[發(fā)明專利]移動終端的控制方法、裝置及存儲介質(zhì)和移動終端

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710918822.1
• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN107704919B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁昆
• 申請（專利權(quán)）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種移動終端的控制方法，其特征在于，包括：

獲取用戶的面部器官動作信息；

獲取基于機器學習的預設(shè)反饋模型，所述預設(shè)反饋模型由多個已知反饋信息的面部器官動作樣本訓練得到，用于對面部器官動作基于用戶屬性和移動終端狀態(tài)確定相應的反饋信息，不同的用戶屬性和移動終端狀態(tài)下對應不同的預設(shè)反饋模型；

將所述面部器官動作信息輸入至所述預設(shè)反饋模型中，并獲取所述預設(shè)反饋模型的輸出結(jié)果；

根據(jù)所述輸出結(jié)果，執(zhí)行與所述輸出結(jié)果對應的反饋操作；

獲取用戶的面部器官動作以及根據(jù)所述面部器官動作觸發(fā)的反饋信息，將所述面部器官動作和所述反饋信息作為訓練樣本；

多次執(zhí)行獲取訓練樣本的操作，對獲取到的多個訓練樣本進行訓練，生成預設(shè)反饋模型；

所述用戶屬性包括用戶標識、年齡、性別、興趣愛好和健康狀況中的至少一項；

所述移動終端狀態(tài)包括移動終端當前運行的應用程序、當前位置和當前時間中的至少一項。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取基于機器學習的預設(shè)反饋模型包括：從預設(shè)服務器或者移動終端本地獲取基于機器學習的預設(shè)反饋模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一項所述的方法，其特征在于，所述執(zhí)行與所述輸出結(jié)果對應的反饋操作之后還包括：

接收用戶輸入的輸出結(jié)果修正信息；

將所述面部器官動作信息和所述輸出結(jié)果修正信息反饋至所述預設(shè)反饋模型，用于對所述預設(shè)反饋模型進行訓練及更新。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶的面部器官動作以及根據(jù)所述面部器官動作觸發(fā)的反饋信息包括：

獲取組成所述面部器官動作的各幀圖像，根據(jù)所述各幀圖像中每兩幀相鄰圖像的灰度值差值確定面部器官動作的特征信息；

獲取所述面部器官動作生成的過程中或者生成之后觸發(fā)的反饋信息；

所述將所述面部器官動作信息輸入至所述預設(shè)反饋模型中，并獲取所述預設(shè)反饋模型的輸出結(jié)果包括：

將所述面部器官動作信息輸入至所述預設(shè)反饋模型中，并獲取所述預設(shè)反饋模型基于所述面部器官動作信息的特征信息確定的反饋信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一項所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述輸出結(jié)果，執(zhí)行與所述輸出結(jié)果對應的反饋操作包括：

若所述輸出結(jié)果為關(guān)閉應用的反饋信息，則自動執(zhí)行關(guān)閉當前應用程序的操作；

若所述輸出結(jié)果為開啟應用的反饋信息，則自動執(zhí)行開啟當前應用程序的操作；

若所述輸出結(jié)果為信息推送的反饋信息，則自動進行相關(guān)信息的推送；

若所述輸出結(jié)果為支付的反饋信息，則自動執(zhí)行支付操作；

若所述輸出結(jié)果為音量調(diào)節(jié)的反饋信息，則自動執(zhí)行移動終端當前音量的調(diào)節(jié)操作。

6.一種移動終端的控制裝置，其特征在于，包括：

面部器官動作信息獲取模塊，用于獲取用戶的面部器官動作信息；

預設(shè)反饋模型獲取模塊，用于獲取基于機器學習的預設(shè)反饋模型，所述預設(shè)反饋模型由多個已知反饋信息的面部器官動作樣本訓練得到，用于對面部器官動作基于用戶屬性和移動終端狀態(tài)確定相應的反饋信息，不同的用戶屬性和移動終端狀態(tài)下對應不同的預設(shè)反饋模型；

反饋結(jié)果輸出模塊，用于將所述面部器官動作信息輸入至所述預設(shè)反饋模型中，并獲取所述預設(shè)反饋模型的輸出結(jié)果；

反饋操作執(zhí)行模塊，用于根據(jù)所述輸出結(jié)果，執(zhí)行與所述輸出結(jié)果對應的反饋操作；

訓練樣本獲取模塊，用于獲取用戶的面部器官動作以及根據(jù)所述面部器官動作觸發(fā)的反饋信息，將所述面部器官動作和所述反饋信息作為訓練樣本；

預設(shè)反饋模型生成模塊，用于多次執(zhí)行獲取訓練樣本的操作，對獲取到的多個訓練樣本進行訓練，生成預設(shè)反饋模型；

所述用戶屬性包括用戶標識、年齡、性別、興趣愛好和健康狀況中的至少一項；

所述移動終端狀態(tài)包括移動終端當前運行的應用程序、當前位置和當前時間中的至少一項。

7.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-5中任一所述的移動終端的控制方法。

8.一種移動終端，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-5中任一所述的移動終端的控制方法。