[實用新型]帶有監控和信息檢索的智能電視終端無效
| 申請號: | 200820033496.2 | 申請日: | 2008-03-25 |
| 公開(公告)號: | CN201226568Y | 公開(公告)日: | 2009-04-22 |
| 發明(設計)人: | 趙力;魏昕;奚吉;王青云;喬杰 | 申請(專利權)人: | 趙力 |
| 主分類號: | H04N5/445 | 分類號: | H04N5/445;H04N5/00;H04N7/173;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 210096江蘇省南京市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 帶有 監控 信息 檢索 智能 電視 終端 | ||
【所屬技術領域】
本實用新型涉及一種電視終端。特別涉及到了通過監控和信息檢索來控制電視機顯示的智能電視終端。
【背景技術】
隨著科學技術的發展,電視等多媒體技術已普遍應用于千家萬戶中,尤其是在電視節目越發豐富的今天,電視機已經成為老百姓家庭不可或缺的生活必備品,其不但可以幫助用于度過閑暇時光,還能同時帶給用戶豐富的知識。
現有的電視智能化程度不高,并且缺乏用戶與電視機之間的交互性。如,當用戶需要搜索自己感興趣的節目時,需要通過遙控器來查找并切換,電視終端無法根據特定的用戶自動呈現出該用戶喜愛的節目或者節目單;用戶長時間觀看電視節目,會出現異常(緊張,疲勞,焦慮等)收看狀態,而電視機缺乏必要的提示等。
【實用新型內容】
為了解決現有電視終端的缺陷和不足,本實用新型提供了一種帶有監控和信息檢索的智能電視終端。本實用新型所采用的技術方案是:該智能電視終端包括:控制處理單元;與控制處理單元相連的監控模塊以及與監控模塊相連的監控設備;與控制處理單元相連的信息檢索模塊以及與信息檢索模塊相連的機頂盒;與控制處理單元相連的定時器;與控制處理單元相連的顯示處理單元以及與顯示處理單元相連的顯示器;監控設備自動捕捉電視機前的用戶,并通過監控模塊進行用戶身份識別,控制處理單元用識別出的結果去信息檢索模塊中檢索該用戶喜愛的節目,并通過顯示處理單元控制顯示器,自動播放相匹配的節目或顯示出該用戶喜愛的節目預告單。每隔一段時間,定時器通過控制處理單元,使監控模塊自動對用戶的表情進行識別,當發現用戶處于異常收看狀態時,通過控制處理單元和顯示處理單元,在顯示器上自動給出提示,提醒用戶注意休息或更換其他節目。
根據本實用新型的結構,電視機進一步包括用戶輸入設備,控制處理單元響應用戶輸入設備的信號對所述電視機節目頻道的選擇,用于身份識別與表情識別的訓練過程開始與結束的確認。
由于采用上述技術方案,本實用新型具有這樣的優點和有益效果:(1)開機后自動判斷用戶的身份,如果現在正好有用戶喜愛的節目,則在顯示器上自動播放,如果現在沒有,則自動列出用戶喜愛的節目列表,提醒用戶按時收看。(2)定期監控和識別用戶的表情,當發現用戶處于異常收看狀態(緊張,疲勞,焦慮等)時,顯示器自動給出提示信息,提醒用戶注意休息或更換相應的節目。
【附圖說明】
圖1是本實用新型的整體結構框圖。
圖2是監控模塊內部的工作流程圖。
圖3是信息檢索模塊內部的工作流程圖。
圖4是本實用新型的整體工作流程圖。
【具體實施方式】
下面結合附圖和具體實施方式對本實用新型作進一步詳細描述。
圖1是本實用新型的整體結構框圖。在本實施例中,虛線方框表示電視機。監控設備與電視機中的監控模塊相連,機頂盒與電視機中的信息檢索模塊相連。電視機包括控制處理單元;與控制處理單元相連的定時器;與控制處理單元相連的監控模塊;與控制處理單元相連的信息檢索模塊;與控制處理單元相連的顯示處理單元及與顯示處理單元相連接的顯示器。
監控模塊的內部工作流程如圖2所示。由監控設備獲取圖像信息,作為監控模塊的輸入。首先進行人臉檢測與定位,即檢測輸入的圖像中是否有人臉,如果有,則將其從背景中分割出來,并確定其在圖像中的位置。然后進入預處理過程,預處理需要去除圖像中的噪聲,加強有用信息,并對由輸入儀器或其它因素造成的圖像退化現象進行復原。例如,在電視機周圍環境光線較暗的時候進行光照補償,這樣可以有效地克服光照變化和光線較暗時識別率低的問題。經過人臉檢測定位與預處理后的圖像信息,根據用途不同,分成兩個部分,即用戶身份特征信息的提取和用戶表情特征信息的提取。身份特征信息重在反映用戶的身份,而表情特征信息主要包括最能反映不同表情的特征變量。無論是身份識別還是表情識別都包含了訓練和識別判斷兩個過程。在第一次使用時,用戶需要進行訓練,將訓練好的該用戶的身份和各種表情信息分別存入身份信息樣本庫和表情信息樣本庫中。而后就可以利用兩個樣本庫里已有的信息進行身份判斷或是表情識別,并將判斷的結果輸出。在這里,身份識別可以采用基于幾何特征的方法、基于模板匹配的方法和基于統計的方法等。而表情識別可以采用基于隱馬爾可夫模型、基于人工神經網絡、基于支持向量機、基于核判別分析等方法。
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