[发明专利]一种基于脑电波的录像控制方法

说明书

本发明提供一种基于脑电波的录像控制方法，包括如下步骤：S1：获取脑电波数据；S2：从所述脑电波数据中提取出下述数据中的至少一个：专注度数据、放松度数据和喜好度数据；S3：若所提取的所述专注度数据、放松度数据或喜好度数据大于预先设置的相应专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值，则启动拍照和/或录像，其中，所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值设置为可调节。通过确定阈值的数值范围更精准的获取用户的专注度、放松度和喜好度变化，从而记录用户需要的照片或视频，提供用户的满意度。

技术领域

本发明涉及脑电波技术领域，尤其涉及一种基于脑电波的录像控制方法。

背景技术

随着电子技术的不断发展，脑电检测及应用已经越来越受到人们的关注，脑电波检测技术也取得了很大的进步。

现有技术中的脑电应用中，有一种是利用人在专注或者放松、喜好时，通过人体大脑专注度、放松度和喜好度的变化，通过摄像机记录人在环境中感动、开心、放松或者专注瞬间视频片段。如《CN201810125048-头箍式脑波摄像机》、《CN201610872134-脑波检测仪及其录像控制方法》、《CN201610870482-基于脑波的录像控制方法及装置》等。

但现有技术还存在如下问题：专注度、放松度和喜好度的变化判断是否准确对拍摄的效果有很大的影响，如果发生专注度、放松度和喜好度变化判断不准确就会造成该录的像没有录到，或者录到不该录的像等问题。

现有技术中缺乏一种基于脑电波的设置阈值的方法及计算机程序。

发明内容

本发明为了解决现有中缺乏一种基于脑电波的设置阈值的方法的问题，提供一种基于脑电波的设置阈值的方法。

为了解决上述问题，本发明采用的技术方案如下所述：

一种基于脑电波的录像控制方法，包括如下步骤：S1：获取脑电波数据；S2：从所述脑电波数据中提取出下述数据中的至少一个：专注度数据、放松度数据和喜好度数据；S3：若所提取的所述专注度数据、放松度数据或喜好度数据大于预先设置的相应专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值，则启动拍照和/或录像；其中，所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值设置为可调节。

在本发明的一种实施例中，调节所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值的方法包括脑波应用训练，包括如下步骤：S31：对大脑进行脑力训练引导；S32：将训练结果上传到云端进行数据分析并得到分析结果；S33：根据所述分析结果调节所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值。步骤S32中所述分析结果包括：根据用户认为自己是否达到专注状态、放松状态和喜好状态的判断，分别确定所述用户专注度的值、放松度的值和喜好度的值；所述用户通过咬牙动作反馈自己达到所述专注状态、放松状态或喜好状态；步骤S32中所述分析结果还包括：通过分别采集至少两组数据并取平均值确定所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值；或，确定所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值：使得用所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值判断用户是否处于专注、放松或喜好状态时出错最少，所述出错最少包括误判率最低和漏判率最低。

在本发明的另一种实施例中，调节所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值的方法包括调节所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值的方法包括设置调节，供用户根据需要人为设置。

在本发明的另一种实施例中，调节所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值的方法包括：根据所述用户查看拍摄的照片或视频时对是否符合用户预期的回答而进行调节得到的专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值。

在本发明的另一种实施例中，调节所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值的方法包括深度神经网络学习，包括如下步骤：T31：所述拍照和/或录像接受查看和评价；T32：将所述查看和评价结果输入到深度神经网络进行深度学习，从而调节所述专注度阈值、放松度阈值或喜好度阈值的数值范围。