一种智能电视机及其解屏方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能电视机技术领域，具体地，涉及一种智能电视机及其解屏方法。
【背景技术】
[0002] 锁屏和解屏功能是目前很多电视机都具有的功能，其中有一些是依靠遥控器上的 相应按键实现锁屏和解屏，也有一些是通过输入密码的方式实现锁屏和解屏，还有一些是 通过人脸识别技术实现解屏和锁屏，但很多情况下这些锁屏和解屏技术并不理想，例如，家 庭中成年人看电视节目时，儿童拿着遥控器玩耍有意或者无意地启动锁屏或解屏对应的按 键，就会影响到成年人观看节目；或者，一个家庭成员通过输入密码的方式对电视机设置锁 屏后便离开，此时就会对家中不知道解锁密码的成员（如客人）切换电视节目造成限制；再 或者，电视机通过人脸识别存储了可以设置锁屏和解屏的成员头像之后，就只能由这些已 存储了头像的成员来执行锁屏和解屏，给其他人员使用锁屏和解屏功能带来不便。
[0003] 随着信息技术的发展，电视机智能化的趋势越来越明显，系统伴随着软件应用的 创新和数量的激增，相继出现了智能机顶盒和智能一体机，这也对锁屏和解屏提出了新的 课题，电视机具备更加简单、便捷的锁屏和解屏功能，将会给用户带来更好的观看体验。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例的主要目的在于提供一种智能电视机及其解屏方法，以现有电视机 解屏技术存在不能针对特殊人群执行操作或者用户限制性过强以及操作复杂的问题。
[0005] 为了实现上述目的，本发明实施例提供一种智能电视机的解屏方法，包括：
[0006] 接收解屏命令时，获取总样本集合以及其中每一样本对应的高度比集合，并执行 如下的解屏操作步骤：
[0007] 步骤A1，针对所述总样本集合中的每个样本，利用该样本对应的高度比集合，采用 如下基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的公式，计算每一样本对应的归一化权值：
[0009] 其中，i是样本的序号；
[0010] m是包含有样本i的图像总数，
[0011] k是包含有样本i的图像序号，
[0012] N是所述总样本集合中的样本总数，
[0013] ((〇'是样本i对应的归一化权值，
[0014] 是样本i在第k个图像中对应的权值，
[0015] ?是在k = m时的值，
[0016] g是样本i在第k个图像中的高度，
[0017] h是图像的高度，
[0018] 是样本i在第k个图像中的高度比值，
[0019] μ 1等于样本i在其出现过的所有m个图像中的高度比值的均值；
[0020] 步骤A2,针对所述总样本集合中的所有样本，选取其中归一化权值最大的样本作 为推荐解屏人选，并显示其对应的人脸信息；
[0021] 步骤A3,对电视机前的场景进行拍照并对获得的图像进行扫描，当扫描到所述推 荐解屏人选对应的人脸信息时，执行解屏动作；
[0022] 其中，所述样本、所述总样本集合、所述高度比值和所述高度比集合按照如下方式 获得：
[0023] 于每次对电视机前的场景进行拍照时，获得当前图像；
[0024] 对当前图像进行人脸识别，将识别出的人脸确定为当前图像出现的样本；
[0025] 将当前图像出现的所有样本与总样本集合进行对比，将其中没有在所述总样本集 合中出现过的样本存入所述总样本集合；其中，所述总样本集合包括该智能电视机对电视 机前的场景拍照获得的所有图像出现的样本；
[0026] 计算当前图像出现的样本在当前图像中的高度与当前图像的高度的比值，得到该 样本在当前图像中的高度比值，将该高度比值存入该样本对应的高度比集合中；其中，所述 高度比集合包括对应的样本在其出现过的所有图像中的高度比值。
[0027] 相应的，本发明还提供一种智能电视机，包括：
[0028] 摄像头，用于对电视机前的场景进行拍照；
[0029] 人脸识别模块，用于获取所述摄像头拍照获得的当前图像，并对当前图像进行人 脸识别；
[0030] 样本判断模块，用于将所述人脸识别模块识别出的人脸确定为当前图像出现的样 本，将当前图像出现的所有样本与总样本集合进行对比，将其中没有在所述总样本集合中 出现过的样本存入所述总样本集合；其中，所述总样本集合包括该智能电视机对电视机前 的场景拍照获得的所有图像出现的样本；
[0031 ] 高度比计算模块，用于计算当前图像出现的样本在当前图像中的高度与当前图 像的高度的比值，得到该样本在当前图像中的高度比值，将该高度比值存入该样本对应的 高度比集合中；其中，所述高度比集合包括对应的样本在其出现过的所有图像中的高度比 值；
[0032] 解屏触发模块，用于接收解屏命令时，触发解屏处理模块；
[0033] 解屏处理模块，用于获取所述总样本集合以及其中每一样本对应的高度比集合， 并将所述总样本集合及其中每个样本对应的高度比集合发送给算法处理模块；
[0034] 算法处理模块，用于针对所述总样本集合中的每个样本，利用该样本对应的高度 比集合，采用如下基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的公式，计算每一样本对应的归一化权 值：
[0036] 其中，i是样本的序号；
[0037] m是包含有样本i的图像总数，
[0038] k是包含有样本i的图像序号，
[0039] N是所述总样本集合中的样本总数，
[0040] (?4)'是样本i对应的归一化权值，
[0041] 是样本i在第k个图像中对应的权值，
[0042] ?4是ω;在k = m时的值，
[0043] $是样本i在第k个图像中的高度，
[0044] h是图像的高度，
[0045] 4是样本i在第k个图像中的高度比值，
[0046] μ 1等于样本i在其出现过的所有m个图像中的高度比值的均值；
[0047] 所述解屏处理模块，还用于针对所述总样本集合中的所有样本，选取其中归一化 权值最大的样本作为推荐解屏人选，并显示其对应的人脸信息；触发解屏执行模块；
[0048] 解屏执行模块，用于启动所述摄像头，并对获得的图像进行扫描，当扫描到所述推 荐解屏人选对应的人脸信息时，执行解屏动作。
[0049] 借助于上述技术方案，本发明将人脸识别技术与推荐解屏人选算法结合在一起， 能够从电视机前的用户中分辨不同的人群，以根据需要推荐更合理的人选来触发解屏功 能，相比于现有技术，本发明是通过边使用边采集的动态方式训练总样本集合，无需预先采 集人脸信息，减少了内存使用率，简化了操作程序，而且具有针对特殊人群才执行操作、用 户限制性低的优点，提升了客户体验程度。
【附图说明】
[0050] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述 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的前提下，还可以根据这些附 图获得其他的附图。
[0051] 图1是本发明提供的一种智能电视机解屏方法流程示意图；
[0052] 图2是本发明提供的一种智能电视机锁屏方法流程示意图；
[0053] 图3是本发明提供的另一种智能电视机锁屏方法流程示意图；
[0054] 图4是本发明提供的一种智能电视机的结构框图。
【具体实施方式】
[0055] 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 整地描述，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。
[0056] 在实现本发明的过程中发现：成员在电视面前观看节目时的姿势基本包括站、 座、躺、睡四个，随着时间的推移，家庭中每个成员的这些姿势都会常态化，具有一定的规 律。若对电视机前的场景进行拍照，每个成员在图像中的高度比分布（即图像中人脸 的顶部所在高度与图像分辨率高度的比值）基本符合正态分布，具有正态分布的规律
，不同的成员，其分布的密集点μ不同，通常家长的密集点大于儿童 的密集点，因此，可基于扩展卡尔曼粒子滤波EPF算法对电视机前场景中的成员进行筛选， 找出其中使用次数最多的成年人（表示最有可能在电视机旁的成年人）作为推荐解屏人 选。
[0057] 基于上述发现，本发明提供一种智能电视机的解屏方法，该方法包括：
[0058] 步骤S01，于每次对电视机前的场景进行拍照时，获得当前图像。
[0059] 步骤S02,对当前图像进行人脸识别，将识别出的人脸确定为当前图像出现的样 本。
[0060] 例如，对当前图像进行人脸识别，共识别出η个人脸，即当前图像出现了 η个样本， 这η个样本对应一个样本集合{Tj | j = 1，2,. . .，η}。
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