[发明专利]基于生物特征识别的智能家居控制方法及智能控制设备

权利要求书

1.一种基于生物特征识别的智能家居控制方法，其特征在于，应用于与信息采集设备通信的智能控制设备，所述方法包括：

获取信息采集设备所采集到的目标信息，对所述目标信息进行解析，判断所述目标信息中是否包含与预设生物特征信息相匹配的目标生物特征信息；其中，所述信息采集设备为用户终端、办公终端和车载控制器中的一种或多种组合；

在判断出所述目标信息中包含与所述预设生物特征信息相匹配的所述目标生物特征信息时，确定所述目标生物特征信息对应的信息采集设备与目标住宅的距离；

对所述目标生物特征信息进行特征识别得到特征识别结果；

基于所述特征识别结果确定用于对所述智能家居进行控制的控制策略，将所述控制策略下发至所述目标住宅中的目标智能家居并以所述距离和所述距离对应的路况信息为依据对已下发的控制策略进行自适应调整；

其中，对所述目标生物特征信息进行特征识别得到特征识别结果的步骤，具体包括：确定所述目标生物特征信息的类别；根据所述类别确定对应特征识别线程；基于所述特征识别线程对相应类别的目标生物特征信息进行特征识别得到特征识别结果；

其中，基于所述特征识别线程对相应类别的目标生物特征信息进行特征识别得到特征识别结果的步骤，具体包括：若所述目标生物特征信息为人脸图像信息，确定所述人脸图像信息的像素关键点序列以及所述人脸图像信息的像素边界值序列；获取所述人脸图像信息在所述像素关键点序列中的任一序列元素对应的初始元素属性；将所述像素边界值序列中具有最大序列权重的序列元素确定为目标序列元素；在所述目标序列元素中生成与所述初始元素属性对应的镜像元素属性，并根据所述初始元素属性以及所述镜像元素属性确定所述像素关键点序列与所述像素边界值序列之间的序列转换关系；以所述初始元素属性为基准在所述目标序列元素中获取目标元素属性；根据所述序列转换关系，将所述目标元素属性映射至所述初始元素属性所对应的序列元素中，在所述初始元素属性所对应的序列元素中得到所述目标元素属性对应的镜像序列元素，并确定所述镜像序列元素为所述人脸图像信息对应的用于表征当前情绪状态的当前序列元素；根据所述当前序列元素中的目标元素属性确定所述人脸图像信息对应的当前情绪状态，将所述当前情绪状态确定为所述人脸图像信息对应的面部情绪识别结果；

其中，基于所述特征识别线程对相应类别的目标生物特征信息进行特征识别得到特征识别结果的步骤，具体包括：若所述目标生物特征信息为语音信息，对所述语音信息进行自然语言处理得到所述语音信息对应的文本信息，提取所述文本信息的关键词，识别所述关键词的语义，根据所述语义得到所述文本信息的主题信息；将所述语音信息输入训练完成的神经网络得到所述语音信息对应的当前语调特征和当前语气特征；基于所述当前语调特征以及所述当前语气特征确定所述语音信息对应的语音情绪状态；根据预设数据库确定所述主题信息对应的期望情绪状态；判断所述语音情绪状态与所述期望情绪状态是否相似；若是，则根据所述期望情绪状态生成所述语音信息的语音情绪识别结果；若否，则将所述所述语音情绪状态和所述期望情绪状态进行加权得到所述语音信息的实际情绪状态，根据所述实际情绪状态生成所述语音信息的语音情绪识别结果；

其中，基于所述特征识别结果确定用于对所述智能家居进行控制的控制策略的步骤之前，所述方法还包括：若所述特征识别结果包括面部情绪识别结果和语音情绪识别结果，分别确定所述面部情绪识别结果和所述语音情绪识别结果的情绪描述信息；根据所述情绪描述信息确定所述面部情绪识别结果和所述语音情绪识别结果之间的第一关联系数；获取所述面部情绪识别结果的多个识别参数；根据所述第一关联系数对所述面部情绪识别结果中的至少部分识别参数进行标识调整；根据所述面部情绪识别结果中完成标识调整的识别参数生成所述面部情绪识别结果对应的修正识别结果；以所述第一关联系数为参考对所述修正识别结果和所述语音情绪识别结果进行融合，得到综合情绪识别结果，具体包括：

确定所述面部情绪识别结果对应的第一情绪描述信息以及所述语音情绪识别结果对应的第二情绪描述信息；情绪描述信息用于表征用户的实时情绪状态，情绪描述信息通过设定字符编码的形式进行记录；

根据所述第一情绪描述信息以及所述第二情绪描述信息确定所述面部情绪识别结果和所述语音情绪识别结果之间的第一关联系数；所述第一关联系数用于表征所述面部情绪识别结果和所述语音情绪识别结果的一致性和匹配程度，第一关联系数越大，则所述面部情绪识别结果和所述语音情绪识别结果的一致性和匹配程度越高，第一关联系数越小，则所述面部情绪识别结果和所述语音情绪识别结果的一致性和匹配程度越低；

获取所述面部情绪识别结果的多个识别参数；所述识别参数用于表征所述面部情绪识别结果的生成逻辑；

在根据所述第一关联系数确定出所述面部情绪识别结果中包含有瞬时面部变化标识的情况下，根据所述面部情绪识别结果在瞬时面部变化标识下的识别参数以及所述识别参数的参数类型确定所述面部情绪识别结果在静态面部标识下的各识别参数与所述面部情绪识别结果在所述瞬时面部变化标识下的各识别参数之间的第一参数差值，并将所述面部情绪识别结果在所述静态面部标识下的与在所述瞬时面部变化标识下的识别参数的第一参数差值小于等于设定阈值的识别参数调整到所述瞬时面部变化标识下；

在所述面部情绪识别结果对应的所述静态面部标识下包含有多个识别参数的情况下，根据所述面部情绪识别结果在所述瞬时面部变化标识下的识别参数以及所述识别参数的参数类型确定所述面部情绪识别结果在所述静态面部标识下的各识别参数之间的第二参数差值，并根据所述各识别参数之间的第二参数差值对所述静态面部标识下的各识别参数进行筛选；

根据所述面部情绪识别结果在所述瞬时面部变化标识下的识别参数以及所述识别参数的参数类型为上述筛选所保留的各识别参数添加调整参数，并基于所述调整参数的大小顺序将上述筛选所保留的各识别参数调整到所述瞬时面部变化标识下；

根据所述面部情绪识别结果在所述静态面部标识下的识别参数生成所述面部情绪识别结果对应的修正识别结果；

以所述第一关联系数为参考对所述修正识别结果和所述语音情绪识别结果进行融合，得到综合情绪识别结果。