[发明专利]基于人工智能的面部追踪调整多屏亮度的控制方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的面部追踪调整多屏亮度的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S11：进入神经网络训练学习前的参数采集阶段：将面部方向分为九种，分别为上、下、左、右、左上、右上、左下、右下和中间方向，采集这九种面部方向的图像作为训练集样本；将各种面部方向的图像信息作为神经网络训练学习前的输入参数，将九种面部方向作为神经网络训练学习前的输出参数；

步骤S12：建立面部方向-显示屏ID对照表；

步骤S13：进入神经网络训练学习阶段：神经网络根据已知的输入参数和输出参数进行训练学习，学习结果作为神经网络使用阶段的隐含层数据；

步骤S14：进入神经网络完成训练学习后的使用阶段：摄像装置实时采集的用户的照片信息首先经过预处理然后被输入到已经完成训练学习的神经网络，该神经网络根据输入层新的信息自动匹配隐含层已知的学习结果，并在输出层输出当前用户的面部方向；

步骤S15：处理器获得当前用户的面部方向后，处理器首先访问并读取存储的面部方向-显示屏ID对照表，然后，通过驱动单元打开当前面部方向所对应的显示屏或者提高当前面部方向所对应的显示屏的亮度，对于剩余面部方向的显示屏进行关闭或者低亮度显示，以此根据用户的需求实时调整各个显示屏的亮度。

2.根据权利要求1中所述的基于人工智能的面部追踪调整多屏亮度的控制方法，其特征在于， 所述步骤S11中，面部方向向左旋转角度大于15度的人脸图片作为左方向的训练集样本；面部方向向右旋转角度大于15度的人脸图片作为右方向的训练集样本。

3.根据权利要求1中所述的基于人工智能的面部追踪调整多屏亮度的控制方法，其特征在于，所述步骤S13的神经网络的学习结果为神经网络层与层之间连接的权重。

4.根据权利要求1中所述的基于人工智能的面部追踪调整多屏亮度的控制方法，其特征在于，所述步骤S14中的摄像装置安装在用户中间方向的显示屏正中间位置，摄像装置朝向用户面部进行拍摄。

5.根据权利要求1中所述的基于人工智能的面部追踪调整多屏亮度的控制方法，其特征在于，所述步骤S14中的预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、滤波和锐化。

6.根据权利要求1中所述的基于人工智能的面部追踪调整多屏亮度的控制方法，其特征在于，所述步骤S14中将摄像装置采集的用户照片输入到训练好的神经网络之后经过卷积操作进行提取特征，再经过降采样操作后输出到下一层，经过多次多个卷积、激活、池化层之后将结果输出到全连接层，经过全连接映射到最终分类结果：九种面部方向。