[发明专利]一种肢体震颤用户的界面切换方法、装置和电子设备

说明书

本发明涉及一种信息处理技术领域，公开了一种肢体震颤用户的界面切换方法、装置和电子设备，方法包括：获取用户的肢体信号；利用预设的识别模型对肢体信号进行识别，确定肢体震颤用户；获取与肢体震颤用户对应的显示界面；切换显示界面，以使显示界面符合肢体震颤用户的需求，由此不但能够快速识别肢体震颤用户，而且能够为肢体震颤用户切换合理的显示画面。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种肢体震颤用户的界面切换方法、装置和电子设备。

背景技术

目前，患有帕金森等肢体震颤类疾病的老年人在操作智能手机等触控设备时，经常会出现由于肢体的不断震颤而导致无法精确触控响应区域过小的界面元素的情况。

目前，对于这种情况，相关产品的研发企业可以通过加大产品界面元响应区域的方式来改善或解决。但是加大了响应区域后，会导致单位面积不变的情况下，屏幕上可容纳的界面元元素变少，从而给普通用户的使用带来不好的影响，并且使用这套界面时，需用户手动操作，但由于用户的肢体不断震颤，导致其手动切换界面元较为困难。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种肢体震颤用户的界面切换方法、装置和电子设备，能够快速识别肢体震颤用户，并为其切换合理的显示界面。

第一方面，本发明实施例提供了一种肢体震颤用户的界面切换方法，所述方法包括：

获取用户的肢体信号；

利用预设的识别模型对所述肢体信号进行识别，确定肢体震颤用户；

获取与所述肢体震颤用户对应的显示界面；

切换所述显示界面，以使所述显示界面符合所述肢体震颤用户的需求。

在一些实施例中，所述获取用户的肢体信号，包括：

获取电子设备内置传感器采集的用户的肢体信号；和/或，

获取第三方设备采集的用户的肢体信号。

在一些实施例中，采用滤波算法对所述肢体信号进行滤波处理。

在一些实施例中，所述方法还包括：

预先训练识别模型，所述识别模型用于确定肢体震颤用户。

在一些实施例中，所述预先训练识别模型，包括：

采集若干肢体震颤用户的肢体信号的样本数据；

为每个所述样本数据打上对应的标签；

根据深度学习算法，使用所述若干肢体震颤用户的肢体信号的样本数据及对应的每个所述样本数据的标签训练模型，获得所述识别模型。

在一些实施例中，所述肢体信号包括震频、振幅以及频谱中的至少一种。

在一些实施例中，所述传感器包括加速度传感器和陀螺仪传感器中的至少一种，所述第三方设备为可穿戴设备。

第二方面，本发明实施例还提供了一种肢体震颤用户的界面切换装置，所述装置包括:

第一获取模块，用于获取用户的肢体信号；

识别模块，用于利用预设的识别模型对所述肢体信号进行识别，确定肢体震颤用户；

第二获取模块，用于获取与所述肢体震颤用户对应的显示界面；

切换模块，用于切换所述显示界面，以使所述显示界面符合所述肢体震颤用户的需求。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，