CN112800853A - 一种玩具的初始化方法、装置及玩具 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种玩具的初始化方法、装置及玩具，所述方法包括：响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块；根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块。本发明通过将轻量级的卷积神经网络训练模型存储在玩具硬件设备中，从而能够实现本地化人脸识别模型训练及数据存储，无需借助其他设备及应用程序即可完成玩具对用户的初始化绑定，有利于改善用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种玩具的初始化方法、装置及玩具。
背景技术
目前在玩具市场的诸多产品中，若要实现玩具产品与用户产生一一对应的ID联系的功能，仅能通过手机应用程序拍摄人脸、设置绑定等一系列操作进行关联建立。因此现有的玩具用户绑定方法存在以下缺点，不仅家长需要在手机上为此玩具多下载一个app，而且玩具的用户本身——儿童也无法独立完成初始操作。
发明内容
本发明的目的在于提供一种玩具的初始化方法、装置及玩具，以解决上述技术问题，从而能够简化用户对玩具进行初始化绑定的操作，有利于改善用户体验。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种玩具的初始化方法，包括：
响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块；
根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块；其中，所述识别模型用于在后续启动玩具时分别对所述摄像头模块输入的用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别，以使玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
进一步地，所述响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块，具体包括：
响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块实时识别用户人脸图像；
当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示；
当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的确认信号时，以所述用户人脸正脸图像作为所述用户初始正脸图像存储至数据存储模块。
进一步地，所述用户人脸正脸图像的识别方法包括：
当根据实时识别的用户人脸图像的参数特征满足预设的条件时，判断为识别到用户人脸正脸图像。
进一步地，在所述当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示之后，还包括：
当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的否认信号时，重新通过所述摄像头模块实时识别用户人脸图像，并当识别到用户人脸正脸图像时重新进行人脸确认。
进一步地，所述的玩具的初始化方法，还包括：
响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于已初始化状态时，通过摄像头模块获取用户人脸验证图像；
通过所述识别模型分别对所述用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别；
通过所述玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
进一步地，所述通过所述玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令，具体为：
通过所述玩具控制模块根据识别结果进行相似度比对，并在判断所述相似度超过预设的阈值时发出玩具启动控制指令。
进一步地，所述人脸确认提示的提示方式为语音提示方式。
为了解决相同的技术问题，本发明提供了一种玩具的初始化装置，包括：
图像获取模块，用于响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块；
初始化模块，用于根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块；其中，所述识别模型用于在后续启动玩具时分别对所述摄像头模块输入的用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别，以使玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
进一步地，所述图像获取模块，具体用于：响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块实时识别用户人脸图像；当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示；当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的确认信号时，以所述用户人脸正脸图像作为所述用户初始正脸图像存储至数据存储模块。
为了解决相同的技术问题，本发明提供了一种玩具，包括控制器，所述控制器包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述的玩具的初始化方法。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明提供了一种玩具的初始化方法、装置及玩具，所述方法包括：响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块；根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块；其中，所述识别模型用于在后续启动玩具时分别对所述摄像头模块输入的用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别，以使玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。本发明通过将轻量级的卷积神经网络训练模型存储在玩具硬件设备中，从而能够实现本地化人脸识别模型训练及数据存储，无需借助其他设备及应用程序即可完成玩具对用户的初始化绑定，有利于改善用户体验。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的玩具的初始化方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的玩具的初始化方法的另一流程示意图；
图3是本发明一实施例提供的玩具的初始化装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
请参见图1，本发明实施例提供了一种玩具的初始化方法，包括步骤：
S1、响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块。
进一步地，步骤S1具体包括步骤：
S110、响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块实时识别用户人脸图像；
S120、当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示。进一步地，所述用户人脸正脸图像的识别方法包括：当根据实时识别的用户人脸图像的参数特征满足预设的条件时，判断为识别到用户人脸正脸图像。
S130、当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的确认信号时，以所述用户人脸正脸图像作为所述用户初始正脸图像存储至数据存储模块。
进一步地，在步骤S120之后还包括步骤：
S140、当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的否认信号时，重新通过所述摄像头模块实时识别用户人脸图像，并当识别到用户人脸正脸图像时重新进行人脸确认。
S2、根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块；其中，所述识别模型用于在后续启动玩具时分别对所述摄像头模块输入的用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别，以使玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
进一步地，所述的玩具的初始化方法，还包括步骤：
S3、响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于已初始化状态时，通过摄像头模块获取用户人脸验证图像；
S4、通过所述识别模型分别对所述用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别；
S5、通过所述玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
进一步地，步骤S5具体为：
通过所述玩具控制模块根据识别结果进行相似度比对，并在判断所述相似度超过预设的阈值时发出玩具启动控制指令。
进一步地，所述人脸确认提示的提示方式为语音提示方式。
需要说明的是，本发明实施例通过存储在玩具设备本身的数据存储模块，识别用户人脸并将其确认为玩具的主人这一初始化操作，使玩具与用户形成唯一对应的权属属性，让儿童用户成为自己玩具的小主人。本发明实施例将人脸识别模块本地化在玩具设备中，无需联网或设置app即可完成本地化的卷积神经网络模型训练和存储，以此达到通过玩具设备本身即可绑定和识别用户的目的。
请参见图2，基于上述方案，为便于更好的理解本发明实施例提供的玩具的初始化方法，以下进行详细说明：
1、玩具中带有语音模块、摄像头模块、数据存储模块。
2、当用户初次启动玩具时，玩具的语音模块输出提示用户进行人脸采集步骤，以便之后识别出玩具的主人。
当摄像头模块识别到人的正脸时，与用户确认是否将该人脸作为玩具的主人，若得到肯定答复时，开始拍摄人脸并将人脸数据存储到本地；若得到否定回复时，提示用户重新进行拍摄(这里仅需人的正脸照一张即可，无需多角度拍摄)。
3、将通过肯定答复获取到的人脸数据放进本地预设的卷积神经网络模型进行训练，通过反复训练建立识别模型。并将识别模型存储在本地。
4、此后用户每次启动玩具时，摄像头模块自动启动拍摄，当获取到人脸数据时，就将其输入本地的卷积神经网络模型，与存储在本地的玩具主人人脸数据进行比对，相似度超过预设值之后，则将其判定为玩具的主人，并开启玩具的后续操作提示。若人脸比对数据未超过预设值，则提示用户非玩具的主人，需重新进行拍摄。
作为举例，人脸数据的比对原理如下所示：模型训练后，对每张图片的向量输入，会有一个输出结果(0或1)以及这个结果的置信度，置信度在0和1之间。例如针对摄像头捕捉到的图像，模型的输出是1，即为主人，且置信度为0.95，则判断结果相对可靠，如果置信度为0.7以下，则说明判断结果不可靠，一般在实际应用中，会在判断结果为1，且置信度高于80％的情况下认为当前的是主人，其他的都设为非主人。
在本发明实施例中，需要说明的是，玩具主人有且只有一个，但是支持初始化更换主人。
可以理解的是，在人脸数据比对成功并启动玩具后，后续的操作取决于不同的玩具功能。比方说，玩具为电子宠物狗时，当识别到玩具主人后，会与主人进行语音互动，例如“你好主人，要我为你唱首歌吗？”，或是玩具主人可以说“给我背首唐诗吧！”。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
轻量级的卷积神经网络训练模型(一般是模型所占存储空间在2M以内，运行所需内存为32M以内的为轻量级网络模型)能够适配玩具硬件设备，实现本地化人脸识别模型训练及数据存储，无需用户借助其他应用程序(下载App等)即可完成玩具对用户的识别与对应，有助于提升用户体验，减少操作步骤。
需要说明的是，对于以上方法或流程实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
请参见图3，为了解决相同的技术问题，本发明提供了一种玩具的初始化装置，包括：
图像获取模块1，用于响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块；
初始化模块2，用于根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块；其中，所述识别模型用于在后续启动玩具时分别对所述摄像头模块输入的用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别，以使玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
进一步地，所述图像获取模块1，具体用于：响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块实时识别用户人脸图像；当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示；当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的确认信号时，以所述用户人脸正脸图像作为所述用户初始正脸图像存储至数据存储模块。
可以理解的是上述装置项实施例，是与本发明方法项实施例相对应的，本发明实施例提供的一种玩具的初始化装置，可以实现本发明任意一项方法项实施例提供的玩具的初始化方法。
为了解决相同的技术问题，本发明提供了一种玩具，包括控制器，所述控制器包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述的玩具的初始化方法。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，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。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种玩具的初始化方法，其特征在于，包括：
响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块；
根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块；其中，所述识别模型用于在后续启动玩具时分别对所述摄像头模块输入的用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别，以使玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
2.根据权利要求1所述的玩具的初始化方法，其特征在于，所述响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块，具体包括：
响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块实时识别用户人脸图像；
当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示；
当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的确认信号时，以所述用户人脸正脸图像作为所述用户初始正脸图像存储至数据存储模块。
3.根据权利要求2所述的玩具的初始化方法，其特征在于，所述用户人脸正脸图像的识别方法包括：
当根据实时识别的用户人脸图像的参数特征满足预设的条件时，判断为识别到用户人脸正脸图像。
4.根据权利要求2所述的玩具的初始化方法，其特征在于，在所述当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示之后，还包括：
当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的否认信号时，重新通过所述摄像头模块实时识别用户人脸图像，并当识别到用户人脸正脸图像时重新进行人脸确认。
5.根据权利要求1所述的玩具的初始化方法，其特征在于，还包括：
响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于已初始化状态时，通过摄像头模块获取用户人脸验证图像；
通过所述识别模型分别对所述用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别；
通过所述玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
6.根据权利要求5所述的玩具的初始化方法，其特征在于，所述通过所述玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令，具体为：
通过所述玩具控制模块根据识别结果进行相似度比对，并在判断所述相似度超过预设的阈值时发出玩具启动控制指令。
7.根据权利要求1-6任一项所述的玩具的初始化方法，其特征在于，所述人脸确认提示的提示方式为语音提示方式。
8.一种玩具的初始化装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块获取用户初始正脸图像，将获取到的用户初始正脸图像存储至数据存储模块；
初始化模块，用于根据所述用户初始正脸图像对预存的卷积神经网络模型进行训练得到识别模型，继而将所述识别模块存储至所述数据存储模块；其中，所述识别模型用于在后续启动玩具时分别对所述摄像头模块输入的用户人脸验证图像和所述用户初始正脸图像进行识别，以使玩具控制模块根据识别结果进行比对并在比对结果满足预设条件时发出玩具启动控制指令。
9.根据权利要求8所述的玩具的初始化装置，其特征在于，所述图像获取模块，具体用于：响应用户的玩具启动指令，当根据所述玩具启动指令判断所述玩具处于未初始化状态时，通过摄像头模块实时识别用户人脸图像；当识别到用户人脸正脸图像时，通过所述摄像头模块获取该用户人脸正脸图像，并发出人脸确认提示；当接收到用户对所述人脸确认提示进行回应的确认信号时，以所述用户人脸正脸图像作为所述用户初始正脸图像存储至数据存储模块。
10.一种玩具，其特征在于，包括控制器，所述控制器包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的玩具的初始化方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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