CN111050105A - 视频播放方法、装置、玩具机器人及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于智能玩具技术领域，提供了一种视频播放方法、装置、玩具机器人及可读存储介质，该方法包括：获取播放视频时，观看视频的用户情绪类别，其中，用户的情绪类别包括积极或消极。根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态。由于在播放视频时，通过获取用户的情绪类别感知用户的感受，并根据用户的情绪类别控制播放视频的状态，使得播放给用户的视频更加符合用户的喜好，提高了用户体验。

Description

视频播放方法、装置、玩具机器人及可读存储介质

技术领域

本申请属于智能玩具技术领域，尤其涉及一种视频播放方法、装置、玩具机器人及可读存储介质。

背景技术

随着科技发展，互联网技术的进步，玩具的种类也越来越多。智能玩具是一种新型玩具，智能玩具能够响应用户的需求，为用户提供所需的娱乐功能。

现有技术中，智能玩具可以通过麦克风接收用户的语音指令，并根据用户的语音指令播放指定的视频，。

但是，现有技术中，在执行用户的语音指令播放视频之后，智能玩具只是等待下一次的语音指令，而无法在视频播放时感知用户的感受，并做出反馈，使得用户体验不佳，容易造成用户乏味。

发明内容

本申请实施例提供了一种视频播放方法、装置、玩具机器人及可读存储介质方法及装置，可以改善在视频播放时无法感知用户的体验并做出反馈，使得用户体验不佳，容易造成用户乏味问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种视频播放方法，该方法包括：

获取播放视频时，观看视频的用户情绪类别，其中，用户的情绪类别包括积极或消极。根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态。

一些实施方式中，获取播放视频时，观看视频的用户情绪类别，包括：获取用户的图像信息。根据预设人脸识别模型，获取图像信息中的人脸图像。通过预设的局部识别算法以及人脸图像，得到人脸图像中的多个表情特征，其中，每个表情特征对应一个人脸部位。根据多个表情特征和预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

还有一些实施方式中，多个表情特征包括一个定位特征和多个情绪识别特征。

则根据多个表情特征和预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别，包括：

根据预设映射算法，确定每个情绪识别特征对应的情绪识别特征线段和定位特征对应的定位特征线段。获取每个情绪识别特征线段与定位特征线段的位置关系。根据位置关系以及预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

一些实施方式中，根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态，包括：若用户的情绪类别为积极，则继续播放视频。若用户的情绪类别为消极，则停止播放视频。

一种可能的实施方式中，视频还包括视频的类别标签。

在停止播放视频之后，该方法还包括：获取更新的视频，并播放更新的视频，其中，更新的视频的类别标签与停止播放的视频的类别标签不同。

第二方面，本申请实施例提供了一种视频播放装置，该装置包括：

获取模块，用于获取播放视频时，观看视频的用户情绪类别，其中，用户的情绪类别包括积极或消极。控制模块，用于根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态。

一些实施方式中，获取模块，具体用于取用户的图像信息。根据预设人脸识别模型，获取图像信息中的人脸图像。通过预设的局部识别算法以及人脸图像，得到人脸图像中的多个表情特征，其中，每个表情特征对应一个人脸部位。根据多个表情特征和预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

还有一些实施方式中，多个表情特征包括一个定位特征和多个情绪识别特征。

则获取模块，具体用于将根据预设映射算法，确定每个情绪识别特征对应的情绪识别特征线段和定位特征对应的定位特征线段。获取每个情绪识别特征线段与定位特征线段的位置关系。根据位置关系以及预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

一些实施方式中，控制模块，具体用于若用户的情绪类别为积极，则继续播放视频。若用户的情绪类别为消极，则停止播放视频。

一种可能的实施方式中，视频还包括视频的类别标签。

控制模块，还用于获取更新的视频，并播放更新的视频，其中，更新的视频的类别标签与停止播放的视频的类别标签不同。

第三方面，本申请实施例提供了一种玩具机器人，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如第一方面中任一项提供的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项提供的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项提供的方法。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过在播放视频时，获取观看视频的用户的情绪类别，然后根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态。由于在播放视频时，通过获取用户的情绪类别感知用户的感受，并根据用户的情绪类别控制播放视频的状态，使得播放给用户的视频更加符合用户的喜好，提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的视频播放方法的应用场景示意图；

图2是本申请一实施例提供的视频播放方法的流程示意图；

图3是本申请另一实施例提供的视频播放方法的流程示意图；

图4是本申请另一实施例提供的视频播放方法的流程示意图；

图5是本申请一实施例中确定用户的图像信息中包含的情绪类别的示意图；

图6是本申请另一实施例中确定用户的图像信息中包含的情绪类别的示意图；

图7是本申请另一实施例提供的视频播放方法的流程示意图；

图8是本申请另一实施例提供的视频播放方法的流程示意图；

图9是本申请实施例提供的视频播放装置的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的玩具机器人的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

在本申请说明书中描述的参考“一些实施方式”或“一个可能的实施方式”等意味着在本申请的一个或多个实施方式中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施方式中”、“在一些实施方式中”、“在其他一些实施方式中”、“在另外一些实施方式中”、“在一个可能的实施方式中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

本申请实施例提供的视频播放方法可以应用于包括播放组件以及图像获取组件的设备，例如可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)、玩具机器人等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。

作为示例而非限定，在本申请中，以玩具机器人为例，对提供的视频播放方法进行描述。

请参阅图1，图1示出了本申请一实施例提供的视频播放方法的应用场景示意图。

如图1所示，该场景中包括：玩具机器人11，用户16，其中，玩具机器人11上设置有投影装置12，投影装置12用于将视频投影在目标位置13以实现播放视频，用户16在观看目标位置13的视频时，通过图像采集装置14采集用户16的图像信息，来确定用户16的情绪类别。

其中，投影装置12可以是数字光处理(Digital Light Processing，DLP)投映设备。该DLP投影可通过视频图形阵列(Video Graphics Array，VGA)信号连接到玩具机器人11的控制器(未示出)上，用于播放指定的视频。

图像采集装置14可以是摄像头，该摄像头可以选用高帧率的摄像头，例如帧率大于120fps的摄像头，图像采集装置14与控制器连接，通过控制器上运行的程序实现人脸识别、情绪识别等功能。

该场景中还可以包括移动装置15，移动装置15可以包括两个主动轮和一个从动轮。每个主动轮都由一个电机通过减速齿轮模组驱动，电路上电机驱动采用脉宽调制信号来控制，可以通过调节信号的占空比来实现调速；从动轮则可以是一个万向轮。机器人运动时可以单独控制两个主动轮的转速与旋转方向，从而实现机器人的前进、后退和转向操作，从动轮则跟随运动。移动装置15还可以根据图像采集装置14采集的图像实现碰撞接近检测，其实现方法为现有技术，在此不做赘述。

一些实施方式中，还可以包括音频采集装置，音频采集装置可以是多麦克风阵列音频采集模块，可以采集用户的语音指令，以及通过阵列麦克风检测到同一声波信号到达时的时差定位声源位置等，其实现方法为现有技术，在此不做赘述。

另一些实施方式中，还可以包括网络模块。网络模块可以是WIFI和蓝牙，WIFI可以使玩具机器人11通过无线热点连上网络，用户通过手机上的应用程序向与其交互，或是连接云端服务器下载视频、系统升级等；蓝牙可以用于连接手机、蓝牙音响、蓝牙外设等，提供更多的扩展可能性。

还有一些实施方式中，还可以包括多个按键，每个按键对应至少一个功能，例如开机、关机、控制音量、蓝牙配对等，但不以此为限。

图2示出了本申请一实施例提供的视频播放方法的流程示意图，作为示例而非限定，该方法可以应用于上述玩具机器人11中。

如图2所示，本申请实施例提供的视频播放方法包括：

S21、获取播放视频时，观看视频的用户情绪类别。

其中，用户的情绪类别包括积极或消极。

一些实施方式中，可以先响应接收到的播放指令，根据播放指令获取视频并播放视频。播放指令可以是通过其他终端设备发送的，也可以是直接在玩具机器人上下达的，例如，可以使用智能手机，通过网络与玩具机器人连接，并向其下达播放指令；也可以是用户说出语音指令，玩具机器人接收到语音指令后，对语音指令进行解析，得到播放指令；或者，还可以通过按压玩具机器人上的按键，生成一个随机的播放指令，在此不做限制。

需要说明的是，播放指令中，可以包括需要播放的视频的名称、类别等，例如，可以指示玩具机器人播放一指定的视频，如用户可以说出“请播放《XXXX》”来指示玩具机器人播放对应的视频；或者，还可以指示玩具机器人随机播放某一别的视频，如用户可以说出“我想看动画片”来指示玩具机器人随机播放一部动画片。

其中，玩具机器人播放的视频可以是预先存储在玩具机器人内部的存储器中的，也可以是从网络中获取的，例如，可以在玩具机器人的闪存中存储多部预先命名以及确定类别的视频，或者将玩具机器人通过网络与提供视频播放服务的服务器连接，从服务器上搜索并获取对应的视频，但不以此为限。

一些实施方式中，积极的情绪类别可以包括开心、惊讶、兴奋、专注等，表示用户喜欢或者不反感播放的视频，而消极的情绪类别可以包括厌恶、恐惧、惊慌、悲伤、愤怒、冷漠等，表示用户反感播放的视频。

S22、根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态。

在一种可能的实施方式中，S21中获取了用户观看视频时的情绪类别，用户的情绪类别可以反映出用户观看视频时的心情，根据用户的情绪类别控制视频的播放状态，可以实现与用户的互动，提高用户的使用体验。

本实施例的有益效果是：通过在播放视频时，获取观看视频的用户的情绪类别，然后根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态。由于在播放视频时，通过获取用户的情绪类别感知用户的感受，并根据用户的情绪类别控制播放视频的状态，使得播放给用户的视频更加符合用户的喜好，提高了用户体验。

请参阅图3，图3示出了本申请另一实施例提供的视频播放方法的流程示意图。

一些实施方式中，如图3所示，获取播放视频时，观看视频的用户情绪类别，包括：

S211、获取用户的图像信息。

其中，参照图1，在播放视频时，可以通过图像采集装置14采集包括用户16的图像信息，用户的图像信息可以是图片，也可以是视频，在实际应用时，可以每隔一定时间采集依次用户的图像信息，持续感知用户观看视频时的感受，例如，当用户的图像信息为图片时，可以每隔30秒拍摄一次包括用户的图像信息，当用户的图像信息为视频时，可以将每隔一定的帧数后，将获取的帧图像作为用户的图像信息，具体的获取间隔在此不做限制。

S212、根据预设人脸识别模型，获取图像信息中的人脸图像。

一些实施方式中，通过预设人脸识别模型，识别图像信息中用户16的人脸图像。其中，预设的人脸识别模型可以通过deepface模型、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等方法实现，在此不做限制。在识别人脸图像时，由于用户的面部可能存在侧脸、遮挡等情况，因此可以通过人脸对齐、图像补全等方式优化识别到的人脸图像，优化的方法是本领域技术人员所熟知的，在此不再赘述。

S213、通过预设的局部识别算法以及人脸图像，得到人脸图像中的多个表情特征。

其中，每个表情特征对应一个人脸部位。

一些实施方式中，人脸图像中的表情特征可以是人脸的五官，例如，可以包括左眼、右眼、左眉毛、右眉毛、鼻子、嘴巴等。

需要说明的是，预设的局部识别算法的实现方式为本领域技术人员所熟知的技术，在此不再赘述。

S214、根据多个表情特征和预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

请参照图4，多个表情特征包括一个定位特征和多个情绪识别特征。

其中，定位特征是用来确定每个情绪特征位置信息的参考特征。

仅作为示例而非限定，参照S213中的示例，多个表情特征中，由于鼻子在情绪变化时的变动最小，所以可以将鼻子作为定位特征，将其余的表情特征做作为情绪识别特征。

一些实施方式中，根据多个表情特征和预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别，包括：

S2141、根据预设映射算法，确定每个情绪识别特征对应的情绪识别特征线段和定位特征对应的定位特征线段。

仅作为示例而非限定，图5和图6分别示出了两种情绪类别的示意图。

请参照图5，图5中的人脸图像31示出了开心的情绪示意图，其中，左眼311、右眼314、嘴巴317分别为的情绪识别特征，鼻子为定位特征，则定位特征线段则为鼻子的中轴线313。

一些实施方式中，可以将情绪识别特征映射为一条线段，例如，左眼311存在两个端点，则可以将两个端点间的线段作为左眼的情绪识别特征线段312，同理，可以将右眼314映射为右眼的情绪识别特征线段314、将嘴巴317映射为嘴巴的情绪识别特征线段316。

请参照图6，图6中的人脸图像32示出了悲伤的情绪示意图，其中，左眼321、右眼324、嘴巴327分别为的情绪识别特征，鼻子为定位特征，则定位特征线段则为鼻子的中轴线313。

与图5类似，可以将左眼321映射为左眼的情绪识别特征线段322、将右眼324为右眼的情绪识别特征线段324、将嘴巴327映射为嘴巴的情绪识别特征线段326。

在另一些实施方式中，还可以加入左眉毛、右眉毛作为情绪识别特征，或者将嘴巴细分为上嘴唇、下嘴唇等。将情绪识别特征映射为情绪识别特征线段的方式也可以有其他的映射方式，在此不做限制。

S2142、获取每个情绪识别特征线段与定位特征线段的位置关系。

一些实施方式中，可以分别获取每个情绪识别特征线段每个情绪识别特征线段与定位特征线段的夹角以及距离作为情绪识别特征线段与定位特征线段的位置关系。

仅作为示例而非限定，图5中，获取左眼的情绪识别特征线段312与鼻子中轴线313之间的夹角；并从左眼的情绪识别特征线段312靠近鼻子中轴线313的一端，向鼻子中轴线313做垂线段，与鼻子中轴线313或鼻子中轴线313的延长线相交，将该垂线段的长度作为左眼的情绪识别特征线段312与鼻子中轴线313之间的距离；还可以从鼻子中轴线313靠近嘴巴的情绪识别特征线段316的一端，向嘴巴的情绪识别特征线段316做垂线段，将该垂线段的长度作为嘴巴的情绪识别特征线段316与鼻子中轴线313之间的距离。

需要说明的是，在图6中，获取每个情绪识别特征线段与定位特征线段的夹角以及距离的方式与图5相同，在此不再赘述。

S2143、根据位置关系以及预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

需要说明的是，不同的情绪类别在用户的面部表达时，用户的五官位置会发生变化，例如，参考图5和图6，开心和悲伤时的五官位置会发生变化，相应的，多个情绪识别特征线段与定位特征的夹角以及距离也会发生变化，因此，可以根据多个情绪识别特征线段与定位特征的夹角以及距离来确定情绪类别，不同的情绪类别对应了不同范围的夹角以及距离。

仅作为示例而非限定，图5中人脸图像31示出人脸中，左眼的情绪识别特征线段312与鼻子中轴线313间的夹角为100°，右眼的情绪识别特征线段315与鼻子间的夹角也为100°，且左眼的情绪识别特征线段312和右眼的情绪识别特征线段315与鼻子中轴线313之间的距离均为3cm，鼻子中轴线313到嘴巴的情绪识别特征线段316的的距离为2cm，则可以确定人脸图像31中是开心的情绪类别。

图6中人脸图像32示出人脸中，左眼的情绪识别特征线段322与鼻子323间的夹角为90°，右眼的情绪识别特征线段325与鼻子间的夹角也为90°，且左眼的情绪识别特征线段322和右眼的情绪识别特征线段325与鼻子323之间的距离均为2.5cm，鼻子323到嘴巴的情绪识别特征线段326的距离为3cm，则可以确定人脸图像32中是悲伤的情绪类别。

需要说明的是，在预设的映射规则中，每种情绪类别可以对应多个不同的夹角范围以及距离，其中，夹角范围和距离还可以根据用户的年龄、性别进行微调，例如，识别根据用户的人脸图像识别用户的年龄和性别，然后应用于年龄和性别匹配的映射规则，在此不做限制。

在本实施例中，通过将人脸图像中多个情绪识别特征映射为情绪识别特征线段，然后根据情绪识别特征线段与定位特征的位置关系确定人脸图像中用户的情绪类别，能够更加准确地识别用户的情绪类别，进而更加准确地确定用户的感受，提高了用户体验。

请参阅图7，图7示出了本申请另一实施例提供的视频播放方法的流程示意图。

一些实施方式中，如图7所示，根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态，包括：

S221、若用户的情绪类别为积极，则继续播放视频。

S222、若用户的情绪类别为消极，则停止播放视频。

需要说明的是，如S211中的示例，图像采集装置14连续采集用户16的图像信息，因此用户的情绪类别也是连续识别的，在视频播放时，用户的情绪也可能会随之发生变化，因此，在S222的基础上，为了减少误判，还可以统计一段时间内的用户情绪类别，若用户情绪类别为积极的次数与消极的次数的差大于预设阈值，则继续播放视频。

仅作为示例而非限制，例如，设预设阈值为5次，若在10分钟内，识别了20次用户的情绪类别，其中有15次为积极，5次为消极，则继续播放视频；若在10分钟内，识别了20次用户的情绪类别，其中有12次为积极，8次为消极，则可以提示用户，是否需要停止播放或者切换其他视频。

请参阅图8，图8示出了本申请另一实施例提供的视频播放方法的流程示意图。

一些实施方式中，如图8所示，视频还包括视频的类别标签。

其中，视频的类别标签可以根据不同维度进行分类，例如，以形式类型进行分类，类别标签可以包括电影、综艺、电视剧、纪录片等；更细致的，以电影为例，还可以根据电影类型进行分类，类别标签可以为动画片、爱情片、动作片、惊悚片、搞笑片等，在此不做限制。

一种可能的实施方式中，在停止播放视频之后，该方法还包括：

S233、获取更新的视频，并播放更新的视频，其中，更新的视频的类别标签与停止播放的视频的类别标签不同。

其中，参考上述示例，若播放的视频的类别标签为惊悚片，在停止播放后，可以在类别标签为动画片、爱情片、动作片或搞笑片的视频中，随机选择一个进行播放。

还有一些实施方式中，可以统计用户的喜好，以便更加准确地为用户播放视频，例如，若类别标签为惊悚片的视频使得用户的情绪类别为消极的次数大于预设次数，则将该类别标签加入黑名单，不再播放该类别的视频。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的视频播放方法，图9示出了与之对应的视频播放装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图9，该装置包括：

获取模块41，用于获取播放视频时，观看视频的用户情绪类别，其中，用户的情绪类别包括积极或消极。控制模块42，用于根据用户的情绪类别，控制视频的播放状态。

一些实施方式中，获取模块41，具体用于获取用户的图像信息。根据预设人脸识别模型，获取图像信息中的人脸图像。通过预设的局部识别算法以及人脸图像，得到人脸图像中的多个表情特征，其中，每个表情特征对应一个人脸部位。根据多个表情特征和预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

还有一些实施方式中，多个表情特征包括一个定位特征和多个情绪识别特征。

则获取模块41，具体用于将根据预设映射算法，确定每个情绪识别特征对应的情绪识别特征线段和定位特征对应的定位特征线段。获取每个情绪识别特征线段与定位特征线段的位置关系。根据位置关系以及预设的映射规则，确定用户的图像信息中包含的情绪类别。

一些实施方式中，控制模块42，具体用于若用户的情绪类别为积极，则继续播放视频。若用户的情绪类别为消极，则停止播放视频。

一种可能的实施方式中，视频还包括视频的类别标签。

则控制模块42，还用于获取更新的视频，并播放更新的视频，其中，更新的视频的类别标签与停止播放的视频的类别标签不同。

需要说明的是，上述装置中模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种玩具机器人，图10示出了玩具机器人的结构示意图。

如图10所示，玩具机器人5包括存储器52、处理器51以及存储在存储器5中并可在处理器51上运行的计算机程序53，处理器51执行计算机程序53时实现上述的视频播放方法。

处理器51可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器51还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器52在一些实施例中可以是玩具机器人5的内部存储单元，例如玩具机器人5的硬盘、闪存或内存。存储器62在另一些实施例中也可以是玩具机器人5的外部存储设备，例如玩具机器人5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器52还可以既包括玩具机器人5的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器52用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如计算机程序53的程序代码、视频等。存储器52还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

一些实施方式中，玩具机器人5还可以包括音频采集装置、网络模块、按键、移动装置、图像采集装置、投影装置等，并通过上述装置实现智能单词学习、交互画板、远程监控、移动等功能，在此不做赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种视频播放方法，其特征在于，包括：

获取播放视频时，观看所述视频的用户情绪类别，其中，所述用户的情绪类别包括积极或消极；

根据所述用户的情绪类别，控制所述视频的播放状态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取播放所述视频时，观看所述视频的用户情绪类别，包括：

获取所述用户的图像信息；

根据预设人脸识别模型，获取所述图像信息中的人脸图像；

通过预设的局部识别算法以及所述人脸图像，得到所述人脸图像中的多个表情特征，其中，每个表情特征对应一个人脸部位；

根据所述多个表情特征和预设的映射规则，确定所述用户的图像信息中包含的情绪类别。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个表情特征包括一个定位特征和多个情绪识别特征；

所述根据所述多个表情特征和预设的映射规则，确定所述用户的图像信息中包含的情绪类别，包括：

根据预设映射算法，确定每个所述情绪识别特征对应的情绪识别特征线段和所述定位特征对应的定位特征线段；

获取每个所述情绪识别特征线段与所述定位特征线段的位置关系；

根据所述位置关系以及所述预设的映射规则，确定所述用户的图像信息中包含的情绪类别。

4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述用户的情绪类别，控制所述视频的播放状态，包括：

若所述用户的情绪类别为积极，则继续播放所述视频；

若所述用户的情绪类别为消极，则停止播放所述视频。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述视频还包括视频的类别标签；

在停止播放所述视频之后，所述方法还包括：

获取更新的视频，并播放所述更新的视频，其中，所述更新的视频的类别标签与所述停止播放的视频的类别标签不同。

6.一种视频播放装置，其特征在于，包括：

播放模块，用于响应接收到的播放指令，根据所述播放指令获取视频并播放所述视频；

获取模块，用于获取播放所述视频时用户的情绪类别，其中，所述用户的情绪类别包括积极或消极；

控制模块，用于根据所述用户的情绪类别，控制所述视频的播放状态。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于获取播放所述视频时所述用户的图像信息；

根据预设人脸识别模型，获取所述图像信息中的人脸图像；

通过预设的局部识别算法以及所述人脸图像，得到所述人脸图像中的多个表情特征，其中，每个表情特征对应一个人脸部位；

根据所述多个表情特征和预设的映射规则，确定所述用户的图像信息中包含的情绪类别。

8.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述控制模块，具体用于若所述用户的情绪类别为积极，则继续播放所述视频；

若所述用户的情绪类别为消极，则停止播放所述视频。

9.一种玩具机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

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