本发明提供了一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换装置，成本较低且判断准确率高；且能识别人在电视机周围做其他事情的状态、能在省电模式、开关机状态中高效切换，节能环保，为此，本发明还提供了电视机工作模式切换方法。其技术方案是这样的：其特征在于：其包括摄像机、人脸检测模块装置、人眼特征分析模块装置、后台服务器及工作模式切换控制器，所述摄像机的输出端连接所述人脸检测模块装置，所述人脸检测模块装置的输出端分别连接所述人眼特征分析模块装置和所述后台服务器，所述人眼特征分析模块装置的输出端连接所述后台服务器，所述后台服务器的输出端连接所述工作模式切换控制器。
1.一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换装置，其包括摄像机、人眼特征分析模块装置、后台服务器及工作模式切换控制器，所述人眼特征分析模块装置用来判断人眼位置，其特征在于：其还包括用来判定是否有人脸出现的人脸检测模块装置，并将检测出的人脸信息传送至所述人眼特征分析模块装置；所述人眼特征分析模块装置还用来判断人眼的闭合状态、瞳仁位置、上眼睑圆周、内外角点和虹膜中心，从而综合判断出观看者的视线方向；所述摄像机的输出端连接所述人脸检测模块装置，所述人脸检测模块装置的输出端分别连接所述人眼特征分析模块装置和所述后台服务器，所述人眼特征分析模块装置的输出端连接所述后台服务器，所述后台服务器的输出端连接所述工作模式切换控制器。
2.一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换方法，其特征在于：其是通过人眼特征分析，确定观看者的人眼开阖、视线方向，进一步确定电视机工作模式切换的方法；其具体步骤如下：(1)开启电视机的同时，视频摄像机开启并进行视频采集；
（2）人脸检测模块装置，对从摄像机获取的图像信息进行分析，以判定是否有人脸出现：若无人脸信息，将分析信息发送给后台服务器；
若有人脸信息，将检测出的人脸信息传送至人眼特征分析模块；
(3)人眼特征分析模块装置使用人眼定位与基于视线角度的人眼视线检测算法，对从摄像机中人眼信息进行分析，确定观看者的眼睛开阖与视线方向，并将分析结果传送至后台服务器；
（4）后台服务器进行综合统计，判定以上状态的持续时间并分析是否需要切换电视机工作模式； 后台服务器获取的无人脸信息时间超过预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
后台服务器获取的人眼闭合状态信息时间超过预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
后台服务器获取的人眼视线不对准屏幕的信息时间超过第一预设定时间，将省电模式请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
后台服务器获取的人眼视线不对准屏幕的信息时间超过第二预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
后台服务器统计待机模式时间超过预设定时间，将关机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
(5)电视机工作模式切换控制器根据获取到的工作模式切换信号，进行电视机的工作模式的切换。
一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换装置及方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换装置，本发明还涉及一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换方法。
背景技术
[0002] 电视机是人们日常生活中使用频率相当高的休闲、学习工具，也是主要的耗电家用电器之一。人们在使用电视机的过程中经常会出现暂时离开、观看时入睡、幼儿无意开启的情况，这不仅是在浪费电资源，也是在消耗电视机的使用寿命。
[0003] 现有电视机节电技术可实现在无人状态下转入省电模式、入睡关机的功能，但仍存在以下缺陷：一、多采用红外线探测器、红外热像仪等设备，成本较高且判断准确率低；二、不能识别人在电视机周围做其他事情的状态；三、不能在省电模式、开关机状态中高效切换。
发明内容
[0004] 针对上述问题，本发明提供了一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换装置，成本较低且判断准确率高；且能识别人在电视机周围做其他事情的状态、能在省电模式、开关机状态中高效切换，节能环保，为此，本发明还提供了电视机工作模式切换方法。
[0005] 一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换装置，其特征在于：其包括摄像机、人脸检测模块装置、人眼特征分析模块装置、后台服务器及工作模式切换控制器，所述摄像机的输出端连接所述人脸检测模块装置，所述人脸检测模块装置的输出端分别连接所述人眼特征分析模块装置和所述后台服务器，所述人眼特征分析模块装置的输出端连接所述后台服务器，所述后台服务器的输出端连接所述工作模式切换控制器。
[0006] 一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换方法，其特征在于：其是通过人眼特征分析，确定观看者的人眼开阖、视线方向，进一步确定电视机工作模式切换的方法。
[0007] 其进一步特征在于：
[0008] 其具体步骤如下：
[0009] (1)开启电视机的同时，视频摄像机开启并进行视频采集；
[0010] （2）人脸检测模块装置，对从摄像机获取的图像信息进行分析，以判定是否有人脸出现：
[0011] 若无人脸信息，将分析信息发送给后台服务器；
[0012] 若有人脸信息，将检测出的人脸信息传送至人眼特征分析模块；
[0013] (3)人眼特征分析模块装置使用人眼定位与基于视线角度的人眼视线检测算法，对从摄像机中人眼信息进行分析，确定观看者的眼睛开阖与视线方向，并将分析结果传送至后台服务器；
[0014] （4）后台服务器进行综合统计，判定以上状态的持续时间并分析是否需要切换电视机工作模式；
[0015] 后台服务器获取的无人脸信息时间超过预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
[0016] 后台服务器获取的人眼闭合状态信息时间超过预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
[0017] 后台服务器获取的人眼视线不对准屏幕的信息时间超过第一预设定时间，将省电模式请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
[0018] 后台服务器获取的人眼视线不对准屏幕的信息时间超过第二预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
[0019] 后台服务器统计待机模式时间超过预设定时间，将关机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器；
[0020] (5)电视机工作模式切换控制器根据获取到的工作模式切换信号，进行电视机的工作模式的切换。
[0021] 采用本发明的上述方法，通过人脸检测模块装置与人眼检测模块能够分析观看者是否睡眠，视线朝向，根据观看者的状态切换电视机工作模式，不仅仅节约了资源，而且提高了电视机使用者的生活质量。该方法还可以广泛的应用在个人计算机等各种设备上，具有很高的经济价值和社会效应。
[0022] 附图说明：
[0023] 图1为本发明中使用的结构示意图；
[0024] 图2为本发明的工作原理框图。
[0025] 具体实施方式：
[0026] 本发明包括摄像机1、人脸检测模块装置5、人眼特征分析模块装置2、后台服务器3及工作模式切换控制器4，摄像机1的输出端连接人脸检测模块装置5，人脸检测模块装置
5的输出端分别连接人眼特征分析模块装置2和后台服务器3，人眼特征分析模块装置2的输出端连接后台服务器3，后台服务器3的输出端连接工作模式切换控制器4。
[0027] 一种基于人眼特征分析的电视机工作模式切换方法，是通过人眼特征分析，确定观看者的人眼开阖、视线方向，进一步确定电视机工作模式切换的方法。
[0028] 具体工作步骤如下：
[0029] (1)电视机的同时，视频摄像机开启并进行视频采集；
[0030] （2）人脸检测模块装置5，对从摄像机1获取的图像信息进行分析，以判定是否有人脸出现：
[0031] 若无人脸信息，将分析信息发送给后台服务器3；
[0032] 若有人脸信息，将检测出的人脸信息传送至人眼特征分析模块装置2；
[0033] (3)人眼特征分析模块装置2使用人眼定位与基于视线角度的人眼视线检测算法，对从摄像机1中人眼信息进行分析，确定观看者的眼睛开阖与视线方向，并将分析结果传送至后台服务器3；
[0034] （4）后台服务器3进行综合统计，判定以上状态的持续时间并分析是否需要切换电视机工作模式。
[0035] 后台服务器3获取的无人脸信息时间超过预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器4；
[0036] 后台服务器3获取的人眼闭合状态信息时间超过预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器4；
[0037] 后台服务器3获取的人眼视线不对准屏幕的信息时间超过第一预设定时间，将省电模式请求信号传送给电视机工作模式切换控制器4；
[0038] 后台服务器3获取的人眼视线不对准屏幕的信息时间超过第二预设定时间，将待机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器4；
[0039] 后台服务器3统计待机模式时间超过预设定时间，将关机请求信号传送给电视机工作模式切换控制器4；
[0040] (5)电视机工作模式切换控制器4根据获取到的工作模式切换信号，进行电视机的工作模式的切换。
[0041] 上述方法中，图2中人脸检测模块装置5对视频摄像机1采集到的图像进行人脸检测，基于共知的adaboost学习算法，其步骤是在人脸检测模块装置中使用离线训练进而设计出高效的特征选择分类器，该分类器选择使用树判决器，判决是否存在人脸。
[0042] 图2中人眼特征分析模块装置2检测中使用了眼睛定位算法，基于视线角度的人眼视线检测算法确定人眼的位置、开闭合状态，视线角度。
[0043] 首先使用基于人脸结构的人眼定位算法，以检测人眼位置信息，其步骤如下：先将采集到的图像处理为灰度图像，在对原灰度图像做边缘灰度加强；然后结合根据人脸几何特征建立的人眼位置判定准则，确定人眼位置；最后用两维相关系数作为对称相似度来检验检测出的双眼的真实性，并利用找到的双眼图像垂直方向的灰度积分投影，以找到能区分人眼的开闭合状态的灰度阈值，若人眼是张开的，进一步利用积分投影确定瞳仁位置，瞳仁位于积分图的峰值；其上算法步骤皆是共知的。之后利用基于视线角度的人眼视线检测算法，检测人眼视线信息，其步骤如下：利用Hough 变换计算出人眼的上眼睑圆周及内外角点、虹膜中心后,然后在检测视线方向上采取了分部处理的方法：首先判断视角,再计算眼睛的视线方向。最终得到观看者的视线方向，其上算法步骤皆是共知的。
