镜子的制作方法

1.本公开的实施例总体上涉及镜子，并且更具体地，涉及具有调节照明设置的能力的镜子。


背景技术：

2.化妆品市场是世界上最大的市场之一，并且近年来仍在保持增长。同时，该市场中的产品既简单又复杂。通常，它们是使消费者看起来更好和感觉更好的一种服务。梳妆镜可能是最古老的化妆品产品之一，可在家中、专业美容店、发廊和服装店为顾客提供服务。照明条件对梳妆镜非常重要。在不同的照明条件下，梳妆镜中的外貌有很大不同。


技术实现要素：

3.通常，本公开的实施例涉及一种用于通信网络中的干扰测量的方法。
4.在第一方面，本公开的实施例提供了一种镜子。镜子包括处理器。处理器被配置为检测镜子前的对象的标识。处理器还被配置为基于所述对象的所述标识来确定与所述镜子相关联的照明设备的照明设置。处理器还被配置为使所述照明设备以所述照明设置对所述对象进行照明。
5.在第二方面，本公开的实施例提供了一种方法。该方法包括检测镜子前的对象的标识。该方法还包括基于所述对象的所述标识来确定与所述镜子相关联的照明设备的照明设置。该方法还包括使所述照明设备以所述照明设置对所述对象进行照明。
6.在第三方面，本公开的实施例提供一种装置。该装置包括用于检测镜子前的对象的标识的部件。该装置还包括用于基于所述对象的所述标识来确定与所述镜子相关联的照明设备的照明设置的部件。该装置还包括用于使所述照明设备以所述照明设置对所述对象进行照明的部件。
7.在第四方面，本公开的实施例提供一种计算机可读介质。非瞬态计算机可读介质存储用于使装置执行检测镜前的对象的标识的指令。还使该设备基于对象的标识来确定与镜子相关的照明装置的照明设置。进一步使设备执行使照明装置以照明设置来照明对象。
8.当结合以示例方式示出本公开的实施例的原理的附图阅读时，根据对特定实施例的以下描述，本公开的实施例的其他特征和优点也将很清楚。
附图说明
9.以示例的方式呈现了本公开的实施例，并且在下文中参照附图更详细地解释了它们的优点，其中
10.图1a
‑
图1c示出了根据本公开的一个实施例的镜子系统的示意图；
11.图2示出了根据本公开的示例实施例的镜子的示意图；
12.图3示出了可以在其中实现本公开的实施例的环境的示意图；
13.图4示出了根据本公开实施例的方法的流程图；
14.图5示出了根据本公开的一些实施例的控制光源的示意图；
15.图6示出根据本公开的实施例的用户的位置检测的示例；
16.图7示出了根据本公开的一些实施例的系统的示意图；
17.图8示出了用户的面部的外观特征检测的示意图；
18.图9示出了根据本公开的一些实施例的皱纹学习系统；
19.图10示出了根据本公开实施例的对眼睛下方的黑眼圈进行照明的示意图；
20.图11示出根据本公开的实施例的基于用户310的面部形状来调节照明设置的图；
21.图12示出了根据本公开的实施例对用户的一部分进行照明的示意图；
22.图13示出了根据本公开实施例的对用户的外观特征进行照明的示意图；以及
23.图14示出了根据本公开的实施例的环境光和用户的设备的光的图。
24.在所有附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。
具体实施方式
25.现在将参考几个示例实施例来讨论本文中描述的主题。应当理解，这些实施例仅出于使得本领域技术人员能够更好地理解并且因此实现本文所述主题的目的而进行讨论，而不是暗示对主题的范围的任何限制。
26.本文中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制示例实施例。如本文中使用的，单数形式的“一”、“一个”和“该”也意图包括复数形式，除非上下文另外明确指出。应当进一步理解，当在本文中使用时，术语“包括”、“包括有”、“包含”和/或“包含有”指定所述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但是不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其组的存在或增加。
27.还应当注意，在一些替代实现中，所提到的功能/动作可以不按图中指出的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/动作，连续示出的两个功能或动作实际上可以同时执行，或者有时可以以相反的顺序执行。
28.本公开的实施例可以应用于各种通信系统中。考虑到通信的快速发展，当然，还将存在可以体现本公开的未来类型的通信技术和系统。不应当将本公开的范围限制为仅上述系统。
29.如在本申请中使用的，术语“电路系统”可以是指以下中的一个或多个或全部：
30.(a)纯硬件电路实现(诸如仅在模拟和/或数字电路系统中的实现)；以及
31.(b)硬件电路和软件的组合，诸如(如适用)：
32.(i)模拟和/或数字硬件电路与软件/固件的组合，以及
33.(ii)具有软件(包括(多个)数字信号处理器)的(多个)硬件处理器、软件和(多个)存储器的任何部分，这些部分联合工作以引起诸如移动电话或服务器等装置执行各种功能；以及
34.(c)需要软件(例如，固件)才能运行但是当不需要操作时可以不存在的(多个)硬件电路和/或(多个)处理器，诸如微处理器或微处理器的一部分。
[0035]“电路系统”的这一定义适用于该术语在本申请中的所有使用，包括在任何权利要求中。作为另一示例，如本申请中使用的，术语“电路系统”也覆盖纯硬件电路或处理器(或多个处理器)或硬件电路或处理器及其(或它们的)随附软件和/或固件的一部分的实现。术
语“电路系统”还覆盖(例如并且如果适用于特定权利要求元素)用于移动设备的基带集成电路或处理器集成电路、或者服务器、蜂窝网络设备或其他计算或网络设备中的类似集成电路。
[0036]
如上所述，照明条件对于梳妆镜非常重要。它们是打造理想外观并完成专业商店销售活动的关键。传统的镜子视照明条件而定。在不同的照明条件下，外貌有很大不同。在恶劣的照明条件下，客户可能不满意她的外观，然后可能会感到沮丧。
[0037]
一些常规的镜子配备有固定的光源。这有助于改善整体照明条件。但是，这些产品不能满足不同的个人要求。光源是全向的，这意味着它无法强调身体的某个部位，例如面部。
[0038]
此外，可以在镜子周围放置更多的光源，这些光源可以用来强调特定的部分。然而，灯仍然是固定的，不能适应不同身高的不同用户。需要经验丰富的人员来调节光源。这太复杂了。
[0039]
另一可能的解决方案是使用安装了照片处理软件的显示器和相机。相机拍摄视频，并实时触摸并显示视频。该系统的一般问题包括：
[0040]
存在复杂的照片处理的等待时间，这降低了用户体验。
[0041]
用户不知道照片或视频是真实的，因为他知道照片或视频是由软件处理的。因此，用户体验不好。
[0042]
除非存在智能照明系统，否则图像质量不够好。如今的相机无法在光线不足的情况下为后期图像处理提供足够的动态范围。
[0043]
基于显示器的智能镜子具有不同的实现逻辑，不需要复杂的照明系统。原因是这类产品依赖于图像处理技术而不是照明控制。因此，这些产品中没有基于ai的照明控制。无法更改背景，使身体轮廓变形、消除皱纹。基于镜子的照明控制使用不同的机制来使用户满意。
[0044]
此外，基于显示器的产品上的镜头不同于人眼。用户通过她的眼睛从真实的镜子观看自己。镜头具有不同的视角。此外，人有两只眼睛可以在他们的大脑中生成三维(3d)视图，但显示器为2d，因此可以提供不同的用户体验。当照度加倍时，由于眼睛不是线性系统，用户可能不会感觉到亮度加倍。这就需要先进的ai算法来控制灯光。
[0045]
当照明条件不好时，常规的镜子不能提供可接受的效果。此外，用户的身材、身高、年龄、性别不同。他们要求不同的效果、外观和风格。然而，常规的镜子不能满足具有不同要求的用户。
[0046]
其他相关产品是基于智能手机的应用程序。这些应用程序使用嵌入式算法和滤镜来消除面部图像的缺陷并提供不同的后处理效果。然而，这些类型的应用程序倾向于对面部图像进行过度处理以使其不真实。其次，光线是所有照片的基础。这些应用程序不控制灯光，而仅依靠基于软件的处理。
[0047]
为了至少部分解决上述和其他潜在问题，本公开的实施例提供一种具有调节照明设置的能力的镜子。现在参考附图在下面描述本公开的一些示例实施例。然而，本领域技术人员将容易理解，由于本公开超出了这些受限制的实施例，因此本文中针对这些附图给出的详细描述是出于说明性目的。
[0048]
根据本公开的实施例，镜子基于不同的用户提供不同的照明设置。根据本公开的
实施例，镜子基于不同的照明因素来调节照明设置。通过这种方式，镜子智能地调节光线，以满足具有不同外观特征的不同用户的需求。
[0049]
图1a示出了根据本公开的一个实施例的镜子系统100的示意图。如图1所示，镜子系统100可以包括镜子110、照明设备120、相机130
‑
1和相机130
‑
2(统称为“(多个)相机130”)。应当注意，图1所示的镜子系统100中的元件的数目仅是示例，而没有任何限制。例如，镜子系统100可以包括任何合适数目的相机。
[0050]
照明设备120可以是任何合适类型的光源。例如，照明设备120可以包括多个光源，并且每个光源包括一个发光二极管(led)芯片和用于控制投射在对象上的光圈的透镜。
[0051]
如图1a所示，相机130
‑
1和相机130
‑
2可以被放置在镜子110的两侧，即垂直侧和水平侧。在一些其他实施例中，在镜子110的四个侧面上可以有四个相机。
[0052]
在一些实施例中，照明设备120和相机130
‑
1和相机130
‑
2可以与镜子110集成在一起。在其他实施例中，照明设备120和/或相机130
‑
1和相机130
‑
2可以与镜子分开。例如，照明设备120可以是房间中的灯。
[0053]
在一些实施例中，如图1b至图1c所示，由于重叠区域对于具有特定视角f的透镜而言足够大，对于站在镜子前面的特定长度1210d上的用户210而言。两个相机130
‑
1和130
‑
2的距离1220为h，并且重叠区域的所需最大宽度1200为w。该关系可以由以下公式给出：
[0054][0055][0056]
其中d是传感器的宽度。因此，相机的视角以及相机130
‑
1和相机130
‑
2之间的距离h应满足上述公式。对于特定的相机，可以将相机放置在最大可能距离处。
[0057]
图2示出了根据本公开的示例实施例的镜子110的示意图。镜子110包括一个或多个处理器1100。如图2所示，镜子110还可包括照明设备120，一个或多个相机130以及一个或多个传感器140。在图1b中，照明设备120、相机130和传感器140与镜子110集成在一起。
[0058]
如上所述，照明设备120、相机130和传感器140可以与镜子110分离并且可以与镜子110通信。在其他实施例中，镜子110也可以与终端设备通信。术语“终端设备”包括但不限于“用户设备(ue)”和能够与网络设备通信的其他合适的终端设备。例如，“终端设备”可以是指终端、移动终端(mt)、订户站(ss)、便携式订户站、移动站(ms)或接入终端(at)。
[0059]
镜子110和其他组件之间的通信可以根据任何适当的通信协议来实现，包括但不限于第一代(1g)、第二代(2g)、第三代的蜂窝通信协议、(3g)，第四代(4g)和第五代(5g)等，诸如无线电气和电子工程师协会(ieee)802.11等的无线局域网通信协议，和/或当前的任何其他协议已知或将来会发展。此外，该通信可以利用任何适当的无线通信技术，包括但不限于：码分多址(cdma)，频分多地址(fdma)，时分多地址(tdma)，频分双工器(fdd)，时间划分双工器(tdd)，多输入多输出(mimo)，正交频分多址(ofdma)和/或任何当前已知或将来将要开发的技术。
[0060]
如图1b所示，镜子110可包括耦合到(多个)处理器1100的一个或多个存储器1110、
耦合到处理器1100的一个或多个发射器和/或接收器(tx/rx)1130。
[0061]
处理器1100可以是适合于本地技术网络的任何类型，并且作为非限制性示例，可以包括通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(dsp)和基于多核处理器架构的处理器中的一种或多种。镜子110可以具有多个处理器，诸如专用集成电路芯片，处理器在时间上从属于与主处理器同步的时钟。
[0062]
存储器1110可以是适合于本地技术网络的任何类型，并且作为非限制性示例，可以使用任何合适的数据存储技术来实现，诸如非暂态计算机可读存储介质、基于半导体的存储器设备、磁存储器设备和系统、光学存储器设备和系统、固定存储器和可移动存储器。
[0063]
存储器1110存储程序1120的至少一部分。tx/rx 1130用于双向通信。tx/rx 1130具有至少一个天线以促进通信，尽管实际上本申请中提到的接入节点可以具有多个天线。通信接口可以表示与其他网络元件通信所必需的任何接口。
[0064]
假定程序1130包括程序指令，该程序指令在由相关联的处理器1100执行时使得镜子110能够根据本公开的实施例进行操作，如本文中以下附图讨论的。也就是说，本公开的实施例可以通过可以由镜子110的处理器1100执行的计算机软件来实现，或者通过硬件来实现，或者通过软件和硬件的组合来实现。
[0065]
图3示出了可以在其中实现本公开的实施例的环境300的示意图。用户310站在具有相机130
‑
1和相机130
‑
2的镜子110的前面。用户310可以指人类或指动物(例如猫)。参考图3描述本公开的实施例。仅出于说明的目的，本文描述的用户310是指人类。
[0066]
图4示出了根据本公开的实施例的方法400的流程图。方法400可以在镜子110处实现。
[0067]
在框410处，镜子110检测镜子110前的用户310的标识。例如，可以在用户410打开镜子310之后或在用户410输入命令以执行照明应用之后，检测用户310的标识。
[0068]
在一些实施例中，通过示例的方式，可以通过识别用户410的面部来确定用户的标识。面部识别技术在本领域中是众所周知的。通常，可以将由相机130
‑
1和相机130
‑
2检测到的面部图像与预先存储在镜子110中或预先存储在镜子110可访问的远程存储器中的面部信息(例如照片)进行比较，以确定用户410的标识。即，镜子110可以将用户310的标识与预先存储的用户进行匹配。
[0069]
应该理解，本公开的实施例不限于面部识别。例如，传感器140可以是生物计量传感器，该生物计量传感器获得用户310的生物计量信息以确定标识。例如，在一些实施例中，可以通过检测用户310的指纹来识别用户310的标识。可替代地，可以通过检测用户310的虹膜来识别用户310的标识。在其他实施例中，可以通过接收来自用户410的输入(例如，特定的密码或语音命令)来识别用户310的标识。
[0070]
在框420处，镜子110基于用户310的标识来确定与镜子110相关联的照明设备120的照明设置。照明设置可以包括但不限于色温、照明角度、照明焦点和照明亮度级别中的任意一种，或它们的任意组合。
[0071]
在一些实施例中，可以将用户的标识与照明设置相关联地存储。例如，如果用户310的名称是“爱丽丝”并且用户310先前已经使用了镜子110，则镜子110可以存储带有标签“爱丽丝”的照明设置。下次，如果镜子110检测到表明用户310是爱丽丝的标识，则镜子110可以取回带有标签“爱丽丝”的照明设置。替代地或另外地，如果标识是用户310的声纹，则
镜子110可以将声纹存储在照明设置中。如果用户310再次使用镜子110并且尝试通过语音命令唤醒镜子110，则镜子110识别用户310的声纹并根据该声纹取回照明设置。
[0072]
在其他实施例中，镜子110可以确定用户310是新用户，这意味着用户310的标识先前未被存储。在这种情况下，镜子110可以加载默认的照明设置。可以从互联网上下载默认照明设置。可替代地或附加地，可以在制造过程期间将默认照明设置存储在镜子110中。
[0073]
可替代地，在镜子110确定用户310是新用户之后，镜子110可以基于用户310的多个外观特征来确定先前已经存储并且与用户310具有相似外观的另一个用户。例如，如果镜子110确定用户310具有深色皮肤，则镜子110选择具有深色皮肤的另一用户，并将与另一用户存储的照明设置确定为用户310的照明设置。
[0074]
在一些实施例中，镜子110可以基于由相机130捕获的照片来确定用户310的多个外观特征。多个外观特征可以包括但不限于以下任一种：用户310的皱纹、用户310的眼睛下方的黑眼圈、用户310的面部黑点、用户310的面部形状、用户310的性别、用户310的年龄、用户310的肤色、用户310的发型，以及其任何组合。稍后将描述由镜子110确定用户310的多个外观特征的示例。
[0075]
以这种方式，镜子310的照明条件可以随着不同的用户而变化。因此，满足了不同用户的需求。
[0076]
在框430处，镜子110使照明设备120以照明设置来对用户310进行照明。图5示出了根据本公开的一些实施例的控制光源的示意图。如上所述，镜子310可具有安装在镜子侧面的多个光源。每个光源包括led芯片510和透镜520，透镜520用于控制投射在用户310的面部上的光圈。透镜520可以是焦距可控的透镜，其焦距可以通过电压来控制，因此它不需要前后移动透镜520来改变光圈的直径。
[0077]
为了控制光圈的位置，改变了led芯片510和透镜520的相对位置。这可以通过移动led芯片410或移动透镜520或旋转透镜520来实现。由于使用了焦点可控透镜，因此不需要改变led芯片510和透镜520之间的距离。可以通过微型马达控制运动。投影光圆的期望位置由ai引擎确定，led芯片510与透镜和人脸之间的距离也是已知的，因此很容易获得led芯片510和/或透镜510的目标位置被移动。
[0078]
在一些实施例中，假设基于照明设置，存在n个光源来对用户310的面部进行照明。有些光源用于整体照明，有些用于缺陷解决，有些则用于消除/突出显示。假设有k个剩余光源，第i个光源的光圈的发光度为l
i
(x，y，a
i
，f
i
，b
i
)，其中x和y是感兴趣的位置，a是光源角度；f是光的焦点，b是光的发光度。k个光源的组合发光由下式给出：
[0079][0080]
此外，使用迭代的分层处理解决方案来执行总体照明控制。好处是复杂度大大降低了。它包含四层和五个步骤。这四个层是整体照明层、对比度控制层、突出显示层和色温层。
[0081]
在一些实施例中，镜子110可以基于与对用户310进行照明有关的因素来更新照明设置。这些因素可以包括但不限于以下任何一项：用户310的外观特征、对象相对于镜子110
的位置，以及用户310所处环境的至少一种周围照明条件。该因素还可以包括用户310的经优化照片。
[0082]
在示例实施例中，镜子110可以由相机130(例如，相机130
‑
1和/或相机130
‑
2)捕获至少一张照片，并且基于所捕获的照片来确定多个外观特征。如果镜子110被激活，则相机130同步地拍摄用户310的照片。照片可以用于计算用户310到镜子110的距离(例如，图2中所示的距离1210)和面部位置(即，用户310的高度)。相机130拍摄的每张照片可以通过ai模型被发送到面部识别引擎，该ai模型利用指定面部外观特征的一堆照片被训练。
[0083]
图6示出了根据本公开的实施例的用户310的位置检测的示例。用户310的空间位置可以被两个相机130
‑
1和130
‑
2识别。如上所述，相机130
‑
1和相机130
‑
2包括镜头。具体地，两个镜头的图像被小块(patch)分开。对于每个小块，计算与其他图像上的其他小块的相关性，以便找到相应小块在其他图像中出现的位置。当在三个图像中找到相同的小块时，可以计算小块与镜头之间的角度。例如，如果第一个图像中的坐标为(x_1，y_1)，并且图像的中心为原始点，则角度为tan
‑
1(y_1/x_1)。该角度标识了点和相机之间的线。这两条线可以用以下公式表示：
[0084]
z＝a1x+b1y+c1
ꢀꢀꢀ
(4)
[0085]
z＝a2x+b2y+c2
ꢀꢀꢀ
(5)
[0086]
原则上，两条线之间有一个交点，因此可以确定该点。
[0087]
在一些实施例中，镜子110可以通过使用学习过程来确定用户310的外观特征。图7示出了根据本公开的一些实施例的系统700的示意图。系统700可以被实施在镜子110上。在一些实施例中，系统700可以被实施在可以由镜子110访问的远程计算设备上。如图7所示，系统700包括面部特征学习模块710以及解决(cure)学习模块720。相机130捕获的照片730可以被视为系统700的输入。面部特征学习模块710使用传统的神经网络对不同类型的面部进行分类，并获得针对每种类型的相关平均面部750，该相关平均面部750被称为“原型”面部。
[0088]
解决学习模块720可以利用所获得的用户面部、原型面部750以及包括温度、柔和度和光源的光的用户偏好设置740的输入来进行强化学习，以帮助系统校正用户310的照明设置的缺陷。当系统700工作时，它将持续捕获用户的图像及其设置，以随着时间改善其模型。
[0089]
图8示出了用户310的面部800的外观特征检测的示意图。如图8所示，可以基于面部识别的结果来分割面部800。仅作为示例，在面部800上检测到的外观特征包括用户310的皱纹、用户310的黑眼圈和用户310的黑点。通常，皱纹可能出现在用户的前额、嘴巴和眼睛处，眼睛下方的黑眼圈在眼睛下方，并且黑点可能出现在任何地方。为了说明的目的，下面描述皱纹、黑眼圈和黑点的检测。
[0090]
对于皱纹检测，在一些实施例中，皱纹检测有两个步骤：面部分割和皱纹学习。如前所述，皱纹主要出现在某些面部区域。因此，如果检测到用户310的面部800，则面部800可以被分成5
×
5的网格，并且皱纹检测可以应用于13个子网格。图9示出了根据本公开的一些实施例的皱纹学习系统900。举例来说，皱纹学习系统900包括神经网络910，以学习不同类型的皱纹。例如，具有不同类型的皱纹的照片被输入到神经网络910，并且神经网络已经学习了不同类型的皱纹。这些照片可以包括：婴儿930的照片，前额940上的皱纹照片，嘴950上
的皱纹照片和脸颊960上的皱纹照片。如图9所示，不同类型的皱纹可以包括：垂直皱纹970、水平皱纹980、混合皱纹990和无皱纹995。每种类型都可以影响最终的照明设置。当学习皱纹模式并且建立卷积神经网络时，由相机130捕获的照片被发送到卷积神经网络以检测皱纹。不仅检测到皱纹，还检测到皱纹类型，该皱纹类型用于调节照明设置以减轻皱纹的外观，这将在后面说明。
[0091]
对于眼睛下方的黑眼圈检测，在一些实施例中，可以利用眼睛分割来实现对眼睛下方的黑眼圈的检测，该眼睛分割首先检测眼睛的位置，然后定位眼睛下方的区域。基于色差检测眼睛下黑眼圈的级别(例如，严重、正常、轻、无)。可以基于不同的状态来确定照明设置。图10示出了根据本公开实施例的对眼睛下方的黑眼圈进行照明的示意图。例如，照明设备120中的一些光可以以与眼睛下方的黑眼圈的状态相对应的增强的发光水平来瞄准检测到的眼睛下方的黑眼圈。此外，如图10所示，光线的方向可以略低于眼睛，以便当光在眼睛上方时去除潜在的阴影。
[0092]
对于黑点和/或其他皮肤问题，在一些实施例中，可以通过找到具有连续暗色的区域的边缘来检测黑点。举例来说，黑点的数量及其总面积被计算和定级。如果黑点的大小足够大以至于可以解决，这取决于光的焦点距离，则其处理方式类似于眼睛下的黑眼圈。照明设置可能取决于黑点。例如，如果黑点的数量较大，则镜子110可以将照明设备120配置为提供更柔和且亮度较小的光。
[0093]
如上所述，在一些实施例中，可以基于用户310的外观特征来调节照明设置。例如，可以基于用户310的面部形状来调节照明设置。图11示出了根据本公开的实施例的基于用户310的面部形状来调节照明设置的步骤。如图11所示，用户310的下颌上的光可以更暗和更柔和，用户310的额头上的光可以更亮。用户脸颊上的光可能会更红，眼睛上的色温会更高
[0094]
为了说明的目的，下面描述基于照明来对用户310进行照明的实施例。镜子110从照明设备的多个光源中选择光源。尽管存在大量的光源，但是不需要全部使用它们来解决用户310的面部缺陷。如图12所示，照明设备120的区域1201中的光源用于解决皱纹。发现光的角度或方向影响照明的效果。如图13所示，如果将光源放置在垂直皱纹的右侧，则由于阴影，皱纹看起来更加严重。因此，照明设置指示使用在皱纹的相同方向上并且在小于特定阈值的角度中的光源用于解决特定的皱纹缺陷。
[0095]
在一些实施例中，可以基于用户310的身高来调节照明设置。一般的照明是用柔和的光来平滑地照亮面部。在拐角处使用光源，并使用最小焦点距离来创建柔和的灯光，并根据用户的身高调节光线以覆盖整个面部。亮度被控制为比周围光亮一站左右。
[0096]
可替代地或附加地，可以基于用户310的肤色来调节照明设置。例如，用于肤深色的人的光更强，但是使用非常强的光来照亮脸是没有意义的。
[0097]
在其他实施例中，可以基于用户310的位置来调节照明设置。例如，可以使用流明来测量效果，并且其与以下公式中给出的距离具有平方关系。
[0098]
l～4πd2ꢀꢀꢀ
(6)
[0099]
其中l是从用户310到镜子110的距离，并且d代表站在镜子前的特定长度1210上的用户210。由此，可以将亮度控制为与镜子之间的距离无关的恒定值。
[0100]
在一些实施例中，照明设备120具有要基于照明设置来配置的多个光源，并且它们
中的每一个可以具有不同的角度、焦点和光强度。
[0101]
例如，可以通过以下公式来更新照明设置。
[0102][0103]
i
a，f，b
(x
j
，y
j
)是针对特定参数集{角度，焦点，亮度}的发光位置在哪里，脸上有m个小网格，x和y是感兴趣的位置，a是光源的角度；f是光的焦点，b是光的发光度。
[0104]
每次，通过以下公式更新每个光源的参数。对于光源的角度：
[0105][0106][0107]
其中，α是梯度率。
[0108]
同样，对于焦点：
[0109][0110]
对于亮度：
[0111][0112]
每次仅部分光线的参数被更新并且要被更新的光线被随机地选择。下表1显示了更新照明设置的示例程序：
[0113]
表1
[0114][0115]
在一些实施例中，镜子110可以基于环境的周围照明条件来调节照明设置。图14中显示了不同周围照明条件的总体照明设置。例如，如果周围光1410太暗，则用户310面部(例如，1420和1430)上的光仍应保持在光源上。当环境光上升时，用户310的面部的光也上升。然而，即使周围光1410太强，用户310的面部(1420和1430)上的光线也不应太强。用户310的脸上的光线还取决于皮肤。较亮的皮肤需要较少的光(1420)，而较黑的皮肤需要更多的光(1430)。差异最多保持一站式。
[0116]
在一些实施例中，可以微调照明设置。例如，假设有m个未使用的光源，则可以使用这些光源来改善照明效果。首先，计算皮肤的小范围变化。所使用的光圈的最小值为r，所述小比例为2r至r。然后可以获得这些区域的遮罩。然后，将一个光线用于这些阴影区域中的每个阴影区域，并将其发光设置为最暗点与其周围最亮区域之差的一半。此后，将测量总体对比度，以检查是否有某些区域的光线太亮以及对比度是否在可接受的范围内。如果超出可接受范围，则将最明亮的光的发光调节为针对差异线性，以使总体对比度降低到可接受的水平。
[0117]
在一些实施例中，可以通过以下公式来调节色温。
[0118]
t＝θt1+βt1+γt1ꢀꢀꢀ
(12)
[0119]
其中，θ，β和γ是系数，并且t1是基于用户310的偏好(更温暖或更寒冷)的照明。t2是从用户310的年龄得出的照明。光源配置为年轻人较冷，老年人则较暖。t3是相对于时间的发光分量。早晨使用较冷的光线，晚上使用较暖的光线。整体色温从3000k到6000k不等。
[0120]
如上所述，镜子110可以与终端设备通信。镜子110可以经由终端设备输出一些指令(例如，语音命令)以指示用户310调节照明设置。在其他实施例中，镜子310可以从用户310接收指示用户310偏爱哪种类型的外貌的输入。镜子310还可以基于用户的输入来调节
照明设置。镜子310可以经由终端设备或其他输入设备(例如，键盘，触摸屏等)接收输入。
[0121]
在一些实施例中，用于执行方法300的设备(例如，镜子110)可以包括用于执行方法300中的相应步骤的相应装置。这些装置可以以任何合适的方式来实现。例如，它可以通过电路或软件模块来实现。
[0122]
在一些实施例中，该装置包括：用于检测镜子前的对象的标识的部件；用于基于对象的标识来确定针对与镜子相关联的照明设备的照明设置的部件；以及用于使照明设备以照明设置对对象进行照明的部件。
[0123]
在一些实施例中，用于检测对象的标识的部件：用于捕获对象的照片的部件；以及用于识别对象的标识包括将照片与预存储的照片进行比较的部件。
[0124]
在一些实施例中，用于确定照明设置的部件包括：用于确定标识是否先前已经与先前的照明设置相关联地存储的部件；以及用于响应于确定标识先前已经被存储，取回先前的照明设置作为照明设置的部件。
[0125]
在一些实施例中，用于确定照明设置的部件包括：用于响应于缺少标识，基于对象的多个外观特征确定另一对象的部件，对象与另一对象之间的相似度值超过阈值；以及用于将另一对象的另一照明设置确定为照明设置的部件。
[0126]
在一些实施例中，该装置还包括：用于从对象获得生物计量信息的部件；以及用于基于生物计量信息来检测标识的部件。
[0127]
在一些实施例中，该装置还包括：用于获得与对对象进行照明有关的至少一个因素的部件；以及用于基于至少一个因素更新照明设置的部件。
[0128]
在一些实施例中，至少一个因素包括以下至少之一：与对象的外观相关的对象的至少一个特征，对象相对于镜子的位置，对象所处环境的至少一个周围照明条件，以及对象的至少一张经优化的照片。
[0129]
在一些实施例中，至少一个特征包括以下至少之一：对象的皱纹，对象的眼睛下方的黑眼圈，对象的面部黑点，对象的面部形状，对象的性别、、对象的年龄和对象的发型。
[0130]
在一些实施例中，照明设置包括以下中的至少一项：色温、照明的角度、照明的焦点和照明的亮度级别。
[0131]
在一些实施例中，该装置还包括：用于接收用户输入的部件，用户输入指定相关联的照明设备的照明设置。
[0132]
虽然本说明书包含很多特定的实现细节，但是这些不应当被解释为对任何公开内容或可能要求保护的内容的范围的限制，而应当被解释为对特定实现的特定公开内容特定的特征的描述。在单独实施例的上下文中在本说明书中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以分别在多个实施例中或以任何合适的子组合来实现。此外，尽管以上可以将特征描述为以某些组合起作用并且甚至最初如此要求保护，但是在某些情况下，可以从组合中排除所要求保护的组合中的一个或多个特征，并且所要求保护的组合可以涉及子组合或子组合的变体。
[0133]
类似地，尽管在附图中以特定顺序描绘操作，但是这不应当被理解为要求这样的操作以所示的特定顺序或以连续的顺序执行，或者执行所有示出的操作以实现期望的效果。结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统组件的分离不应当被理解为在所有实施例中都需要这种分离，并且应当理解，所描述的程
序组件和系统通常可以集成在单个软件产品中，或者打包成多个软件产品。
[0134]
当结合附图阅读时，鉴于前述描述，对本公开的前述示例性实施例的各种修改、改编对于本领域技术人员而言将变得很清楚。任何和所有修改仍将落入本公开的非限制性和示例性实施例的范围内。此外，受益于前述说明书和相关附图中呈现的教导的本公开的这些实施例所涉及的本领域技术人员将能够想到本文中阐述的本公开的其他实施例。
[0135]
因此，应当理解，本公开的实施例不限于所公开的特定实施例，并且修改和其他实施例旨在被包括在所附权利要求的范围内。尽管本文中使用特定术语，但是它们仅在一般和描述性意义上使用，而不是出于限制的目的。