WO2019001030A1 - 基于脑电波检测的拍摄处理方法及穿戴设备 - Google Patents

基于脑电波检测的拍摄处理方法及穿戴设备 Download PDF

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Abstract

本公开公开了一种基于脑电波检测的拍摄处理方法及穿戴设备，其中，方法包括：根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态；获取标记情绪状态的情绪标签，并将情绪标签合成到在情绪状态下拍摄的照片中。由此，在照片中加入情绪信息，丰富了照片承载的信息内容，可在照片中直接记录当前情绪，提升用户体验。

Description

基于脑电波检测的拍摄处理方法及穿戴设备
交叉引用
本申请要求于2017年6月29日提交的申请号为201710516847.9、名称为“基于脑电波检测的拍摄处理方法、系统及其设备”的中国专利申请的优先权，该中国专利申请的全部内容通过引用全部并入本文。
技术领域
本公开涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于脑电波检测的拍摄处理方法及穿戴设备。
背景技术
目前，由于照片可以定影人或者物，在日常的生产和生活中被广泛使用。然而，通常照片仅仅记录人或物的二维图像信息，包含的信息有限，而照片作为一种生活记录的载体，用户显然具有其承载信息更加丰富多元化的需求，因而，如何丰富照片包含的信息成为一种需要。
发明内容
本公开第一方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；获取标记所述情绪状态的情绪标签，并将所述情绪标签合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，将情绪标签以隐形图案合成到在情绪状态下拍摄的照片中，当用户触发隐形图案时发送查看请求时，提示输入查看密码，根据预存的验证密码对输入的查看密码进行验证，若验证通过，则将隐形图案转换成显性的情绪标签。
本公开第二方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；若评估所述情绪状态为紧张，则将所述情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较；若比较获知所述情绪状态大于等于所述紧张状态阈值，则拍摄所述用户的周围情况；在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求助。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为紧张，则将情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较，若比较获知情绪状态大于等于紧张状态阈值，则拍摄用户的周围情况，在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求助。本公开 第三方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：当检测到用户在购物，根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；若评估所述情绪状态为所述用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息；拍摄当前衣服的图片发送至电商平台，获取与当前衣服相同或者相似的电商信息；获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向所述用户提供购物报告，以便用户选择。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，当检测到用户在购物，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息，拍摄当前衣服的图片发送至电商平台，获取与当前衣服相同或者相似的电商信息，获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向用户提供购物报告，以便用户选择。
本公开第四方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；若评估所述用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据所述LED广告牌发送的频闪信息生成与所述图片对应的具有黑白条纹的照片，其中，所述频闪信息标识购买链接；当检测到所述用户在预设时间内查看所述照片，则解码所述具有黑白条纹的照片，向所述用户提供所述购买链接；当检测到所述用户在预设时间内没有查看所述照片，则在预设时间点提示用户查看或者删除所述照片。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据LED广告牌发送的频闪信息生成与图片对应的具有黑白条纹的照片，当检测到用户在预设时间内查看照片，则解码具有黑白条纹的照片，向用户提供购买链接，当检测到用户在预设时间内没有查看照片，则在预设时间点提示用户查看或者删除照片。
本公开第五方面实施例提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述存储器与所述拍摄模块和所述脑电波检测模块相连，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如本公开第一方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
本公开实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，将情绪标签以隐形图案合成到在情绪状态下拍摄的照片中，当用户触发隐形图案时发送查看请求时，提示输入查看密码，根据预存的验证密码对输入的查看密码进行验证，若验证通过，则将隐形图案转换成显性的情绪标签。
本公开第六方面实施例提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，包括：拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述存储器与所述拍摄模块和所述 脑电波检测模块相连，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如本公开第二方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
本公开实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为紧张，则将情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较，若比较获知情绪状态大于等于紧张状态阈值，则拍摄用户的周围情况，在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求助。
本公开第七方面实施例提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，包括：拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述存储器与所述拍摄模块和所述脑电波检测模块相连，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第三方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
本公开实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，当检测到用户在购物，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息，拍摄当前衣服的图片发送至电商平台，获取与当前衣服相同或者相似的电商信息，获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向用户提供购物报告，以便用户选择。
本公开第八方面实施例提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，包括：拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如本公开第四方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
本公开实施例的基基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据LED广告牌发送的频闪信息生成与图片对应的具有黑白条纹的照片，当检测到用户在预设时间内查看照片，则解码具有黑白条纹的照片，向用户提供购买链接，当检测到用户在预设时间内没有查看照片，则在预设时间点提示用户查看或者删除照片。
本公开第九方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，包括：具有拍摄模块的终端设备，以及脑电波检测穿戴设备，其中，所述脑电波检测穿戴设备，用于检测用户脑电波信号；所述终端设备，用于执行如本公开第一方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄方法。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理系统，将情绪标签以隐形图案合成到在情绪状态下拍摄的照片中，当用户触发隐形图案时发送查看请求时，提示输入查看密码，根据预存的验证密码对输入的查看密码进行验证，若验证通过，则将隐形图案转换成显性的情绪标签。
本公开第十方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，包括：具有拍摄模块的终端设备，以及脑电波检测穿戴设备，其中，所述脑电波检测穿戴设备，用于检测用户脑电波信号；所述终端设备，用于执行如本公开第二方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄方法。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理系统，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为紧张，则将情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较，若比较获知情绪状态大于等于紧张状态阈值，则拍摄用户的周围情况，在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求助。
本公开第十一方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，包括：具有拍摄模块的终端设备，以及脑电波检测穿戴设备，其中，所述脑电波检测穿戴设备，用于检测用户脑电波信号；所述终端设备，用于执行如本公开第三方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄方法。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理系统，当检测到用户在购物，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息，拍摄当前衣服的图片发送至电商平台，获取与当前衣服相同或者相似的电商信息，获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向用户提供购物报告，以便用户选择。
本公开第十二方面实施例提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，包括：具有拍摄模块的终端设备，以及脑电波检测穿戴设备，其中，所述脑电波检测穿戴设备，用于检测用户脑电波信号；所述终端设备，用于执行如本公开第四方面实施例所述的基于脑电波检测的拍摄方法。
本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理系统，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据LED广告牌发送的频闪信息生成与图片对应的具有黑白条纹的照片，当检测到用户在预设时间内查看照片，则解码具有黑白条纹的照片，向用户提供购买链接，当检测到用户在预设时间内没有查看照片，则在预设时间点提示用户查看或者删除照片。
本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本公开第一个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图；
图2(a)是根据本公开一个实施例的情绪标签的示意图；
图2(b)是根据本公开另一个实施例的情绪标签的示意图；
图2(c)是根据本公开又一个实施例的情绪标签的示意图；
图3(a)是根据本公开一个实施例的情绪标签的显示位置示意图；
图3(b)是根据本公开另一个实施例的情绪标签的显示位置示意图；
图4是根据本公开第二个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图；
图5是根据本公开一个具体实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的应用场景示意图；
图6是根据本公开一个具体实施例的带有隐形图案的照片的示意图；
图7是根据本公开第三个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图；
图8是根据本公开另一个具体实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的应用场景示意图；
图9是根据本公开第四个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图；
图10是根据本公开第五个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图；
图11是根据本公开又一个具体实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的应用场景示意图；
图12根据本公开第六个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图；
图13是根据本公开再一个具体实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的应用场景示意图；
图14是根据本公开第一个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图；
图15是根据本公开一个实施例的头箍的结构示意图；
图16是根据本公开第二个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图；
图17是根据本公开另一个实施例的头箍的结构示意图；
图18是根据本公开第三个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图；
图19是根据本公开第四个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图；
图20是根据本公开第一个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图；
图21是根据本公开第二个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图；
图22(a)是根据本公开第一个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的应用场景示意图；
图22(b)是根据本公开第二个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的应用场景示意图；
图22(c)是根据本公开第三个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的应用场景 示意图；
图22(d)是根据本公开第四个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的应用场景示意图；
图23是根据本公开第三个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图；
图24是根据本公开第四个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图；
图25是根据本公开第五个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的应用场景示意图；
图26是根据本公开第五个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图；
图27是根据本公开第六个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。
下面参考附图描述本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法、系统及其设备。
需要说明的是，在实际生活中，在当前状态下拍照的用户在拍摄照片时，可能具有与当前场景相关的特殊心情，如果能在当前状态下拍摄的照片中记录这种心情，将会丰富照片的信息，避免用户错过其人生中精彩的一些瞬间等。
因而，在本公开实施例中，在照片中加入与拍摄状态下的心情相关的情绪信息，以丰富照片的承载信息。
其中，需要说明的是，本公开结合多种应用场景，描述在照片中加入相关情绪信息的实施过程，为了便于说明，本公开分场景进行描述。
需要强调的是，以下结合附图描述的多种场景中的基于脑电波检测的拍摄处理方法实施例，可以分别单独实施，也可以结合实施，比如第一场景、第二场景、第三场景和第四场景下的基于脑电波检测的拍摄处理方式单独实施，也可以第一场景和第二场景，或，第一场景和第三场景，或，第一场景、第二场景和第三场景下的基于脑电波检测的拍摄处理方式结合实施等，在此不作限制。
第一种场景：
在该场景下，将用户在拍照状态下的情绪以标签等形式合成到照片中。
图1是根据本公开第一个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
S101，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态。
可以理解，脑电波是大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后 形成的。它记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，因而，本公开实施例中，结合反应用户情绪的脑电波，评估用户的情绪状态。
具体地，由于脑电波是一些自发的有节律的神经电活动，根据其频率的变动可以分为α波、β波和γ波等频段，因而，根据神经细胞活动节奏的不同，不同频段的脑电波的活动范围不同，在本实施例中，根据大量实验，获知脑电波在不同频段的变化与用户情绪的对应规律，以根据该对应规律对用户的情绪进行评估。
具体而言，在本公开的一个实施例中，可以对脑电波信号进行分析获取预设时段内不同频率脑电波所占的比例，和/或，不同形状脑电波的变化状态图，根据预设时段内不同频率脑电波所占的比例，和/或，不同形状脑电波的变化状态图进行计算，评估用户的情绪状态。
需要说明的是，在实际应用中，可根据具体应用场景的不同，采用不同的方式实现对用户脑电波信号的检测，下面举例说明：
作为一种可能的实现方式，通过头箍内壁不同位置上设置的多个脑电波传感金属电极，检测用户的脑电波信号。
当然，在本示例中，除了头箍外，也可以在其他可穿戴于头部的任意设备上设置相关脑电波检测装置，比如，可以是帽子、头盔、发夹等，在此不做限制。
S102，获取标记情绪状态的情绪标签，并将情绪标签合成到在情绪状态下拍摄的照片中。
其中，情绪标签可以是具体的文字标签，比如图2(a)所示的“开心”、“难过”等，也可以是具体的面部表情图案等，比如图2(b)所示的面部表情图案等，比如图2(c)所示的动画特效等。
具体地，获取标记情绪状态的情绪标签，并将该情绪标签合成到在情绪状态下拍摄的照片中，以记录用户在当前拍摄状态下的情绪，从而相较于普通的照片，本公开实施例的照片能够包含更加丰富的内容。
在实际应用中，可根据具体应用场景的不同，采用不同的方式获取标记所述情绪状态的情绪标签，并将情绪标签合成到在情绪状态下拍摄的照片中，举例说明如下：
第一种示例：
在本示例中，预先在图库中存储与情绪状态对应的情绪标签，进而，查询预存的图库，获取与获取的情绪状态对应的情绪标签，进而，将情绪标签添加至摄像头预设的空白模板处，当摄像头对主体图像进行图像识别后，将情绪标签调整到合适位置进行拍摄。
优选地，在本示例中，为了不遮挡主体图像，情绪标签的位置和大小均是可以实时调整的，即如图3(a)所示，可以在拍照的主题头像的头顶显示出以动画形式表现的情绪标签，当然，如图3(b)所示，在某些应用场景下，也可以以附加特效的 方式在原来的主体图像上显示。
举例而言，看到美丽的风景心情愉悦时，通过脑电波的分析显示此时用户的情绪为愉悦，则将这一信号传输给中央处理器，从而在预存的图库中调取出与“愉悦”这一情绪相关的情绪标签，再通过图像识技术别来确认拍照时用户在拍摄画面中的位置，进而，在相关位置显示出情绪标签，从而在通过摄像头拍照时，除了显示正常的人物，也可以显示用户此时的情绪状态。
第二种示例：
对情绪状态进行编码，将编码码流发送给LED模块的驱动电路，以使驱动电路根据编码码流进行频闪，比如编码中的0对应驱动电路驱动LED模块关闭，编码中的1对应驱动电路驱动LED模块开启，当摄像头对主体图像进行拍摄的过程中，根据LED模块的频闪信息，生成具有黑白条纹的照片，对照片上的黑白条纹信息解码，获取与黑白条纹信息对应的情绪标签，附加于原始照片。
进一步地，在根据上述实施例中描述的根据用户情绪状态添加情绪标签的实际应用中，有可能用户的情绪比较普通，与平时的而心情差异不大，如果针对每一时刻的情绪进行拍照处理等，会增加系统处理压力等，因此，在本公开的一个实施例中，还可根据用户当前情绪状态进行是否拍照的选择，只有当用户的情绪状态较为明显，才判断其为值得记录的情绪，进而拍照并添加该情绪标签至拍摄的照片，由此避免了资源的浪费以及提高了拍照的自动化。
具体而言，在本实施例中，预先设置状态阈值，在根据检测到的用户脑电波信号评估用户的情绪状态之后，将情绪状态与预设的状态阈值进行比较，若比较获知情绪状态大于等于状态阈值，则获取标记情绪状态的情绪标签，并将情绪标签合成到在情绪状态下拍摄的照片中，若比较获知情绪状态小于状态阈值，则停止拍摄。
举例而言，预先设置一个状态阈值，比如欣喜程度，当用户的情绪超过这一状态阈值，摄像头自动开启，比如用户看到有意思的视频，或者在大街上偶遇有意思的事，激动程度到达一定值之后，避免错失拍照记录的时机，由脑电产品的摄像头模块直接拍摄静态或动态图象，此时，用户也可以选择将自身的情绪附加到所拍摄的图像中。将用户每天的情绪波动配合所拍摄图像记录下来，是一种更好的日记记录的形式，且实现了拍照的自动化，避免错过人生中一些有意义的精彩瞬间。
需要强调的是，本公开实施例中记录的情绪标签可以是主体图像本身的情绪描述，也可以是当前不存在于拍摄的照片中，但是为实施拍照的用户的情绪描述，这取决于检测的脑电波信号的来源用户。
比如，父母在给孩子拍照时，某一时刻孩子正在专心致志的写作业，此时拍摄出来的照片除了显示孩子的正常形态，也可以附加“专注”这一情绪标签，此时情绪标签“专注”对应于父母认为的孩子的状态。
又比如，粉丝在给明星拍照时，给该照片附加的情绪标签“兴奋”并不代表影像 的情绪状态，而是粉丝的情绪状态。
基于同样的原理，在本公开的实施例中，也可以采用其他方式来表现用户的情绪状态，比如，可以生成与情绪状态对应的情绪音频文件，并将情绪音频文件合成到在情绪状态下拍摄的照片中，当检测到打开照片时，播放预存的与照片对应的情绪音频文件来体现用户的情绪。
又比如，可以生成与情绪状态对应的颜色信息，越悲伤颜色越接近于冷色，越开心颜色越偏向于暖色，并将颜色信息合成到在情绪状态下拍摄的照片中，当检测到打开照片时，显示预存的与照片对应的颜色信息来体现用户的情绪，比如在照片的右上角显示一个代表情绪信息的对应颜色图案。
综上所述，本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，获取标记情绪状态的情绪标签，并将情绪标签合成到在情绪状态下拍摄的照片中。由此，在照片中加入情绪信息，丰富了照片承载的信息内容，可在照片中直接记录当前情绪，提升用户体验。
应当理解的是，在实际应用中，有可能用户仅仅希望自己或者指定用户查看到其情绪状态，因此，在该场景下，为了保护用户的隐私，将情绪标签以一种隐形的形态进行显示。
图4是根据本公开第二个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图，如图4所示，上述步骤S102中的将情绪标签合成到在情绪状态下拍摄的照片中，包括：
S201，将情绪标签以隐形图案合成到在情绪状态下拍摄的照片中。
其中，隐形图案可以是二维码的图案，或者一些抽象的图画，或者是可见光高频闪烁形成的条纹图像等。
具体而言，将情绪标签以隐形图案的方式合成到对应情绪状态下拍摄的照片中，从而显示出的照片中除了看见照片本身的内容外，只有一个意义不明的隐形图案，用户无法从照片中直接获取情绪信息。
S202，当用户触发隐形图案时发送查看请求时，提示输入查看密码。
S203，根据预存的验证密码对输入的查看密码进行验证，若验证通过，则将隐形图案转换成显性的情绪标签。
具体地，如果用户触发隐形图案则会发送查看请求，以提示用户进行输入查看密码，进而在用户输入查看密码后，根据预存的验证密码对输入的查看密码进行验证，若验证通过，则将隐形图案转换成显性的情绪标签，会显示完整的照片及情绪标签模式。
其中，在不同的应用场景下，预存的验证密码可以是指纹信息、密码信息、语音信息、文字信息、手势信息等，在此不作限制。
举例而言，如果隐形图案是一种利用可见光高频闪烁行程隐形情绪编码图案，则以拍照主体为手机为例进行说明，因手机拍照的方式为卷帘式快门，一幅照片的形成 是如图5所示的通过逐行扫描实现的，摄像头的快门频率可达到几千k/秒，将代表用户此时情绪的文字或图案实时编码，形成0110001101……变化的码流，然后驱动脑电波检测设备的LED以几千k/秒的频率告诉闪烁，1代表亮，0代表暗，此时拿手机拍照，手机在曝光形成正常的照片的过程中，也同时接收到LED的明暗变化信息，因快门与LED的频率匹配，所以在逐行曝光的状态下，形成附加了不明显条纹的照片，在需要解码时，通过手机特定的解码程序，可以解码得到照片中附加条纹所代表的信息。
其中，如图6所示的为拍摄得到的照片，需要说明的是，图6仅仅为一种示意图，实际情况中条纹的宽度窄的多，明暗条纹数量也更多，优选地，由于可见光加密因为需要拍摄LED模块来接收情绪信息，因此仅在自拍或拍摄带有头箍等脑电波检测设备的人物时才用得到。
综上所述，本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，将情绪标签以隐形图案合成到在情绪状态下拍摄的照片中，当用户触发隐形图案时发送查看请求时，提示输入查看密码，根据预存的验证密码对输入的查看密码进行验证，若验证通过，则将隐形图案转换成显性的情绪标签。由此，保护了用户的情绪信息的安全，提升了用户体验。
基于以上实施例，用户可以以日志的方式在照片中存储情绪信息，而用户之间可以共享这种情绪日志，使得用户之间不仅可以分享彼此看到的场景信息，还可以分享当时的情绪信息。
图7是根据本公开第三个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图，如图7所示，在上述步骤S102后，该方法还包括：
S301，向云端服务器发送第一用户的情绪日志，情绪日志包括用GPS信息和情绪标签标记的照片，以使第二用户从云端服务器下载第一用户的情绪日志进行查看。
具体地，用户间可以进行共享情绪信息，用户可以将自己的情绪日记上传至云端服务器，具体形式为附带有情绪信息以及GPS信息的照片，照片的内容可以为用户在外出旅游时看到的美丽景色，也可以是用户在日常生活中拍摄的点点滴滴，从而，第二用户可以通过从云端服务下载第一用户的情绪日志进行查看，第一用户在什么地点以什么样的心情观看到了什么样的景象。
S302，当检测到第二用户到达的地点信息与第一用户上传的情绪日志中照片标记的GPS信息匹配，则向第二用户发送提醒信息。
具体地，当检测到第二用户达到地点信息与第一用户上传的情绪日志中照片标记的GPS信息匹配，则向第二用户发送提醒信息，提醒第二用户第一用户也曾出现在该地点。
其中，根据具体应用场景的不同，可采用不同的方式向第二用户发送提醒消息， 比如，第二用户在使用手机拍照，则通过向手机发送短消息等方式向第二用户发送提醒消息，比如，第二用户在使用可穿戴式手环进行拍照，则通过振动手环向第二用户发送提醒消息。
S303，通过虚拟现实技术向第二用户发送与地点信息对应的、标记有第一用户情绪的照片与当前图像的结合景象，并将第一用户的情绪标签转换成对应的脑电波，输入给第二用户进行刺激。
具体地，当第二用户来到与第一用户上传的照片中同样的地点时，通过虚拟现实技术向第二用户发送与地点信息对应的、标记有第一用户情绪的照片与当前图像的结合景象，并将第一用户的情绪标签转换成对应的脑电波，输入给第二用户进行刺激，使得第二用户达到与第一用户共同游览美景的心理效果等。
需要说明的是，根据具体应用场景的不同，可采用不同的方式实现将第一用户的情绪标签转换成对应的脑电波，作为一种可能的实方式，通过第二用户的头箍内壁不同位置上设置的多个脑电波传感金属电极，将第一用户的情绪标签转换成对应的脑电波，输入给第二用户进行刺激。
为了使得本领域的技术人员更清楚的理解本公开，下面结合具体的应用场景进行举例：
在本示例中，第一用户通过用户1表示，第二用户通过用户2表示，用户2使用实际下载的用户1上传的照片。
如图8所示，用户1和用户2之间加为好友，则他们之间的情绪日记内容是共享的，用户2可以下载用户1的情绪日志，下载后用户2可以以正常的方式阅读用户1的情绪日志，也可以设置特殊模式。
下载之后，用户1所有拍摄情绪照片的GPS地点都被提取，比如用户1中一系列情绪照片中某一张照片的位置信息记为位置1，则用户2接近此位置时，脑电头箍发出震动提醒，同时手机显示具体提示信息，比如您已到达某某游览长城的地方，此时如果用户打开手机，根据AR技术，开启摄像头，则可以看到与照片中相同的增强显示的用户1的形象，同时脑电波获取此情绪照片对应的波形，给予用户2大脑刺激，使用户2尽可能感受到此时用户1的情感，达到与用户1共同游览美景的心理效果。
综上所述，本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，向云端服务器发送第一用户的情绪日志，情绪日志包括用GPS信息和情绪标签标记的照片，以使第二用户从云端服务器下载所述第一用户的情绪日志进行查看，由此实现了用户之间情绪日志的共享，便于在同样的地点用户之间心情的共享，使得用户之间跨越时间差，实现了情绪的互相感染，对虚拟现实也具有重要意义。
第二种场景：
在本场景中，根据脑电波分析用户的紧张状况，当紧张到一定程度时，自动报警 求助等，提供了一种新型的自动报警求助方式。
图9是根据本公开第四个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图，如图9所示，该方法包括：
S401，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态。
S402，若评估情绪状态为紧张，则将情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较。
可以理解，根据检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，即正如以上描述的，脑电波是一些自发的有节律的神经电活动，根据其频率的变动可以分为α波、β波和γ波等频段，因而，根据神经细胞活动节奏的不同，不同频段的脑电波的活动范围不同，基于脑电波的这种特征，发现用户在紧张状态下时脑电波的特点。
从而，将检测的脑电波信号与紧张状态下的脑电波的特点比对，如果匹配度较高，则评估情绪状态为紧张，则将情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较，比较用户是否处于很紧张的状态。
其中，紧张状态阈值是预先根据大量实验数据设置的，一般该实验数据对应于用户处于十分紧张想要报警或求助时的紧张值。
S403，若比较获知情绪状态大于等于紧张状态阈值，则拍摄用户的周围情况。
S404，在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求助。
具体地，若比较获知情绪状态大于等于紧张状态阈值，则判定用户可能处于较为惊险的状态，比如被人胁迫时，因而自动开启摄像装置并拍摄用户的周围情况，在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求助。
需要强调的是，在实际应用中，有可能即使用户的情绪状态大于该紧张状态阈值，也并不一定代表用户处于需要报警或者求助的场景下，比如，用户在看恐怖电影的时候，看到蟑螂之类的情绪恐惧，也有可能导致用户的情绪状态大于紧张状态阈值，因而，为了避免误报警和误求助，可以在发送报警或求助之前向用户进行确认。
举例而言，当脑电波检测设备设置在头箍中时，在检测到用户的情绪状态大于紧张状态阈值时，延迟一定时间发送报警或者求助，比如延迟5S，通过头箍上预设的骨传导模块向用户发送提示语音，通过头箍上预设的加速度传感器检测用户的回复信息，若检测到用户点头，则发送给预设的联系人或者公共平台进行求助，若检测到用户摇头，则取消发送。
当然，除了上述示例示出的用户回复信息的方式外，用户也可以采用其他方式进行回复，比如，通过语音回复等。
综上所述，本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为紧张，则将情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较，若比较获知情绪状态大于等于紧张状态阈值，则拍摄用户的周围情况，在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求 助。由此，提供了一种新型报警或求助方式，进一步提升了用户体验，对用户的安全具有重要意义。
第三种场景：
在本场景中，根据脑电波分析用户在购物时对衣服等商品的感兴趣程度，当判断用户对相关商品感兴趣时，为用户提供与该商品相关的信息，提升用户的购物体验。
其中，在本场景的实施例中，为了描述的方便，以商品为衣物为例进行说明。
图10是根据本公开第五个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图，如图10所示，该方法包括：
S501，当检测到用户在购物，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态。
可以理解，根据检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，即正如以上描述的，脑电波是一些自发的有节律的神经电活动，根据其频率的变动可以分为α波、β波和γ波等频段，因而，根据神经细胞活动节奏的不同，不同频段的脑电波的活动范围不同，基于脑电波的这种特征，发现用户在购物时对商品感兴趣时脑电波的特点。
从而，将检测的脑电波信号与感兴趣状态下的脑电波的特点比对，如果匹配度较高，则评估情绪状态为较为感兴趣。
S502，若评估情绪状态为用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息。
具体地，如果评估情绪状态为用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息。
需要说明的是，根据应用场景的不同，可采用不同的方式拍摄当前衣物的标签信息和获取对应的位置信息。比如，如果用户当前在使用手机，则可以通过触发与手机相连的耳机的拍照功能拍摄当前衣物的标签信息，同时根据手机的定位获取GPS定位信息，又比如，当脑电波检测装置设置在头箍上时，可以通过头箍上的摄像头和定位传感器拍摄当前衣物的标签信息和获取对应的位置信息，当然，在该实例中，可以在检测到用户对某个商品很感兴趣时自动拍摄照片和获取位置信息，也可以由用户眨眼、点头等动作触发拍摄照片和获取位置信息动作。
S503，拍摄当前衣服的图片发送至电商平台，获取与当前衣服相同或者相似的电商信息。
S504，获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向用户提供购物报告，以便用户选择。
具体地将拍摄的当前衣物的照片发送至电商平台，获取与当前衣物相同或者相似的电商信息，进而，获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向用户提供购物报告，以便用户选择，大大提高了用户的购物体验。
为了使得本领域的技术人员对本实施中的基于脑电波检测的拍摄处理方法的工 作流程更加清楚，下面结合具体的应用场景进行举例。
在本示例中，可通过耳机的拍照功能辅助用户进行日常购物，集合GPS定位，当检测到用户位于商场或者超市时，自动切换到购物模式，在此模式下，通过监测脑电波信号，重点分析用户对某一件商品是否有兴趣。
多数情况下，逛商场的女性需要不断对比各种觉得好的衣服，然后在其中再进行最后的选择。比如我们看到衣服A觉得好，此时检测到脑电波信号的变化，自动开启拍照功能，将这件衣服的样子拍下来，同时与淘宝或其他电商平台相关联，通过拍下来的衣服的样子，进行图像识别后，在电商平台的数据库中搜寻同款或相似款，然后将结果推送至用户的手机端，因为电商平台的同款衣服往往比实体店便宜很多，所以便于用户进行更高性价比的选择，如果并没有立即决定受否要买这件衣服，则可以通过脑电发箍记录衣服的吊牌，从而通过图像识别记录这件衣服的品牌和价格，同时结合室内定位系统，记录这件衣服的位置。
如果用户继续进行挑选，比如又看到衣服B觉得好看，则同样重复以上过程……最终在手机端实时生成一份购物报告，如图11所示，该购物报告中包括备选衣服的品牌，样式，价格，以及在电商平台中搜索到的同款或相似款衣服的情况，使用户不用费劲去记每一件衣服的价格、样子和位置，同时能通过报告更加直观的做出选择。
综上所述，本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，当检测到用户在购物，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估情绪状态为用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息，拍摄当前衣服的图片发送至电商平台，获取与当前衣服相同或者相似的电商信息，获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向用户提供购物报告，以便用户选择。由此，大大方便了用户的购物方便度，提升了用户的购物体验。
第四种场景：
在本场景中，根据脑电波分析用户对广告的感兴趣程度，如果用户对相关广告感兴趣，则为该用户提供该广告对应商品的购买链接，一方面在提高了广告的吸引力，另一方面为用户购买行为提供便利。
图12根据本公开第六个实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法的流程图，如图12所示，该方法包括：
S601，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态。
可以理解，根据检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，即正如以上描述的，脑电波是一些自发的有节律的神经电活动，根据其频率的变动可以分为α波、β波和γ波等频段，因而，根据神经细胞活动节奏的不同，不同频段的脑电波的活动范围不同，基于脑电波的这种特征，发现用户在购物时对商品感兴趣时脑电波的特点。
从而，将检测的脑电波信号与感兴趣状态下的脑电波的特点比对，如果匹配度较 高，则评估情绪状态为较为感兴趣。
S602，若评估用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据LED广告牌发送的频闪信息生成与图片对应的具有黑白条纹的照片，其中，频闪信息标识购买链接。
可以理解，在本示例中，结合可见光通信的方式，目前已有将可见光通信应用于公共场合的广告牌的情况，LED广告牌为了吸引用户，界面基本以大尺寸的图片为主，而产品的购买方式则通过LED的高速频闪形成数据流来发送。
具体地，若评估用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据LED广告牌发送的频闪信息生成与图片对应的具有黑白条纹的照片，其中，频闪信息标识购买链接。
比如，如果用户当前在使用手机，则可以通过触发与手机相连的耳机的拍照功能拍摄当前LED广告牌，又比如，当脑电波检测装置设置在头箍上时，可以通过头箍上的摄像头拍摄当前LED广告牌，当然，在该实例中，可以在检测到用户对某个商品很感兴趣时自动拍摄LED广告牌，也可以由用户眨眼、点头等动作触发拍摄LED广告牌。
S603，当检测到用户在预设时间内查看照片，则解码具有黑白条纹的照片，向用户提供购买链接。
S604，当检测到用户在预设时间内没有查看照片，则在预设点提示用户查看或者删除照片。
具体地，如果检测到用户在预设时间内，比如3min内查看照片，则解码具有黑白条纹的照片，向用户提供购买链接，当检测到用户在预设时间内没有查看照片，则为了避免占用内存，在预设点提示用户查看或者删除照片。
为了使得本领域的技术人员对本实施中的基于脑电波检测的拍摄处理方法的工作流程更加清楚，下面结合具体的应用场景进行举例。
传统方式为用户在看到广告牌觉得这件产品值得购买的情况下，通过打开手机摄像头拍照，接收LED的频闪形成的码流，形成记录了购买方式码流的条纹照片，然后再通过解码，则可以跳转到相应的购买网址。
而在本实施例中，如图13所示，结合头箍等脑电波检测设备，可以随时通过检测脑电波信号的变化感应用户是否对广告牌中的产品感兴趣，如果检测到用户对这件产品感兴趣，则拍照开启，自动以照片的形式记录下这个产品的购买链接，购买链接是以照片的形式储存在手机等终端设备内，如果在拍照一段时间内比如3min内用户打开相应的程序，则说明用户此时就想看产品的详细购买信息，那么在用户打开程序时自动将此照片解码，同时显示详细购买信息，如果用户在拍照后一段时间内没有做出打开相应程序的动作，则说明用户此时没时间或者觉得没必要看产品详细信息，则也将照片储存，后续用户在打开相应程序时，提示用户是查看产品购买详细信息，或 者删除储存了产品详细信息的照片。免除了用户掏出手机等终端设备的麻烦，并且能准确根据用户的真实反应记录用户的喜好，并加以储存方便用户后续查看。
综上所述，本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄处理方法，根据所检测的用户脑电波信号评估用户的情绪状态，若评估用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据LED广告牌发送的频闪信息生成与图片对应的具有黑白条纹的照片，当检测到用户在预设时间内查看照片，则解码具有黑白条纹的照片，向用户提供购买链接，当检测到用户在预设时间内没有查看照片，则在预设时间点提示用户查看或者删除照片。由此，提高了广告的宣传效率，且方便了用户的购买行为。
基于以上实施例，需要强调的是，上述实施例仅仅示出了脑电波信号根据视觉刺激发生相应变化时，进行相关的操作行为，在实际执行过程中，除了眼睛感受到的刺激，还可能通过听觉，比如听到某件有趣的事，或者听到令人感动的乐曲，同样可以通过脑电波信号的变化，开启录音模式进行记录，另外，如果脑电分析显示用户某一时刻对某一乐曲很欣赏，则通过语音识别模块对乐曲加以识别，同时传输进入中央处理器进行乐曲识别，记录乐曲的名称，便于用户发现喜欢的音乐，无论是听觉刺激还是语音刺激，其结合脑电波信号的变化进行相关操作的实现原理和视觉刺激是相同的，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，图14是根据本公开第一个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图，如图14所示，该基于脑电波检测拍摄的穿戴设备包括：拍摄模块110、脑电波检测模块120、处理器130和存储器140，其中，存储器140与拍摄模块110和脑电波检测模块120相连，处理器130通过读取存储器140中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一种场景中描述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
其中，在本公开一个实施例中，当穿戴设备为头箍时，如图15所示，该头箍包括在所述头箍内壁的不同位置的多个脑电波传感金属电极121，其中，所述多个脑电波传感金属电极121用于检测所述用户的脑电波信号，继续参照图15，该头箍中还包括LED模块122，LED模块122用于根据编码码流进行频闪，其中，编码码流是对情绪状态进行编码获得的。
继续参照图15，该头箍中还可包括无线通信模块123，用于向云端服务器发送第一用户的情绪日志，情绪日志包括用GPS信息和情绪标签标记的照片，以使第二用户从云端服务器下载第一用户的情绪日志进行查看。
需要说明的是，前述在第一种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，其实现原理和技术效 果类似，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，图16是根据本公开第二个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图，如图16所示，该基于脑电波检测拍摄的穿戴设备包括：拍摄模块210、脑电波检测模块220、处理器230和存储器240，其中，存储器240与拍摄模块210和脑电波检测模块220相连，处理器230通过读取存储器240中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第二种场景中描述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
其中，在本公开一个实施例中，当穿戴设备为头箍时，参照图17所示，该头箍包括骨传导模块221、加速度传感器222、无线通信模块223。
其中，骨传导模块221，骨传导模块预设在头箍上，用于向用户发送提示语音。
加速度传感器222，用于检测用户的回复信息。
无线通信模块223，用于在检测到用户点头时，发送给预设的联系人或者公共平台进行求助，在检测到用户摇头时，取消发送。
其中，如图17所示，拍摄模块210也可以设置在头箍中，拍摄模块210的位置在与用户眼睛同一水平高度，便于准确记录用户眼睛观察到的图像。
当然，如图17所示，根据功能的需要，头箍设备中也可以包括语音识别模块224等，在此不做限制。
需要说明的是，前述在第二种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，图18是根据本公开第三个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图，如图18所示，该基于脑电波检测拍摄的穿戴设备包括：拍摄模块310、脑电波检测模块320、处理器330和存储器340，其中，存储器340与拍摄模块310和脑电波检测模块320相连，处理器330通过读取存储器340中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第三种场景中描述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
需要说明的是，前述在第三种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，图 19是根据本公开第四个实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备的结构示意图，如图19所示，该基于脑电波检测拍摄的穿戴设备包括：拍摄模块410、脑电波检测模块420、处理器430和存储器440，其中，存储器440与拍摄模块410和脑电波检测模块420相连，处理器430通过读取存储器440中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第四种场景中描述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
需要说明的是，前述在第四种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，图20是根据本公开第一个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图，如图20所示，该系统包括：具有拍摄模块的终端设备1000和脑电波检测穿戴设备2000，其中，脑电波检测穿戴设备2000用于检测用户脑电波信号，
终端设备1000用于执行第一种场景描述的基于脑电波检测的拍摄方法。
在本公开的一个实施例中，如图21所示的根据本公开第二个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图可知，在如图20所示的基础上，脑电波检测穿戴设备2000包括第一无线传输模块2100，终端设备1000包括第二无线传输模块1100，第一无线传输模块2100用于将检测的用户的脑电波信号发送至终端设备1000的第二无线传输模块1100。
为了使得本领域的技术人员更加清楚的了解，该实施例中，基于脑电波检测的拍摄系统的工作流程，下面以终端设备为手机，穿戴设备为头箍进行说明。
如图22(a)所示，头箍采集用户的脑电波信号发送给手机，手机的摄像头开启拍照，手机中的中央处理器判断用户的情绪，进而，从中央处理器的图库中调用与该脑电波信号相对应的情绪标签，附加在摄像头的空白模板处，进而对主题图像进行识别，调整情绪标签至合适的位置，生成附带情绪标签的照片存储。
如图22(b)所示，头箍采集用户的脑电波信号发送给手机，手机的摄像头开启拍照，手机中的中央处理器判断用户的情绪，进而，从中央处理器的图库中调用与该脑电波信号相对应的情绪进行编码，将对应的编码码流发送至头箍的LED驱动模块，以供该LED驱动模块控制LED灯高速闪烁，进而，手机中的摄像头接收到用户正常拍摄的照片和LED传输信息，对接收到的LED信息进行解码，生成带有情绪标签的照片。
如图22(c)所示，手机端存储有预设的情绪状态阈值，进而在获取头箍检测的用户的脑电波信号后，手机的中央处理器判断当前情绪状态，根据情绪状态判断其是否超过情绪状态阈值，如果没有超过，则不进行相关动作的处理，如果超过，则开启摄 像头，在特定间隔时段进行拍照，同时调取对应的情绪标签，将在对应时间的情绪标签和照片合成存储。
如图22(d)所示，在手机中存储预设的情绪阈值，获取头箍采集的脑电波信号，手机中的中央处理器根据检测到的脑电波信号判断用户的情绪状态是否超过情绪阈值，如果不超过，则没有动作，如果超过，则开启摄像头，在特定的时间检测进行拍照，同时以加密的形式存储在手机中形成加密日志，当用户点击该加密的图片后，提示用户输入密码，只有在密码输入正确时，显示完整的情绪日志给用户。
当然，在本公开的一个实施例中，如图23所示的根据本公开第三个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图可知，在如图20所示的基础上，脑电波检测穿戴设备2000还包括：拍摄模块2200，从而将对情绪的分析和拍照集成在脑电波检测穿戴设备2000中实施，简化了基于脑电波检测的拍摄系统的结构，提高了易用性。
需要说明的是，前述在第一种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄系统，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，图24是根据本公开第四个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图，如图24所示，该系统包括：具有拍摄模块的终端设备3000和脑电波检测穿戴设备4000，其中，脑电波检测穿戴设备4000，用于检测用户脑电波信号，
终端设备3000，用于执行第二种场景描述的基于脑电波检测的拍摄方法。
为了使得本领域的技术人员更加清楚的了解，该实施例中，基于脑电波检测的拍摄系统的工作流程，下面以终端设备为手机，穿戴设备为头箍进行说明。
如图25所示，在手机端存储预设的恐慌情绪阈值，进而，获取头箍端采集的脑电波信息，中央处理器判断用户的情绪是否超过情绪状态阈值，如果不超过，则无动作，如果超过，则开启摄像头，在特定的时间检测进行拍照，同时调取当前GPS信息，将GPS信息加入对应的照片中，生成合成照片，进而以语音或者其他方式提醒用户生成报警或者求助请求，如果用户在一定时间内采取了消除的动作，则取消报警或求助，如果没有取消，则将报警信息发送给紧急联系人或者求助平台等。
需要说明的是，前述在第二种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄系统，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，图26是根据本公开第五个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图，如图26所 示，该系统包括：具有拍摄模块的终端设备5000和脑电波检测穿戴设备6000，其中，脑电波检测穿戴设备6000，用于检测用户脑电波信号，
终端设备5000，用于执行第三种场景描述的基于脑电波检测的拍摄方法。
需要说明的是，前述在第三种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄系统，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种基于脑电波检测的拍摄系统，图27是根据本公开第六个实施例的基于脑电波检测的拍摄系统的结构示意图，如图27所示，该系统包括：具有拍摄模块的终端设备7000和脑电波检测穿戴设备8000，其中，脑电波检测穿戴设备8000，用于检测用户脑电波信号，
终端设备7000，用于执行第四种场景描述的基于脑电波检测的拍摄方法。
需要说明的是，前述在第四种场景中，对于脑电波检测的拍摄处理方法的解释说明，也适用于本公开实施例的基于脑电波检测的拍摄系统，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本公开的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本公开的限制，本领域的普通技术人员在本公开的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (20)

  1. 一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：
    根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；
    获取标记所述情绪状态的情绪标签，并将所述情绪标签合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中。
  2. 如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态，包括：
    对所述脑电波信号进行分析获取预设时段内不同频率脑电波所占的比例，和/或，不同形状脑电波的变化状态图；
    根据所述预设时段内不同频率脑电波所占的比例，和/或，不同形状脑电波的变化状态图进行计算，评估所述用户的情绪状态。
  3. 如权利要求1所述的方法，其中，所述获取标记所述情绪状态的情绪标签，并将所述情绪标签合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中，包括：
    查询预存的图库，获取与所述情绪状态对应的情绪标签；
    将所述情绪标签添加至摄像头预设的空白模板处；
    在所述摄像头对主体图像进行图像识别后，将所述情绪标签调整到合适位置进行拍摄。
  4. 如权利要求1所述的方法，其中，所述获取标记所述情绪状态的情绪标签，并将所述情绪标签合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中，包括：
    对所述情绪状态进行编码，将编码码流发送给LED模块的驱动电路，以使所述驱动电路根据所述编码码流进行频闪；
    在摄像头对主体图像进行拍摄的过程中，根据所述LED模块的频闪信息，生成具有黑白条纹的照片；
    对所述照片上的黑白条纹信息解码，获取与所述黑白条纹信息对应的情绪标签，附加于原始照片。
  5. 如权利要求1所述的方法，其中，在所述根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态之后，还包括：
    将所述情绪状态与预设的状态阈值进行比较；
    若比较获知所述情绪状态大于等于所述状态阈值，则获取标记所述情绪状态的情绪标签，并将所述情绪标签合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中；
    若比较获知所述情绪状态小于所述状态阈值，则停止拍摄。
  6. 如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述情绪标签合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中，包括：
    将所述情绪标签以隐形图案合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中；
    当用户触发所述隐形图案时发送查看请求时，提示输入查看密码；
    根据预存的验证密码对输入的查看密码进行验证，若验证通过，则将所述隐形图案转换成显性的情绪标签。
  7. 如权利要求1所述的方法，还包括：
    生成与所述情绪状态对应的情绪音频文件，并将所述情绪音频文件合成到在所述情绪状态下拍摄的照片中；
    当检测到打开照片时，播放预存的与所述照片对应的情绪音频文件。
  8. 如权利要求1所述的方法，还包括：
    向云端服务器发送第一用户的情绪日志，所述情绪日志包括用GPS信息和情绪标签标记的照片，以使第二用户从所述云端服务器下载所述第一用户的情绪日志进行查看。
  9. 如权利要求8所述的方法，还包括：
    当检测到所述第二用户到达的地点信息与所述第一用户上传的情绪日志中照片标记的GPS信息匹配，则向所述第二用户发送提醒信息；
    通过虚拟现实技术向所述第二用户发送与所述地点信息对应的、标记有所述第一用户情绪的照片与当前图像的结合景象，并将所述第一用户的情绪标签转换成对应的脑电波，输入给所述第二用户进行刺激。
  10. 如权利要求9所述的方法，还包括：
    通过所述第二用户的头箍内壁不同位置上设置的多个脑电波传感金属电极，将所述第一用户的情绪标签转换成对应的脑电波，输入给所述第二用户进行刺激。
  11. 一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：
    根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；
    若评估所述情绪状态为紧张，则将所述情绪状态与预设的紧张状态阈值进行比较；
    若比较获知所述情绪状态大于等于所述紧张状态阈值，则拍摄所述用户的周围情况；
    在拍摄信息中添加GPS信息，并发送给预设的联系人或者公共平台进行求助。
  12. 如权利要求11所述的方法，其中，在所述拍摄信息中添加GPS信息之后，还包括：
    通过头箍上预设的骨传导模块向用户发送提示语音；
    通过头箍上预设的加速度传感器检测用户的回复信息；
    若检测到所述用户点头，则发送给预设的联系人或者公共平台进行求助；
    若检测到所述用户摇头，则取消发送。
  13. 一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：
    当检测到用户在购物，根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；
    若评估所述情绪状态为所述用户对当前衣服感兴趣，则拍摄当前衣服的标签信息和对应的位置信息；
    拍摄当前衣服的图片发送至电商平台，获取与当前衣服相同或者相似的电商信息；
    获取与多个感兴趣衣服对应的标签信息、位置信息，以及电商信息，向所述用户提供 购物报告，以便用户选择。
  14. 一种基于脑电波检测的拍摄处理方法，包括：
    根据所检测的用户脑电波信号评估所述用户的情绪状态；
    若评估所述用户的情绪状态为对当前LED广告牌上的图片感兴趣，则拍摄当前图片，并根据所述LED广告牌发送的频闪信息生成与所述图片对应的具有黑白条纹的照片，其中，所述频闪信息标识购买链接；
    当检测到所述用户在预设时间内查看所述照片，则解码所述具有黑白条纹的照片，向所述用户提供所述购买链接；
    当检测到所述用户在预设时间内没有查看所述照片，则在预设时间点提示用户查看或者删除所述照片。
  15. 一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，包括：拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述存储器与所述拍摄模块和所述脑电波检测模块相连，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-10中任一所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
  16. 如权利要求15所述的穿戴设备，其中，所述脑电波检测模块包括：
    在头箍内壁的不同位置的多个脑电波传感金属电极，其中，所述多个脑电波传感金属电极用于检测所述用户的脑电波信号；
    LED模块，所述LED模块用于根据编码码流进行频闪，其中，所述编码码流是对所述情绪状态进行编码获得的；
    无线通信模块，用于向云端服务器发送第一用户的情绪日志，所述情绪日志包括用GPS信息和情绪标签标记的照片，以使第二用户从所述云端服务器下载所述第一用户的情绪日志进行查看。
  17. 一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，包括：拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述存储器与所述拍摄模块和所述脑电波检测模块相连，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求11或12所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
  18. 如权利要求17所述的穿戴设备，还包括：
    骨传导模块，所述骨传导模块预设在头箍上，用于向用户发送提示语音；
    加速度传感器，用于检测用户的回复信息；
    无线通信模块，用于在检测到所述用户点头时，发送给预设的联系人或者公共平台进行求助，在检测到所述用户摇头时，取消发送。
  19. 一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，包括：拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述存储器与所述拍摄模块和所述脑电波检测模块相连，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求13所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
  20. 一种基于脑电波检测拍摄的穿戴设备，包括：拍摄模块、脑电波检测模块，处理器和存储器，其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求14所述的基于脑电波检测的拍摄处理方法。
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