CN106792035A - 一种电视端2d和3d模式切换方法和电视 - Google Patents

一种电视端2d和3d模式切换方法和电视 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电视端2D和3D模式的切换方法，所述方法包括：获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像；根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜；若是，则生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。本申请的方法用以弥补目前通过压力传感器控制电视由2D切换为3D显示模式时，由于压力传感器自身识别性能容易受环境影响而不敏感，且长时间佩戴会基于用户触摸造成识别错误的技术缺陷。

Description

一种电视端2D和3D模式切换方法和电视
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种电视端2D和3D模式切换方法和电视。
背景技术
随着3D电视的普及和3D电视节目的内容及质量的提高，人们在客厅通过智能电视就可以观看3D电影，体验3D效果，享受3D电影带来的视觉盛宴。2D和3D模式实现智能切换，作为一个重要的用户体验点，也越来越多地得到用户的期待。2D和3D模式切换***，可以免去用户需要先寻找电视遥控器，并手持遥控器对电视发出切换指令的烦恼，提升了智能电视的智能化进程，大幅度的提高了用户体验。
针对此问题，在目前的已有技术中常规解决思路都是通过对硬件进行修改的方式，在眼镜端增加与电视通信的硬件，例如可以在眼镜端采用重力传感器的方式，当用户带上眼镜后，由于眼镜本身的重量使压力传感器感觉到重量，则眼镜发送红外遥控信号给电视机，切换到3D模式。该技术通过在用户戴上3D眼镜时，压力传感器受到眼镜自身重力，发射切换为3D模式的红外信号给电视机，电视接收到红外信号，自动将 2D模式切换到3D模式。
虽然，已有技术实现了3D模式的自动切换，然而由于采用了压力传感器，该器件会因为应变片胶层有气泡或者有杂质、应变片本身性能不稳定、弹性体的应力释放不完全等原因会造成压力传感器的零点漂移。此外还和磁场，频率，温度等很多有关系，电漂或一些漂移的问题都会存在。这些问题会导致压力传感器对眼镜重量产生的压力不敏感，需要对眼镜增压才能发出切换3D的信号，使用上极其的不便。另外在3D眼镜上增加MCU、压力传感器、控制器、同步器和电池等器件，必定会增加眼镜的重量，用户长时间佩戴观看3D电影时会有明显的不适感。由于鼻梁的承压，用户会经常提起眼镜来放松鼻梁，但此时眼镜鼻托处不再有眼镜给予的压力，压力传感器会错误的向电视发送切换到2D的信号，严重影响了用户体验。
发明内容
本发明的实施例提供一种电视端2D和3D模式切换方法和电视，用以弥补目前通过压力传感器控制电视由2D切换为3D显示模式时，由于压力传感器自身识别性能容易受环境影响而不敏感，且长时间佩戴会基于用户触摸造成识别错误的技术缺陷。
一方面，本申请实施例提供了一种电视端2D和3D模式的切换方法，包括：
获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像；
根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜；
若是，则生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。
另一方面，本申请实施例还提供了一种电视，用于执行2D和3D模式的切换方法，所述电视包括：
获取模块，用于获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像；
判断模块，用于根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜；
执行模块，用于当判断模块判断所述包含人脸的图像中包含3D眼镜时，生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。
本发明实施例提供一种电视端2D和3D模式的切换方法和电视，通过获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像，并根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜，若是，则生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。通过图像识别的方法，对获取的图像进行判断用户是否佩戴了3D眼镜，进而实现模式切换，由于图像识别本身不需要额外对眼镜进行硬件修改，不会受环境对硬件影响造成识别不灵敏的问题，并且也不会因为用户推动眼镜造成无法识别用户是否佩戴眼镜的问题，本申请提供的方法和电视，从软件层面，利用图像识别技术判断人脸图像中是否出现与电视3D模式匹配的3D眼镜，实现对用户是否佩戴3D眼镜的判断，进而控制电视是否需要进行显示模式切换，通过软件识别简单，灵敏，不受硬件问题影响，克服了现有的通过硬件压力传感器识别的缺陷，提高了用户体验。
附图说明
图1为本申请实施例电视端2D和3D模式的切换方法流程图；
图2为本申请实施例电视的模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种电视端2D和3D模式的切换方法，如图1所示，包括：
S101：获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像；
S102：根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜；
S103：若是，则生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。
在3D眼镜的技术发展道路上，为了实现2D和3D两种显示模式的切换，早期的一种方法是遥控器上增加一个“3D”按钮控制电视进入3D 模式，但是这种方式浪费了遥控器上的一个按键，用户操作麻烦，而且反应较慢；还有一种是在3D眼镜上增加控制电路和遥控信号发射器，向电视发送切换3D模式的指令，这种方式增加了3D眼镜的复杂度，眼镜和电视必须配对使用，并且器件容易破旧失灵，影响用户使用，另外也增加了眼镜的重量，用户长时间佩戴会有较严重的不适感，大大降低了用户的体验。
目前，已有的技术中通常是采用重力传感器的方式，当用户带上眼镜后，由于眼镜本身的重量使压力传感器感觉到重量，则眼镜发送红外遥控信号给电视机，切换到3D模式。（专利文件：CN104780357A ）。该技术通过在用户戴上3D眼镜时，压力传感器受到眼镜自身重力，发射切换为3D模式的红外信号给电视机，电视接收到红外信号，自动将 2D模式切换到3D模式。虽然，该发明实现了3D模式的自动切换，然而由于采用了压力传感器，该器件会因为应变片胶层有气泡或者有杂质、应变片本身性能不稳定、弹性体的应力释放不完全等原因会造成压力传感器的零点漂移。此外还和磁场，频率，温度等很多有关系，电漂或一些漂移的问题都会存在。这些问题会导致压力传感器对眼镜重量产生的压力不敏感，需要对眼镜增压才能发出切换3D的信号，使用上极其的不便。另外在3D眼镜上增加MCU、压力传感器、控制器、同步器和电池等器件，必定会增加眼镜的重量，用户长时间佩戴观看3D电影时会有明显的不适感。由于鼻梁的承压，用户会经常提起眼镜来放松鼻梁，但此时眼镜鼻托处不再有眼镜给予的压力，压力传感器会错误的向电视发送切换到2D的信号，严重影响了用户体验。
以上所述的方法，都是从硬件层面，通过给眼镜端增加一些硬件设备或功能模块，协助眼镜端与电视端进行通信，在实际应用中，都会受到硬件本身的限制，无法方便的使用，用户体验很差。
在本申请中，本方案以电视端为例，但本申请的方法并不局限于电视领域，如平板电脑，电脑，一体机等其他显示终端，在遇到与本发明相同或相似技术问题时，本领域技术人员也可以毫无技术困难的将本申请的方法应用于该终端设备，并达到相应的技术效果。
本发明实施例提供一种电视端2D和3D模式的切换方法，通过获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像，并根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜，若是，则生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。通过图像识别的方法，对获取的图像进行判断用户是否佩戴了3D眼镜，进而实现模式切换，由于图像识别本身不需要额外对眼镜进行硬件修改，不会受环境对硬件影响造成识别不灵敏的问题，并且也不会因为用户推动眼镜造成无法识别用户是否佩戴眼镜的问题，本申请提供的方法和电视，从软件层面，利用图像识别技术判断人脸图像中是否出现与电视3D模式匹配的3D眼镜，实现对用户是否佩戴3D眼镜的判断，进而控制电视是否需要进行显示模式切换，通过软件识别简单，灵敏，不受硬件问题影响，克服了现有的通过硬件压力传感器识别的缺陷，提高了用户体验。
本发明实施例的电视可以与至少一个摄像头进行连接，摄像头用于获取电视前方的画面。
当用户启动摄像头功能感应到用户所在位置时，获取预设时间内包含用户在内的至少一张图像，另外，也可通过用户手动输入用户移动控制终端的开始信息，如用户按下在终端遥控器中设置启动用户识别技术的启动按键，在获取到所述启动按键触发的启动指令后，处理器控制所述摄像头获取包含用户在内的至少一张图像。如用户在电视机前处于不停的移动状态，第一摄像头和第二摄像头可以在预设时间内同时拍摄多张包含用户的图像，对应于每个拍摄时刻，如可将每个拍摄时刻的间隔设置为1s-2s；具体可通过设置在所述处理器中的定时器以实现。将获取到的含人体的图像按获取的先后顺序缓存在终端的存储器中，在需要识别的时候，通过处理器从存储器中获取，由于摄像头在1s内可以拍摄10~60个图像帧，优选的，是25~30个图像帧，由于摄像头拍摄的人体可能是一个动态过程，故每一帧图像帧是有差异的，可以设置选取图像帧中的一帧图像作为后续识别判断步骤的输入基础，提高了识别精确性。
在本发明中，最关键之处在于：基于摄像头的成像，创建人体的二维图像，并通过模式识别，准确判断用户是否佩戴3D眼镜观看电视，从而实现精确度极高的2D和3D模式自动切换功能。
示例的，本申请提出的电视2D和3D模式自动切换的***构成由一个高清摄像头，处理器CPU及3D切换模块构成。首先，在智能电视中搭载一个高清摄像头，用于拍摄人体图像，作为模式识别的图像输入。处理器CPU将基于摄像头拍摄的人体图像，进行人脸检测处理，并通过模式识别，获取用户眼睛信息，准确判断用户是否佩戴了3D眼镜的事实，确定用户有观看3D视频的意图，启动3D切换模块，实现智能电视的2D和3D模式自动切换功能。通过该2D和3D模式自动切换***的架构，仅基于高清摄像头，即可高精度识别用户观看3D视频的意图，实现自动切换的目的。
具体的，在步骤S101即在所述获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像之前，还包括：
S1011:获取与所述电视端连接的拍摄设备拍摄的图像；
S1012:根据AdaBoost人脸检测算法，判断所述图像中是否包含人脸的信息；
S1013:若是，则确定所述第一拍摄设备拍摄的图像为包含人脸的图像。
人脸检测的原理如下，首先基于摄像头所拍摄的图像进行人脸检测，采用AdaBoost人脸检测算法。该算法由若干强分类器级联组成，每个强分类器有若干个弱分类器组成，如图2所示。每个分类器可以让几乎所有的正例通过，同时滤除大部分负例。这样每一级的待检测正例就比前一级少，排除了大量的非检测目标。最后通过YM的正例即为检测到的人脸。
处理器会针对摄像头采集的图像进行人脸检测处理。该人脸检测方法首先计算检测窗口内的矩形特征（HAAR特征）的个数。矩形特征的数量只与子窗口的大小有关，在24×24的检测窗口中，矩形特征的数量约为160,000个。然后利用积分图计算矩形特征的值，对每一个特征，训练一个分类器。在检测的最初，检测窗口和样本大小一致，然后按照一定的尺度进行移动，遍历整个图像，标出可能的人脸区域。遍历完以后按照一定的倍数放大检测窗口，然后再进行一次图像遍历，直到检测窗口超过原图像的一半以后停止遍历。该人脸信息将作为后续的眼镜识别处理的算法输入。
进一步的，步骤S102即根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否均包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜，包括：
S1021：在所述包括人脸的图像中，根据识别到的人脸区域，确定眼镜的位置；
S1022：提取所述眼镜的位置对应的眼镜特征向量并与所述眼镜特征库中预存的基于用户佩戴3D眼镜提取的特征向量进行比较；
S1023：若匹配，则确定所述包含人脸的图像中包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
眼镜识别处理将针对人脸识别的输出，逐一与眼镜特征库进行模式匹配，具体的匹配方法在于对于包含人脸的图像，首先基于人的眼睛于脸部的位置，确定大体所处的区域，在此眼镜的位置区域中，根据前期训练的识别样本，提取出眼镜的特征向量A的集合，在眼镜特征库中预存有与电视端3D显示模式对应的3D眼镜本身的特征向量B的集合，对AB两个特征集合进行匹配，判断特征重叠率是否大于一定阈值，是的话，则识别出用户佩戴了3D眼镜，进而确定用户观看3D视频的意图，启动3D切换模块，自动切换3D模式供用户观看。
可选的，对于步骤S102：所述根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜，还有另外一套实现方式：
S1024:获取第二拍摄设备在与第一拍摄设备相同拍摄时候拍摄的包含人脸的图像；
每个拍摄时刻第一摄像头和第二摄像头都拍摄有照片，可以选取同一拍摄时刻所述第一摄像头和第二摄像头分别拍摄的包含人体的图像合成三维立体图像；
S1025:将所述第一拍摄设备和第二拍摄设备分别拍摄的包含人脸的图像合成三维立体图像；
S1026:根据所述三维立体图像对应的人脸的距离信息确定所述3D眼镜的尺寸信息；
S1027:根据所述尺寸信息匹配预存的眼镜特征数据库，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
图像即为摄像头拍摄的一张图片，图像帧则为固定时间内连续拍摄的一系列图片，图像帧序列由一系列图像组成。
进一步的，提取三维立体图像中的人体轮廓，包括：
1、对与第一图像对应的三维立体图像建立距离信息的横向直方图及纵向直方图；
2、、基于所述横向直方图和所述纵向直方图进行最小二乘法算法的直线提取处理；
3、、在经过直线提取处理后的横向直方图中提取具有相同纵坐标的横向直线，以及在纵向直方图中提取具有相同横坐标的纵向直线。
4、、根据所述横向直线和所述纵向直线获取所述第一图像对应的三维立体图像的人体轮廓。
U-MAP即为横向直方图，横坐标为X轴，纵坐标为距离Z。当针对三维图像建立U-MAP后，人体在U-MAP中将呈现为一条横线，在一定连续的X坐标内(人体宽度)，保持同一距离Z。
同理，V-MAP即为纵向直方图，横坐标为距离Z，纵坐标为Y轴。当针对三维图像建立V-MAP后，人体在V-MAP中将呈现为一条纵线，在一定连续的Y坐标内（人体高度），保持同一距离Z。
通过两幅直方图的直线提取操作，可以互相校验，识别出人体。识别出人体后，根据人体区域的像素值相应的就能获取到人脸的距离信息。
对于人体轮廓提取的方式有多种，本发明实施例在此不再赘述，示例性的，该方法可以通过采用八邻域搜索法来实现。
不同的距离信息，对应的眼镜尺寸信息并不相同，例如，在1m左右，如果用户佩戴3D眼镜的话，那3D眼镜的实际尺寸应该为物理尺寸*M，M为1m距离时眼镜尺寸的缩小系数，在2m时，3D眼镜的缩小系数为N，则3D眼镜的实际尺寸应该为物理尺寸*N，以此类推。
通过引入双摄像头合成三维立体图像，计算距离信息，能够进一步提高原有图像处理及图像识别算法的精度，进一步增加智能电视的交互性，提高用户体验。
进一步的，在步骤S102即所述根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜之后，还包括：
若否，则生成2D模式控制指令，以使得所述电视端以2D模式对画面进行显示。
通常情况下，电视一般默认的显示模式就是普通的2D模式，若用户此时佩戴3D眼镜，通过本申请的方法，可以经图像识别后，从2D模式自动切换到3D模式，若用户此时取下3D眼镜，图像识别无法在人脸区域找到3D眼镜，则此时电视判定用户不希望观看3D图像或视频的意愿，则电视可以自动从3D模式再切换为2D模式，即使得所述电视端以2D模式对画面进行显示。
本申请实施例还提供了一种电视，用于执行2D和3D模式的切换方法，如图2所示，电视包括：
获取模块201，用于获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像；
判断模块202，用于根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜；
执行模块203，用于当判断模块判断所述包含人脸的图像中包含3D眼镜时，生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。
进一步的，所述电视还包括：
人脸确定模块，用于获取与所述电视端连接的拍摄设备拍摄的图像；并根据AdaBoost人脸检测算法，判断所述图像中是否包含人脸的信息；若是，则确定所述第一拍摄设备拍摄的图像为包含人脸的图像。
进一步的，其中一种情况，对于判断模块202，具体包括：
位置确定模块2021，用于在所述包括人脸的图像中，根据识别到的人脸区域，确定眼镜的位置；
特征判断模块2022，用于提取所述眼镜的位置对应的眼镜特征向量并与所述眼镜特征库中预存的基于用户佩戴3D眼镜提取的特征向量进行比较；
若匹配，则确定所述包含人脸的图像中包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
另外一种情况，对应判断模块202，具体包括：
第二图像获取模块2023，用于获取第二拍摄设备在与第一拍摄设备相同拍摄时候拍摄的包含人脸的图像；
合成模块2024，用于将所述第一拍摄设备和第二拍摄设备分别拍摄的包含人脸的图像合成三维立体图像；
尺寸确定模块2025，用于根据所述三维立体图像对应的人脸的距离信息确定所述3D眼镜的尺寸信息；
眼镜识别模块2026，用于根据所述尺寸信息匹配预存的眼镜特征数据库，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
进一步的，所述执行模块203还用于当判断模块判断所述包含人脸的图像中不包含3D眼镜时，生成2D模式控制指令，以使得所述电视端以2D模式对画面进行显示。
本发明实施例提供的一种电视，通过获取模块获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像，并通过判断模块根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜，最后，执行模块在判断模块为是时，则生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。通过图像识别的方法，对获取的图像进行判断用户是否佩戴了3D眼镜，进而实现模式切换，由于图像识别本身不需要额外对眼镜进行硬件修改，不会受环境对硬件影响造成识别不灵敏的问题，并且也不会因为用户推动眼镜造成无法识别用户是否佩戴眼镜的问题，本申请提供的方法和电视，从软件层面，利用图像识别技术判断人脸图像中是否出现与电视3D模式匹配的3D眼镜，实现对用户是否佩戴3D眼镜的判断，进而控制电视是否需要进行显示模式切换，通过软件识别简单，灵敏，不受硬件问题影响，克服了现有的通过硬件压力传感器识别的缺陷，提高了用户体验。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，简称RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电视端2D和3D模式的切换方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像；
根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜；
若是，则生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。
2.如权利要求1所述的切换方法，其特征在于，在所述获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像之前，还包括：
获取与所述电视端连接的拍摄设备拍摄的图像；
根据AdaBoost人脸检测算法，判断所述图像中是否包含人脸的信息；
若是，则确定所述第一拍摄设备拍摄的图像为包含人脸的图像。
3.如权利要求2所述的切换方法，其特征在于，所述根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否均包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜，包括：
在所述包括人脸的图像中，根据识别到的人脸区域，确定眼镜的位置；
提取所述眼镜的位置对应的眼镜特征向量并与所述眼镜特征库中预存的基于用户佩戴3D眼镜提取的特征向量进行比较；
若匹配，则确定所述包含人脸的图像中包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
4.如权利要求2所述的切换方法，其特征在于，所述根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜，包括：
获取第二拍摄设备在与第一拍摄设备相同拍摄时候拍摄的包含人脸的图像；
将所述第一拍摄设备和第二拍摄设备分别拍摄的包含人脸的图像合成三维立体图像；
根据所述三维立体图像对应的人脸的距离信息确定所述3D眼镜的尺寸信息；
根据所述尺寸信息匹配预存的眼镜特征数据库，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
5.如权利要求3或4任一所述的切换方法，其特征在于，所述根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜之后，还包括：
若否，则生成2D模式控制指令，以使得所述电视端以2D模式对画面进行显示。
6.一种电视，用于执行2D和3D模式的切换方法，其特征在于，所述电视包括：
获取模块，用于获取预设拍摄时刻与所述电视端连接的第一拍摄设备上报的包含人脸的图像；
判断模块，用于根据预存的眼镜特征数据库对所述图像进行识别，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜；
执行模块，用于当判断模块判断所述包含人脸的图像中包含3D眼镜时，生成3D模式启动指令，以使得所述电视端的显示模式由2D模式切换为3D模式。
7.如权利要求6所述的电视，其特征在于，所述电视还包括：
人脸确定模块，用于获取与所述电视端连接的拍摄设备拍摄的图像；并根据AdaBoost人脸检测算法，判断所述图像中是否包含人脸的信息；若是，则确定所述第一拍摄设备拍摄的图像为包含人脸的图像。
8.如权利要求7所述的电视，其特征在于，所述判断模块，具体包括：
位置确定模块，用于在所述包括人脸的图像中，根据识别到的人脸区域，确定眼镜的位置；
特征判断模块，用于提取所述眼镜的位置对应的眼镜特征向量并与所述眼镜特征库中预存的基于用户佩戴3D眼镜提取的特征向量进行比较；
若匹配，则确定所述包含人脸的图像中包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
9.如权利要求7所述的电视，其特征在于，所述判断模块，具体包括：
第二图像获取模块，用于获取第二拍摄设备在与第一拍摄设备相同拍摄时候拍摄的包含人脸的图像；
合成模块，用于将所述第一拍摄设备和第二拍摄设备分别拍摄的包含人脸的图像合成三维立体图像；
尺寸确定模块，用于根据所述三维立体图像对应的人脸的距离信息确定所述3D眼镜的尺寸信息；
眼镜识别模块，用于根据所述尺寸信息匹配预存的眼镜特征数据库，判断所述包含人脸的图像中是否包含与所述电视端3D模式匹配的3D眼镜。
10.如权利要求8或9任一所述的电视，其特征在于，所述执行模块还用于当判断模块判断所述包含人脸的图像中不包含3D眼镜时，生成2D模式控制指令，以使得所述电视端以2D模式对画面进行显示。
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