量的变化范围过大、变化频率过高，不易控制，如果采用线性调控的方式，那么在亮度调控时，会出现屏幕闪烁或亮度急剧变化的现象，影响显示效果且损害视力。本发明的背光亮度调节系统基于模糊神经网络算法，通过模糊神经网络计算模块30不断的接收和处理参数变量组，以模糊神经网络计算模块30的特性模糊变量的变化频率和幅度，避免了屏幕闪烁或亮度急剧变化。
且随着屏幕10的使用，模糊神经网络的隶属度不断在修正，在隶属度的范围和区间不断细化的同时，也在不断调控和修正背光亮度，让背光亮度不断贴近用户的眼部状况，增强用户的视觉体验，降低了用户的眼部疲劳程度，做到智能控制。
本实施例还提供了一种基于模糊神经网络的背光亮度调节方法，请参阅图3，图3为本实施例的背光亮度调节方法的控制流程示意图，包括以下步骤：
用户启动智能背光调节；启动摄像头11，对用户进行面部扫描，在面部扫描失败时提示无法识别面部，在面部扫描成功后，本发明的背光亮度调节系统执行：
S1：捕捉用户脸部及其周边的视频图像，并对视频图像进行分析处理，以得到用户的眨眼间隔时间；
S2：通过检测获得用户脸部与屏幕10之间距离；
S3：采集环境光亮度；
S4：根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度至少这三个信息，由模糊神经网络计算模块30计算出背光亮度的计算值；
S5：控制屏幕10的背光亮度调整至计算值。
进一步地，步骤S1包括：对视频图像进行分析处理，还得到用户的睁眼幅度和闭眼持续时间；步骤S4还包括：根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离、环境光亮度、睁眼幅度和闭眼持续时间，计算出背光亮度的计算值。
进一步地，步骤S4包括：
S41：将眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度构建为参数变量组，输入至模糊化模块31；
S52：模糊化模块31将该参数变量组转化为模糊输入信号，并将模糊输入信号传输至知识库32和模糊推理机33；
S53：知识库32学习模糊输入信号，根据学习结果选择合适的模糊推理规则传输至模糊推理机33，并选择相应的反模糊规则传输至反模糊化模块34；
S54：模糊推理机33根据模糊推理规则对模糊输入信号进行处理得到模糊推理信号再传输至反模糊化模块34；
S55：反模糊化模块34根据反模糊规则对模糊推理信号进行反向解码，最终得到背光亮度的计算值。
第二实施例
请参图4，示出了本发明第二实施例的背光亮度调节系统的模块结构示意图。第二实施例是在第一实施例的基础上改进而来的，不同之处在于，背光亮度调节系统还包括幅值判断模块26。
幅值判断模块26计算相邻两次输入的变量变化幅值，并将变量变化幅值与一阈值进行对比。当变量变化幅值的绝对值大于该阈值时，调光控制模块40每隔第一间隔时间T1进行调光；当变量变化幅值的绝对值不大于该阈值时，调光控制模块40每隔第二间隔时间T2进行调光。其中，相邻两次输入的变量变化幅值为相邻两次输入的总变量的差值，总变量为眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度的函数，例如为加权线性函数。第一间隔时间T1小于第二间隔时间T2，第一间隔时间T1例如为1～2s，第二间隔时间T2例如为5～40s。
幅值判断模块26实现了在用户和环境的状况稳定时降低调光频率，以降低功耗；在用户或环境相关变量急剧变化时，提高调光频率，使屏幕10的背光亮度更快地达到理想状态。
进一步地，调光控制模块40采用渐变模式控制屏幕10的亮度，即在第一间隔时间T1或第二间隔时间T2期间采用线性或指数调光，而不是跳跃式调光，避免屏幕闪烁或亮度急剧变化。
第三实施例
第三实施例是在第一实施例的基础上改进而来的，不同之处在于，本实施例设定屏蔽时间，避免在背光亮度调节系统刚启动时发生屏幕闪烁。
由于模糊神经网络计算模块30的参数变量包括眨眼间隔时间等变化范围大、变化频率高的数据，并且模糊神经网络计算模块30学习以适应用户和环境需要一定的数据输入量和时间，因此在智能亮度调节模式刚开启的一小段时间内可能发生屏幕闪烁。因此，本实施例的背光亮度调节系统在启动后的屏蔽时间内向调光控制模块40输出恒定亮度值，以避免屏幕闪烁，屏蔽时间例如为30s～2min。
本发明还提供一种液晶显示装置，该液晶显示装置包括上述任一种背光亮度调节系统。
本发明的背光亮度调节系统根据眨眼间隔时间、脸部与屏幕10之间距离和环境光亮度至少这三个信息进行背光亮度调节，并通过模糊神经网络计算模块30对输入变量组进行处理，不仅使得背光亮度能适应用户和环境的实际情况，也避免了屏幕闪烁或亮度急剧变化；本发明还提供了背光亮度调节方法和包括该背光亮度调节系统的液晶显示装置。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种背光亮度调节系统，其特征在于，包括摄像头(11)、距离传感器(12)、光感传感器(13)、视频图像处理模块(20)、模糊神经网络计算模块(30)以及调光控制模块(40)；其中：
所述摄像头(11)用于捕捉用户脸部及其周边的视频图像；
所述距离传感器(12)用于通过检测获得用户脸部与屏幕(10)之间距离；
所述光感传感器(13)用于采集环境光亮度；
所述视频图像处理模块(20)对所述视频图像进行分析处理，以得到用户的眨眼间隔时间、睁眼幅度和闭眼持续时间；
所述模糊神经网络计算模块(30)根据所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕(10)之间距离、所述环境光亮度、所述睁眼幅度以及所述闭眼持续时间至少这五个信息，计算出背光亮度的计算值；
所述调光控制模块(40)与所述屏幕(10)的背光电性连接，根据所述计算值调整所述背光亮度展示给人眼；所述摄像头(11)、所述距离传感器(12)、所述光感传感器(13)再次进行信息捕捉，读取多个传感器的信息构建参数变量组输入所述模糊神经网络计算模块(30)，进行进一步的学习过程和模糊推理，使得模糊推理规则适应用户和环境的实际情况；
其中，所述模糊神经网络计算模块(30)包括模糊化模块(31)、知识库(32)、模糊推理机(33)以及反模糊化模块(34)；
将所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕(10)之间距离、所述环境光亮度、所述睁眼幅度以及所述闭眼持续时间构建为参数变量组，输入至所述模糊化模块(31)，所述模糊化模块(31)将所述参数变量组转化为模糊输入信号，并将所述模糊输入信号传输至所述知识库(32)和所述模糊推理机(33)，所述模糊化模块(31)用于根据输入的参数变量组构建输入向量，并确定各输入向量属于各语言变量值模糊集合的隶属度，所述模糊输入信号包含所述输入向量信息和对应的隶属度信息；
所述知识库(32)学习所述模糊输入信号，根据学习结果选择合适的模糊推理规则传输至所述模糊推理机(33)，并选择相应的反模糊规则传输至所述反模糊化模块(34)；
所述模糊推理机(33)根据所述模糊推理规则对所述模糊输入信号进行处理得到模糊推理信号，再将所述模糊推理信号传输至所述反模糊化模块(34)；
所述反模糊化模块(34)根据所述反模糊规则对所述模糊推理信号进行反向解码，最终得到背光亮度的所述计算值，并且所述背光亮度与所述隶属度相匹配。
2.如权利要求1所述的背光亮度调节系统，其特征在于，所述模糊神经网络计算模块(30)还包括幅值判断模块(26)，所述幅值判断模块(26)计算相邻两次输入的变量变化幅值，并将所述变量变化幅值与一阈值进行对比；
当所述变量变化幅值的绝对值大于所述阈值时，所述调光控制模块(40)每隔第一间隔时间(t1)进行调光；
当所述变量变化幅值的绝对值不大于所述阈值时，所述调光控制模块(40)每隔第二间隔时间(t2)进行调光；
所述第一间隔时间(t1)小于所述第二间隔时间(t2)。
3.如权利要求2所述的背光亮度调节系统，其特征在于，所述相邻两次输入的变量变化幅值为相邻两次输入的总变量的差值，所述总变量为所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕(10)之间距离和所述环境光亮度的函数。
4.如权利要求1所述的背光亮度调节系统，其特征在于，所述视频图像处理模块(20)对所述视频图像进行实时分析处理，以得到所述眨眼间隔时间，所述距离传感器(12)每隔预定时间(T)测量一次所述脸部与屏幕(10)之间距离，所述光感传感器(13)每隔所述预定时间(T)采集一次所述环境光亮度。
5.一种背光亮度调节方法，其特征在于，包括：
S1：捕捉用户脸部及其周边的视频图像，并对所述视频图像进行分析处理，以得到用户的眨眼间隔时间、睁眼幅度和闭眼持续时间；
S2：通过检测获得用户脸部与屏幕(10)之间距离；
S3：采集环境光亮度；
S4：根据所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕(10)之间距离和所述环境光亮度、所述睁眼幅度和所述闭眼持续时间至少这五个信息，计算出背光亮度的计算值；
S5：控制屏幕(10)的背光亮度调节至所述计算值；
其中，所述步骤S4包括：
S41：将所述眨眼间隔时间、所述脸部与屏幕(10)之间距离和所述环境光亮度构建为参数变量组，输入至模糊化模块(31)；
S42：所述模糊化模块(31)将所述参数变量组转化为模糊输入信号，并将所述模糊输入信号传输至知识库(32)和模糊推理机(33)，所述模糊化模块(31)用于根据输入的参数变量组构建输入向量，并确定各输入向量属于各语言变量值模糊集合的隶属度，所述模糊输入信号包含所述输入向量信息和对应的隶属度信息；
S43：所述知识库(32)学习所述模糊输入信号，根据学习结果选择合适的模糊推理规则传输至所述模糊推理机(33)，并选择相应的反模糊规则传输至反模糊化模块(34)；
S44：所述模糊推理机(33)根据所述模糊推理规则对所述模糊输入信号进行处理得到模糊推理信号，再将所述模糊推理信号传输至所述反模糊化模块(34)；
S45：所述反模糊化模块(34)根据所述反模糊规则对所述模糊推理信号进行反向解码，最终得到背光亮度的所述计算值，并且所述背光亮度与所述隶属度相匹配。
6.一种液晶显示装置，其特征在于，包括如权利要求1-4任一项所述的背光亮度调节系统。
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