本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种对于身体指征的调整方法、装置、可读介质及电子设备。
背景技术：
可穿戴设备，是近年来电子消费品的新趋势。采集用户的身体指征，是可穿戴设备的基本功能之一。但由于可穿戴设备与用户身体的接触并不稳定，在用户做出各种动作时会出现明显的晃动，从而影响身体指征采集的准确性和稳定性，导致采集到的身体指征出现不真实、不准确的情况。
在日常使用的场景下，这种身体指征的不准确或许可以被接受。但如果在用于对于数据要求更为严格的医疗领域，则目前的可穿戴设备采集得到的身体指征，不能满足医用需求。
技术实现要素：
本发明提供一种对于身体指征的调整方法、装置、可读介质及电子设备，能够结合外部数据对可穿戴设备采集的身体指征进行分析和调整，从而确定身体指征的真实性和准确性。
第一方面，本发明提供了一种对于身体指征的调整方法，包括：
采集外部数据，和用户的身体指征数据；
将所述外部数据与预设的数据图谱匹配，以确定所述外部数据对应的场景信息；
基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行调整。
优选地，所述外部数据包括：佩戴压力数据、体表温度数据和/或环境数据；则所述采集外部数据包括：
利用可穿戴设备搭载压力传感器采集所述佩戴压力数据；
利用所述可穿戴设备搭载的第一传感器采集所述体表温度数据；
和/或，利用与所述可穿戴设备通信连接的第二传感器采集所述环境数据。
优选地，在采集所述外部数据之后，所述方法还包括：
对所述外部数据进行置信验证。
优选地，所述预设的数据图谱包括至少一种场景图谱，所述场景图谱包括一组相对应的场景信息和标准数据；
则所述将所述外部数据与预设的数据图谱匹配，以确定所述外部数据对应的场景信息包括：
当所述外部数据与所述数据图谱中任一所述标准数据匹配，将所述匹配的标准数据对应的场景信息，确定为所述外部数据对应的场景信息。
优选地，确定所述场景信息后，所述方法还包括：
所述基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行分析，以确定所述身体指征评估结果。
优选地，所述基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行分析，以确定所述身体指征评估结果包括：
确定所述场景信息对应的标准指征数据，根据所述身体指征数据和所述标准指征数据，确定所述身体指征评估结果。
优选地，确定所述场景信息后，所述方法还包括：
根据所述场景信息生成提示信息，并将所述提示信息发送至所述用户。
第二方面，本发明提供了一种对于身体指征的调整装置，包括：
数据采集模块，用于采集外部数据，和用户的身体指征数据；
场景信息确定模块，用于将所述外部数据与预设的数据图谱匹配，以确定所述外部数据对应的场景信息；
调整模块，用于基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行调整。
第三方面，本发明提供了一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如第一方面中任一所述对于身体指征的调整方法。
第四方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述对于身体指征的调整方法。
本发明提供了一种对于身体指征的调整方法、装置、可读介质及电子设备，根据外部数据确定对应的场景信息，并基于场景信息对身体指征数据进行调整，从而修正身体指征数据在特殊场景下产生的不真实数值，提高身体指征数据的准确性。
上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有的技术方案，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发明中记载的一些实施例，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为本发明一实施例提供的一种对于身体指征的调整方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的另一种对于身体指征的调整方法的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的另一种对于身体指征的调整方法的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的另一种对于身体指征的调整方法的流程示意图；
图5为本发明一实施例提供的一种对于身体指征的调整装置的结构示意图；
图6为本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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做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。
常见的可穿戴设备，例如智能手环、智能手表、智能眼镜等，其佩戴时出于对舒适性的考虑往往会留有一定的可移动性。所以与用户身体的接触并不稳定。在用户做出比较剧烈的各种动作时，可穿戴设备也会随之出现明显的晃动。而这种晃动则会给相关的传感器带来明显的噪声信号，影响对于身体指征采集的准确性和稳定性，导致采集到的身体指征出现不真实、不准确的情况。
例如，通过智能手环可以监测到用户的心率、血氧等身体指征数据。如果用户处于静止的状态，智能手环相对于其佩戴位置稳定，则可准确的采集到相关的身体指征数据。但在用户用力挥手的时候，智能手环相对于其佩戴位置将出现剧烈的晃动。而在晃动过程中，身体指征数据的采集也将受到干扰，准确性较差。
在日常使用的场景下，这种身体指征的不准确或许可以被接受。但如果在用于对于数据要求更为严格的医疗领域，则目前的可穿戴设备采集得到的身体指征，不能满足医用需求。有鉴于此，本发明将提供一种对于身体指征的调整方法及装置，实现对于不准确的身体指征数据的修正，从而满足更严格的医用需求。
参见图1所示，为本发明提供的对于身体指征的调整方法的具体实施例。本实施例中，所述方法具体包括以下步骤：
步骤101、采集外部数据，和用户的身体指征数据。
身体指征数据，可以包括可穿戴设备通常能够采集到的佩戴用户的各类指征，例如心率、血氧、血压、呼吸频率等。外部数据，则是可以影响用户的身体指征，或者说是可以对身体指征起到印证作用的相关数据。
例如，外部数据具体可以包括佩戴压力数据、体表温度数据以及环境数据。其中，佩戴压力数据是可穿戴设备在佩戴时与用户体表之间的压力，反应了佩戴的松紧程度，可以利用可穿戴设备搭载压力传感器采集得到。体表温度数据即用户体表的温度，可以利用所述可穿戴设备搭载的第一传感器采集，第一传感器可以是温度传感器，通常直接接触用户的体表。环境数据可以是用户所处的环境的温度、湿度、风速等相关数据，可以利用与所述可穿戴设备通信连接的第二传感器采集。通常为了避免用户体表温度和动作的干扰，第二传感器并不直接搭载到可穿戴设备上，而是独立于可穿戴设备之外。并且将采集到的环境数据通过通信连接传输至可穿戴设备。也就是说，任何能够与可穿戴设备通信连接的各种相关的传感器均可作为所述第二传感器。需要说明的是，可穿戴设备与第二传感器是分离的，所以在利用第二传感器采集所述环境数据时，还需对比可穿戴设备与第二传感器的定位信息，以确定二者的位置处于同一环境当中，从而确保环境数据的有效。
另外，对于上述的各种外部数据，还可进行进一步的置信验证。即判断其数值区间，以及一段时间之内的变化幅度是否符合实际规律。从而确保外部数据的真实有效。例如，体表温度数据(即人的体温)的数值区间通常在35～42℃如果超出这一范围，则显然不符合实际规律，则应视为不真实的数据。
本步骤中，采集得到的外部数据和身体指征数据对应同一时间范围。可以理解的是，利用同一时间范围对应的外部数据和身体指征数据，才能够起到相互对照和印证的作用。
步骤102、将所述外部数据与预设的数据图谱匹配，以确定所述外部数据对应的场景信息。
通常外部数据，与用户在特定时间范围所处的状态(即所述场景信息)之间，会存在比较明显的规律性。例如用户在做出挥手动作时，“挥手”即可视为一种“场景信息”。而根据对于实际情况的研究能够发现，在类似的场景信息当中各种外部数据的数值以及数值变化曲线，将呈现出特定的规律。
依然以挥手为例：可以理解的是，挥手动作造成手腕上可穿戴设备(如智能手环)的晃动，从而将导致佩戴压力数据按照一定规律变化。并且挥手还会造成第一传感器与体表的接触不稳定，则第一传感器采集到的体表温度数据也将呈现出特定的变化规律。
因此通过上述原理，则可根据外部数据中呈现出的数值以及数值变化曲线，反向推断出用户目前所处的场景。具体的，本实施例中可以预先构建一个数据图谱。数据图谱中包括至少一种场景图谱。每个场景图谱对应一个特定的场景，即场景图谱中包括一组相对应的场景信息和标准数据。例如在上述“挥手”的场景下，“挥手”本身即场景信息，而标准数据则代表在“挥手”过程中，外部数据理论上将呈现的形态(即数值与数值变化曲线)。通常认为，如果实际采集到的外部数据的具体形态，与所述数据图谱中任一所述标准数据匹配，则可以将所述匹配的标准数据对应的场景信息，确定为所述外部数据对应的场景信息。也就是说，可以认为此时用户处在相匹配的场景之下。由此即通过外部数据实现对于场景的推断。
场景信息对应的标准数据，可通过在场景之下实验测试得到，也可通过特定的运算模型计算得到，本实施例中不做限定。不同的场景之下，受到影响并呈现规律性变化的外部数据也可能不同。例如对于可穿戴设备受到的挤压、碰撞、跌落等场景，则主要是佩戴压力数据受到影响并呈规律性变化。而对于用户本身的静息、发烧、饥饿、情绪变化等场景，则通常体表温度数据会受到影响并呈规律性变化。对于用户进行跑步、游泳、健身等运动，或者进行挥手、跳跃等动作时，则佩戴压力数据和体表温度数据则可能同时会受到影响。而环境数据的变化，则与体表温度数据具有相关性，并且通过环境数据能够推算出某些可能由于环境变化导致的场景，如呼吸不畅、缺氧、干燥等。
步骤103、基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行调整。
通过前述叙述可知的是，特定的场景信息之下，可能会导致身体指征数据出现一定的失真。例如在可穿戴设备(智能手环)监测用户心率时，如果用户挥手则会导致挥手的瞬间，监测心率的传感器采集到的脉搏波信号出现明显的跳变，从而导致最终得出的心率数值不真实。
而在确定了场景信息之后，即可以获悉这种身体指征数据的不真实产生的原因，以及其产生规律性。从而可以反向的对身体指征数据进行修正，使其恢复到真实准确的状态。
例如，可以通过在场景之下实验测试，也可通过特定的运算模型计算，确定在“挥手”这一场景下，通常可穿戴设备实际测得的心率数值，与真实的心率数值的差值为x。那么在根据外部数据确定了场景信息为“挥手”的前提下，只需要将实测的身体指征数据(心率)的数值，与差值x叠加，即可实现修正，得到接近真实的身体指征数据。
由此，本实施例实现了对于身体指征数据的调整。通过以上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是：根据外部数据确定对应的场景信息，并基于场景信息对身体指征数据进行调整，从而修正身体指征数据在特殊场景下产生的不真实数值，提高身体指征数据的准确性。
图1所示仅为本发明所述方法的基础实施例，在其基础上进行一定的优化和拓展，还能够得到所述方法的其他优选实施例。
如图2所示，为本发明所述对于身体指征的调整方法的另一个具体实施例。本实施例在前述实施例的基础上，对于场景信息的应用进行了进一步拓展。所述方法具体包括以下步骤：
步骤201、采集外部数据，和用户的身体指征数据。
步骤202、将所述外部数据与预设的数据图谱匹配，以确定所述外部数据对应的场景信息。
步骤203、基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行调整。
上述步骤与图1所示实施例中一致，在此不重复叙述。然而对于所述场景信息，除用于对身体指征数据进行调整之外，在本实施例中还可额外的进行其他应用，具体如下：
步骤204、所述基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行分析，以确定所述身体指征评估结果。
可以理解的是，特定的场景信息之下理论上也会导致用户真实的身体指征数据发生特定的变化，呈现出相应的规律性。所以本实施例中，可以以特定场景信息对应的身体指征数据的规律性，与实测得到的身体指征数据进行对照和相互印证，从而实现对于身体指征数据的评估。具体的，可以确定所述场景信息对应的标准指征数据，根据所述身体指征数据和所述标准指征数据，确定所述身体指征评估结果。
标准指征数据，是指在相应的场景下，理论上身体指征应当呈现出的数据。例如，当场景信息为“跑步”，则结合实际规律可以发现，这一场景当中某些身体指征会出现明显的变化。比如心率、呼吸频率的数值都会逐渐升高，且其数值升高的速率会处于一个合理的区间范围。由此可确定“跑步”对应的标准指征数据。而相对的，在“静息”的场景下，则通常心率、呼吸频率会保持在一个交底的数值，不会明显变化。由此可确定“静息”对应的标准指征数据。
则在这种前提下，可以将实测的身体指征数据，和场景信息对应的所述标准指征数据进行对照，从而对此时用户的身体指征进行评估，判断用户的身体状态是否正常，以及可穿戴设备对于身体指征数据的采集是否正常。
例如如果场景信息为“跑步”，同时用户的心率、呼吸频率升高，符合“跑步”对应的标准指征数据，则身体指征评估结果应当是“正常”。如果场景信息为“跑步”，同时用户的心率、呼吸频率不变，则不符合“跑步”对应的标准指征数据，说明很可能实测的身体指征数据不真实，则身体指征评估结果应当是“数据错误”。或者，如果场景信息为“静息”，同时用户的心率、呼吸频率升高，不符合“静息”对应的标准指征数据，则可能说明用户此时的身体状态出现问题，例如心脏病发作，则此时身体指征评估结果应当是“身体异常”。
可见基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行分析，能够得到各种相关的身体指征评估结果。从而通过评估判断用户的身体状态，以及可穿戴设备对于身体指征数据的采集状态，得到大量有价值的信息。另外，本实施例中对于身体指征数据的评估方式并不仅限于上述举例说明，任何具有相关性的评估均可结合在本实施例整体技术方案中，本实施例对此不做限定。
步骤205、根据所述场景信息生成提示信息，并将所述提示信息发送至所述用户。
另外，结合场景信息，以及场景信息对应的外部数据，还可以生成相应的提示信息，从而对用户进行提示。例如，当场景信息表示呼吸不畅、缺氧、干燥等情况，则可提示用户饮水，户外活动等。或者如果场景信息及对应的外部数据显示，佩戴压力数据过大或过小，则可能说明用户佩戴可穿戴设备过紧或过松，也可对此进行相应提示，提醒用户调整佩戴方式。
同样的，本实施例中对具体的提示内容不做限定，任何相关的提示均可结合在本实施例整体技术方案中。
通过以上技术方案可知，本实施例在图1所示实施例的基础上，进一步实现的有益效果是：对于场景信息的应用进行了进一步拓展，实现了对于身体指征的评估，以及对用户的相关提示，丰富了用户体验。
另外，在上述实施例的基础上，本发明还可通过以下实施例结合具体应用场景，更进一步的阐述对于外部数据以及场景信息的应用。
在图3所示的具体实施例中，所述方法具体包括以下步骤：
步骤301、采集佩戴压力数据，和用户的脉搏波信号。
本实施例中，外部数据具体为佩戴压力数据。身体指征数据以脉搏波信号的形式体现。在现有技术当中，用户的心率、血氧等具体的身体指征均可以通过脉搏波信号计算得到。从数据处理的角度，脉搏波信号可以是一系列与时间相关的数据点。从可视化的角度，脉搏波信号则可以是呈现出周期性规律的波形图。
步骤302、将所述佩戴压力数据与预设的数据图谱匹配，以确定所述佩戴压力数据对应的场景信息。
假设用户佩戴可穿戴设备的位置受到挤压，则一方面佩戴压力数据必然会随着挤压产生变化。另一方面由于挤压产生干扰，也可能导致采集到的脉搏波信号失真，即其波形图上出现明显部分规律的变化。
根据佩戴压力数据与数据图谱进行匹配，能够确定当前对应的场景信息，即“受到挤压”。另外也可进一步的根据佩戴压力数据的变化情况，确定所受挤压的力度。
步骤303、基于所述场景信息，对所述脉搏波信号进行调整。
通常可以根据实验测试，或者通过特定的运算模型计算，预先了解到“受到挤压”这一场景将导致脉搏波信号呈何种趋势变化(即脉搏波信号的数值将会增大还是减小)，同时还可根据所受挤压的力度，确定脉搏波信号变化的差值的相应范围。
假设对于某一时刻来说，实测得到的脉搏波信号的数据点数值为a1，而通过所受挤压的力度，确定脉搏波信号变化的差值为a2。进而只需将二者进行叠加，即计算a＝a1+a2，即得到a为该数据点修正后的数值。由此本实施例中可在实测得到的脉搏波信号失真的情况下，对其进行修正，以使其准确性提高。
步骤304、根据所述佩戴压力数据生成提示信息，并将所述提示信息发送至所述用户。
可以理解的是，在正常佩戴可穿戴设备时，同样佩戴压力数据会处于一定的数值区间内。则本实施例中根据所述佩戴压力信息，还可分析其是否处于该区间内，以确定当前用户佩戴可穿戴设备的方式是否标准，佩戴是否舒适，以及在如此佩戴的前体现能否正常的采集脉搏波信号等。如果佩戴过松或过紧，则可提示用户调整佩戴方式。
在图4所示的具体实施例中，所述方法具体包括以下步骤：
步骤401、采集环境温度数据，和体表温度数据。
在本实施例中，外部数据具体为环境温度数据。而体表温度数据在此处可作为身体指征数据，体现了用户的体温。假设本实施例中，环境温度数据为40℃，此为一种较为极端的高温，并且超过了用户体温的正常范围(36～37℃之间)；而体表温度数据为38℃，同样也超过了体温的正常范围，表示用户可能存在“发烧”的现象。可以理解的是，此时过高的环境温度可能对于采集体表温度的第一传感器产生干扰，导致体表温度数据不准确。并且，用户的体表温度与环境温度数据有一定的相关性。即用户的体表温度可能在此高温环境下有一定的升高。因此此时暂时无法确定用户是否的确存在“发烧”的情况。
步骤402、根据所述环境温度数据确定对应的场景信息。
根据环境温度的数值和变化情况能够很直观的确定相应的场景信息。在本实施例中场景信息为“高温”。所以该场景下用户的体表温度可以相比正常值有所升高，若用户体表温度处于37～37.5℃范围内，应当不视为“发烧”。但体表温度数据为38℃，即仍然存在“发烧”的可能性。
步骤403、根据环境温度数据调整所述体表温度数据。
前述已知的是，过高的环境温度可能对于采集体表温度的第一传感器产生干扰，导致体表温度数据不准确。这就意味着，此时获得的体表温度数据可能数值偏高，无法代表用户准确的体表温度。所以还需进一步的根据环境温度数据对体表温度数据进行一定的调整，才能够确定出用户真实的体表温度。
调整的具体数值可以根据经验设定，也可根据实验测试，或通过特定的运算模型计算等方式确定。本实施例中对此不做限定。本实施例中，假设这一调整的数值为-0.6℃。则将采集得到的体表温度数据与该调整数值叠加，得到用户真实的体表温度为38-0.6＝37.4℃。
此时结合环境温度数据可以得知，用户真实的体表温度在正常范围内，不视为“发烧”。由此避免了对于用户是否“发烧”的误判。在另一些情况下，如果调整后得到的真实体表温度依然超过了“不视为发烧”的数值范围，则可判断用户处于“发烧”的状态。此时可进一步的对用户发出相应的提示，以使其尽快接受治疗。
如图5所示，为本发明所述对于身体指征的调整装置的一个具体实施例。本实施例所述装置，即用于执行图1～4所述方法的实体装置。其技术方案本质上与上述实施例一致，上述实施例中的相应描述同样适用于本实施例中。本实施例中所述装置包括：
数据采集模块501，用于采集外部数据，和用户的身体指征数据。
场景信息确定模块502，用于将所述外部数据与预设的数据图谱匹配，以确定所述外部数据对应的场景信息。
调整模块503，用于基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行调整。
另外在图5所示实施例的基础上，优选的所述外部数据包括：佩戴压力数据、体表温度数据和/或环境数据；则所述数据采集模块501包括：
可穿戴设备搭载压力传感器，用于采集所述佩戴压力数据。
可穿戴设备搭载的第一传感器，用于采集所述体表温度数据。
可穿戴设备通信连接的第二传感器，用于采集所述环境数据。
置信验证单元，用于对所述外部数据进行置信验证。
优选的，所述预设的数据图谱包括至少一种场景图谱，所述场景图谱包括一组相对应的场景信息和标准数据；
则所述场景信息确定模块502包括：
匹配单元，用于在所述外部数据与所述数据图谱中任一所述标准数据匹配时，确定所述匹配的标准数据对应的场景信息；
场景信息确定单元，用于将所述匹配的标准数据对应的场景信息，确定为所述外部数据对应的场景信息。
优选地，所述装置还包括：
评估模块504(图5中未示出)，用于所述基于所述场景信息，对所述身体指征数据进行分析，以确定所述身体指征评估结果。
所述评估模块504包括：
标准指征数据确定单元，用于确定所述场景信息对应的标准指征数据。
评估单元，用于根据所述身体指征数据和所述标准指征数据，确定所述身体指征评估结果。
优选地，所述装置还包括：
提示信息模块505(图5中未示出)，用于根据所述场景信息生成提示信息，并将所述提示信息发送至所述用户。
图6是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-accessmemory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industrystandardarchitecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheralcomponentinterconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extendedindustrystandardarchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放执行指令。具体地，执行指令即可被执行的计算机程序。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供执行指令和数据。
在一种可能实现的方式中，处理器从非易失性存储器中读取对应的执行指令到内存中然后运行，也可从其它设备上获取相应的执行指令，以在逻辑层面上形成身体指征的调整装置。处理器执行存储器所存放的执行指令，以通过执行的执行指令实现本发明任一实施例中提供的身体指征的调整方法。
上述如本发明图5所示实施例提供的身体指征的调整装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，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。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。
结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例还提出了一种可读介质，该可读存储介质存储有执行指令，存储的执行指令被电子设备的处理器执行时，能够使该电子设备执行本发明任一实施例中提供的身体指征的调整方法，并具体用于执行如图1～图4所示的方法。
前述各个实施例中所述的电子设备可以为计算机。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或软件和硬件相结合的形式。
本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。