CN107563325A - 一种测试疲劳度的方法、装置及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种测试疲劳度的方法、装置及终端设备，包括：获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，并从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像；提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得提取的图像中的虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度；根据两者匹配的重合度获得用户的疲劳度。本方案通过虹膜的变化情况确定用户的疲劳度，由于虹膜与疲劳度相关的生物活性、唯一性使得能够精确测量用户的疲劳度。

Description

一种测试疲劳度的方法、装置及终端设备

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种测试疲劳度的方法、装置及终端设备。

背景技术

现在，带有显示屏的终端设备越来越广泛的渗透在人们的生活中，人们的工作、娱乐、学习都越来越离不开显示屏。人们使用显示屏的时间越长，眼睛就会越疲劳，长期以往就会出现近视的问题，甚至连带出现颈、肩部位的疾病，为了避免这些问题，出现很多测试疲劳度的方法。

但是现有的测试疲劳度的方法大多是由用户自主去测试疲劳度，当用户一旦沉浸于娱乐活动中时，是不会主动去测试疲劳度的。或者，根据用户使用带有显示屏的终端设备的时间获得用户的疲劳度，一旦终端设备关机或者重启就会重新计时，就无法精确的测试出用户的疲劳度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种测试疲劳度的方法、装置及终端设备，以解决目前无法精确测试用户疲劳度的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种测试疲劳度的方法，包括：

获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像；

提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得两者匹配的重合度；

根据所述重合度获得用户的疲劳度。

本发明实施例的第二方面提供了一种测试疲劳度的装置，包括：

获取模块，用于获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像；

重合度获得模块，用于提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得两者匹配的重合度；

疲劳度获得模块，用于根据所述重合度获得用户的疲劳度。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本发明实施例是在用户使用带有摄像头的电子设备时，可以通过摄像头采集图像，从每次采集的图像中获得眼部区域图像，然后提取眼部区域图像中虹膜的特征信息，可以预先设置一个虹膜或者一个虹膜的特征信息，将采集到的图像中的虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配获得两者匹配的重合度，根据所述重合度获得用户的疲劳度，利用虹膜的唯一性、虹膜与疲劳相关的生物特性确定用户的疲劳度。这样得到的疲劳度更精确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种测试疲劳度的方法的实现流程示意图；

图2是本发明一实施例提供的一种测试疲劳度的方法的实现流程示意图；

图3是本发明一实施例提供的测试疲劳度的装置的示意框图；

图4是本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1是本发明一个实施例提供的测试疲劳度的方法的实现流程示意图，如图所示该方法可以包括以下步骤：

步骤S101，获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像。

在本发明实施例中，所述摄像头可以是显示屏前置摄像头，用户使用带有显示屏的电子设备的时候，摄像头采集用户的图像，为了能够实时获得用户的疲劳度，可以实时采集图像，例如以预定的时间间隔，当时间间隔足够小时，相当于实时采集图像。采集到图像后，需要从采集的图像中获得眼部区域图像。具体获取眼部区域图像的过程为：检测采集的图像中是否出现人脸，若检测到人脸，则在人脸检测框中继续检测眼部区域，若检测不到人脸，则将该图像丢弃。另外，由于用户在使用电子设备的过程中可能会出现调整姿势等动作，所以采集的图像可能会出现不清晰的现象，我们可以在采集图像后、检测到人脸后或者获取眼部区域后判断图像是否清晰，若清晰，则继续后续操作，若不清晰则直接丢弃图像。

步骤S102，提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得两者匹配的重合度。

在本发明实施例中，获取眼部区域图像后，可以根据眼部区域的图像提取虹膜的图像，然后提取虹膜的特征信息，一个虹膜大约有266个单位的读取点，而虹膜作为人体生物信息与人的精神状态是有很大关系的，所以利用携带信息量较大的虹膜能够很精确的测量用户的疲劳度。我们可以预先存储一个虹膜作为参照虹膜，每次采集的虹膜与作为参照的虹膜进行比对获得二者的重合度，具体是比对虹膜的特征信息来获得重合度。所述预先存储的虹膜可以是采集的用户在休息好的状态下的虹膜，那么根据用户休息好的状态下的虹膜获得的特征信息就是参照的虹膜的特征信息；还可以是用户开启电子设备后，所述摄像头以预定时间间隔采集的图像中第一次采集的图像中的虹膜，考虑由于用户的姿势、动作等影响，可能第一次采集的图像并不清晰，我们可以设定摄像头采集到的第一个符合预设条件的虹膜作为预先存储的虹膜，也就是清晰完整的虹膜，把第一个符合预设条件的虹膜的特征信息作为预先存储的虹膜的特征信息。

步骤S103，根据所述重合度获得用户的疲劳度。

在本发明实施例中，由于虹膜的生物特征，当用户疲劳后虹膜可能会发生较大的改变，随着用户观看电子设备显示屏的时间越长，虹膜发生的变化越大，那么虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度就会越小，我们可以设定重合度数值的范围，为每个范围设定一个疲劳度，例如，可以将疲劳度设置为轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳。如果将疲劳度设定三个范围，相应的就需要把重合度也设定三个范围，每个范围内的重合度数据对应一个疲劳度，还可以将疲劳度设置为具体的数值，根据当前采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度生成具体的疲劳度数值。

在具体应用中，获得用户的疲劳度后，还可以根据用户的疲劳度发出提醒信息或者切换学习模式。

若所述用户的疲劳度大于疲劳阈值，则发出提醒信息或者切换学习模式。

还可以根据不同的疲劳度，作出不同的操作。具体应用中，可以判断疲劳度与疲劳阈值的关系，从而作出不同的操作，还可以根据疲劳度的疲劳状况，例如，轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳作出不同的操作。具体的操作包括提醒信息，例如语音提醒、震动提醒、还可以发出报警信息，还可以切换当前的电子设备的模式，例如将娱乐模式切换为学习模式。可以将用户的疲劳度与疲劳阈值进行比较，还可以用两者的重合度(采集的图像中的虹膜的特征信息和预先存储的虹膜的特征信息)与重合度阈值比较，在此不做限制。

实际中，我们可以设置几个疲劳阈值(重合度阈值)，对应不同的疲劳阈值区间(重合度阈值区间)，选择不同的操作：发出提醒信息、发出警报信息、切换学习模式。

作为本发明又一实施例，所述根据所述重合度获得用户的疲劳度包括：

根据当前采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及测试时间获得用户的疲劳度。

在本发明实施例中，当用户开启电子设备后，或者接收到预定指令后，电子设备上的摄像头开始采集图像，并开始计时。可以根据计时的时间以及采集的图像中虹膜的特征信息与预设虹膜的特征信息的重合度获得用户的疲劳度，这是因为，每个人的虹膜的生物特性可能会有差异，可能有的人使用电子设备一段时间后开始疲劳，但是用户的虹膜的特征信息与第一次采集的虹膜的特征信息的重合度还大于阈值，或者根据重合度获得的疲劳度还小于疲劳阈值，这时就要综合考虑用户使用电子设备的时间和用户的疲劳度确定是否发出提醒信息、报警信息或者切换学习模式。实际应用中，由于屏幕中内容突然的变化，也有可能会引起虹膜的突然变化，这就有可能当前采集的图像中虹膜的特征信息与第一张虹膜的特征信息的重合度已经很低，***就会误判当前用户已经进入疲劳状态，所以我们需要将所述重合度结合测试时间确定用户当前的疲劳度。当前采集的虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度实际就是当前采集的虹膜与预先存储的虹膜的重合度。

作为一个举例，设置第一时间阈值、第二时间阈值和第一重合度阈值、第二重合度阈值，当测试时间大于第二时间阈值时说明用户已经进入疲劳状态；当虹膜的重合度大于第二重合度阈值时说明用户已经进入疲劳状态；当测试时间在第一时间阈值和第二时间阈值之间同时重合度在第一重合度阈值和第二重合度阈值之间说明用户已经进入疲劳状态。当然，在实际应用中，还可以设置其它根据所述重合度和测试时间确定用户疲劳度的方法。

本发明实施例是在用户使用带有摄像头的电子设备时，可以通过摄像头实时采集图像，从每次采集的图像中获得眼部区域图像，然后提取眼部区域图像中虹膜的特征信息，可以预先设置一个虹膜或者一个虹膜的特征信息，将采集到的图像中的虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配获得重合度，根据重合度获得用户的疲劳度，利用虹膜的唯一性、虹膜与疲劳相关的生物性确定用户的疲劳度。这样得到的疲劳度更精确。

图2是图1中步骤S103的一个实施例提供的流程示意图，如图所示该方法可以包括以下步骤：

步骤S201，根据每次采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及每次采集图像的时间点拟合获得重合度随时间变化的曲线。

在本发明实施例中，虹膜的生物特征不仅与疲劳度有关，不仅会随着疲劳度变化而变化。虹膜在眼睛中的作用可以调节瞳孔的大小，从而调节眼内光线的多少。所以，当屏幕中光线突然变强时，虹膜就会调节瞳孔变小，使得进入眼睛内部的光线变少，当屏幕中光线突然变暗时，虹膜会调节瞳孔变大，从而使得进入眼睛内部的光线变多一点。虹膜调节瞳孔的大小时。虹膜会变化，那么虹膜的特征信息也会发生变化，但是用户在通过显示屏观看视频、玩游戏等内容时，光线并不是一成不变的。为此，我们设计根据每次采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及每次采集图像的时间点拟合获得重合度随时间变化的曲线，这样拟合的光滑曲线会摒弃掉重合度突然变化的点，也就是会摒弃掉光线或者其他原因导致的虹膜的突然变化，这样拟合的曲线就相当于是用户的虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度随时间变化(时间变长，疲劳度也会相应增加，也相当于重合度随疲劳度变化)的曲线。

具体生成重合度随时间变化的曲线的过程为：

先将每次采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度对应采集图像时的时间点生成多个坐标点(时间，重合度)，由于获取重合度时是根据虹膜的清晰图像获得的，不清晰的图像会丢弃掉，所以拟合光滑曲线所参照的点并不是完全按照预定时间间隔步进的。我们根据多个坐标点拟合曲线，x轴为时间，y轴为重合度，x轴的时间可以是具体的采样的时间，也可以是具体的采样时间与第一张采样的时间的差值，即测试时间。拟合光滑的曲线后就生成了重合度随时间变化的曲线，拟合的曲线中x轴的时间是按照预定时间间隔步进的。

步骤S202，获得所述曲线在当前时间点的切线的斜率。

在本发明实施例中，我们可以只采集一部分时间点的图像，根据一部分的采样点拟合重合度随时间变化的曲线；也可以实时采集实时更新拟合的曲线。如果只是根据一部分采样点拟合的重合度随时间变化的曲线，则当前时间点就是当前的时间，未必是采样时间；若是实时采集实时更新拟合的曲线，则当前的时间点就是最新采集的图像的时间点，也就是最新的采样时间。获得当前时间点后，在曲线中的该点生成切线，获得切线的斜率，具体可用求导的方式获得，获得的切线的斜率表示了疲劳度当前的变化度。

步骤S203，根据当前时间点对应的重合度以及所述曲线在当前时间点的切线的斜率获得用户的疲劳度。

在本发明实施例中，重合度表示了当前虹膜的变化情况，而切线斜率表示了重合度的变化情况，就好像是速度和加速度的关系，假设重合度对应速度，那么加速度就对应切线斜率。所以我们可以参考重合度以及重合度的变化情况来确定用户的疲劳度。当然在实际应用中，还可以在当前的时间对应的重合度以及所述曲线在当前时间点的切线的斜率的基础上再增加一个参数(测试时间)获得用户的疲劳度，即采用三个参数(重合度、切线的斜率、测试时间)确定用户的疲劳度。

本发明实施例相对于图1所示的实施例细化了根据图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息获得用户的疲劳度的方法，本发明实施例根据虹膜的生物特征并不仅仅选取当前时刻采集的图像中的虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度去判断用户的疲劳度，还将虹膜的突然变化导致的重合度的突然变化摒弃了，用拟合曲线的方式将非规律性的采样点去除，这样获得的当前的采样点的重合度更符合虹膜的变化规律，另外还考虑了当前时间点虹膜的重合度的变化情况，利用虹膜的重合度以及拟合曲线在当前时间点的切线的斜率获得用户的疲劳度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图3是本发明一实施例提供的测试疲劳度的装置的示意框图，为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分。

该测试疲劳度的装置可以是内置于终端设备(例如手机、笔记本、包含摄像头的终端设备等)内的软件单元、硬件单元或者软硬结合的单元，也可以作为独立的挂件集成到所述终端设备中。

所述测试疲劳度的装置3包括：

获取模块31，用于获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像；

重合度获得模块32，用于提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得两者匹配的重合度；

疲劳度获得模块33，用于根据所述重合度获得用户的疲劳度。

可选的，所述预先存储的虹膜为所述摄像头第一次采集的图像中的虹膜。

可选的，所述疲劳度获得模块33具体用于：根据当前采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及测试时间获得用户的疲劳度。

可选的，所述疲劳度获得模块33包括：

曲线拟合单元331，用于根据每次采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及每次采集图像的时间拟合获得重合度随时间变化的曲线；

切线获得单元332，用于获得所述曲线在当前时间点的切线的斜率；

疲劳度获得单元333，用于根据当前时间点对应的重合度以及所述曲线在当前时间点的切线的斜率获得用户的疲劳度。

可选的，所述测试疲劳度的装置还包括：

提醒模块34，用于若所述用户的疲劳度大于疲劳阈值，则发出提醒信息或者切换学习模式。

可选的，所述摄像头为显示屏前置摄像头。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述测试疲劳度的装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，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，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图4是本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。如图4所示，该实施例的终端设备4包括：一个或多个处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个测试疲劳度的方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述终端设备实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块31至33的功能。

示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述终端设备4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成获取模块、重合度获得模块、疲劳度获得模块。

所述获取模块，用于获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像；

所述重合度获得模块，用于提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得两者匹配的重合度；

所述疲劳度获得模块，用于根据所述重合度获得用户的疲劳度。

其它模块或者单元具体参照图3中各个模块的描述，在此不再详述。

所述终端设备包括但不仅限于处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备4的示例，并不构成对终端设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入设备、输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器41可以是所述终端设备4的内部存储单元，例如终端设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述终端设备4的外部存储设备，例如所述终端设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述终端设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备、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/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，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存在，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，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种测试疲劳度的方法，其特征在于，包括：

获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像；

提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得两者匹配的重合度；

根据所述重合度获得用户的疲劳度。

2.如权利要求1所述的测试疲劳度的方法，其特征在于，所述预先存储的虹膜为所述摄像头第一次采集的图像中的虹膜。

3.如权利要求1所述的测试疲劳度的方法，其特征在于，所述根据所述重合度获得用户的疲劳度包括：

根据当前采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及测试时间获得用户的疲劳度。

4.如权利要求1所述的测试疲劳度的方法，其特征在于，所述根据所述重合度获得用户的疲劳度包括：

根据每次采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及每次采集图像的时间点拟合获得重合度随时间变化的曲线；

获得所述曲线在当前时间点的切线的斜率；

根据当前时间点对应的重合度以及所述曲线在当前时间点的切线的斜率获得用户的疲劳度。

5.如权利要求1所述的测试疲劳度的方法，其特征在于，在根据所述重合度获得用户的疲劳度之后，所述方法还包括：

若所述用户的疲劳度大于疲劳阈值，则发出提醒信息或者切换学习模式。

6.如权利要求1所述的测试疲劳度的方法，其特征在于，所述摄像头为显示屏前置摄像头。

7.一种测试疲劳度的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取摄像头以预定时间间隔采集的图像，从每次采集的所述图像中获取眼部区域图像；

重合度获得模块，用于提取所述眼部区域图像中虹膜的特征信息，并将提取的所述虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息进行匹配，获得两者匹配的重合度；

疲劳度获得模块，用于根据所述重合度获得用户的疲劳度。

8.如权利要求1所述的测试疲劳度的方法，其特征在于，所述预先存储的虹膜为所述摄像头第一次采集的图像中的虹膜；

所述疲劳度获得模块具体用于：根据当前采集的图像中虹膜的特征信息与预先存储的虹膜的特征信息的重合度以及测试时间获得用户的疲劳度。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。