[发明专利]控制电子设备的方法及装置

说明书

本公开是关于一种控制电子设备的方法及装置。所述方法包括：确定电子设备捕获到的图像中的第一设定数量的候选扫描区域；通过已训练的adaboost分类器的模型参数确定所述第一设定数量的候选扫描区域各自对应的判定结果；对所述每一个候选扫描区域的判定结果进行聚类合并后确定所述图像中是否存在预设形状手势；当所述图像中存在所述预设形状手势时，控制所述电子设备执行所述预设形状手势的操作。本公开技术方案可以在不牺牲预设形状手势的检测速度的情况下，大大提高预设形状手势检测的准确率；还可以避免用户手动操作电子设备上的实体按键，进而避免由于手动操作实体按键对电子设备需要执行的功能(例如，拍摄图像)的影响。

技术领域

本公开涉及终端技术领域，尤其涉及一种控制电子设备的方法及装置。

背景技术

当用户通过智能手机进行自拍时，通常需要触发智能手机上的实体按键，在通过智能手机背部的摄像头进行自拍时，触发实体按键容易导致智能手机的抖动，从而影响图像的拍摄质量。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供一种控制电子设备的方法及装置，用以避免用户手动操作电子设备上的实体按键。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种控制电子设备的方法，包括：

确定电子设备捕获到的图像中的第一设定数量的候选扫描区域；

通过已训练的adaboost分类器的模型参数确定所述第一设定数量的候选扫描区域各自对应的判定结果；

对所述每一个候选扫描区域的判定结果进行聚类合并后确定所述图像中是否存在预设形状手势；

当所述图像中存在所述预设形状手势时，控制所述电子设备执行所述预设形状手势的操作。

在一实施例中，所述方法还可包括：

确定第二设定数量的手势图像正样本和第三设定数量的手势图像负样本中的梯度方向直方图的第一特征向量；

将所述第一特征向量进行LDA映射，得到第二特征向量；

通过所述第二特征向量对多个弱分类器进行迭代训练；

在训练次数达到预设阈值时，停止训练所述多个弱分类器，得到第四设定数量的强分类器；

通过所述第四设定数量的强分类器确定所述已训练的adaboost分类器的模型参数。

在一实施例中，所述通过已训练的adaboost分类器的模型参数确定所述第一设定数量的候选扫描区域各自对应的判定结果，可包括：

确定第一设定数量的候选扫描区域的每一个候选扫描区域的梯度方向直方图的第三特征向量；

对所述第三特征向量进行LDA映射，得到第四特征向量；

将所述第四特征向量作为已训练的adaboost分类器的输入特征，通过所述已训练的adaboost分类器得到所述每一个候选扫描区域的判定结果。

在一实施例中，所述对所述每一个候选扫描区域的判定结果进行聚类合并后确定所述图像中是否存在预设形状手势，可包括：

从所述每一个候选扫描区域的判定结果中确定能够表示所述图像中存在预设形状手势的第五设定数量的判决结果；

根据所述第五设定数量的判决结果对应的候选扫描区域进行聚类合并；

在聚类合并后的区域内采用所述预设形状手势对应的模板进行滑窗匹配；

如果匹配到所述预设形状手势，确定所述图像中存在所述预设形状手势；

如果未匹配到所述预设形状手势，确定所述图像中不存在所述预设形状手势。