CN110162138B - 折叠角度调节方法、装置及可折叠终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种折叠角度调节方法、装置及可折叠终端，一种折叠角度调节方法包括：响应于可折叠终端的摄像头开启图像采集，从摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像；对用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到用于人脸识别的图像中携带的人脸信息；根据人脸信息，对可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节。本发明实施例中，可以通过实时获取可折叠终端用户的人脸信息，基于实时的人脸信息，来自动调节可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度，由于实时获取的图像中携带的人脸信息能够在很大程度上反映可折叠终端用户相对于该可折叠终端的空间位置，因此可以在无需用户进行手动操作的情况下比较准确地调整可折叠屏幕的折叠角度，提高了调节效率。

Description

折叠角度调节方法、装置及可折叠终端

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种折叠角度调节方法、装置及可折叠终端。

背景技术

随着科学技术的发展和技术产业化应用水平的提升，终端的性能越来越高、硬件配置越来越完备。与此同时，为使终端的外观形态更具有创新性和吸引力，具有柔性屏幕的可折叠终端渐渐进入人们的视线。

现有技术中，如果要调节可折叠终端中折叠屏幕的折叠角度，则需要用户手动操作进行调节，操作比较繁琐且不易把控，效率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种折叠角度调节方法、装置及可折叠终端，以解决现有技术中存在的折叠角度调节操作繁琐、效率低的技术问题。

根据本发明的第一方面，公开了一种折叠角度调节方法，应用于可折叠终端，所述方法包括：

响应于所述可折叠终端的摄像头开启图像采集，从所述摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像；

对所述用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到所述用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，其中，所述人脸信息用于反映人脸相对于所述可折叠终端的空间位置；

根据所述人脸信息，对所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节。

可选地，作为一个实施例，所述对所述用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到所述用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，包括：

通过预设的人脸检测模型，确定所述用于人脸识别的图像中是否存在人脸；

如果所述用于人脸识别的图像中存在人脸，则通过所述人脸检测模型确定所述用于人脸识别的图像中的人脸区域。

可选地，作为一个实施例，所述根据所述人脸信息，对所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节，包括：

根据所述人脸区域的尺寸信息，确定目标折叠角度；

根据所述目标折叠角度，调节所述可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度。

可选地，作为一个实施例，所述根据所述人脸区域的尺寸信息，确定目标折叠角度，包括：

根据所述人脸区域的尺寸信息，确定所述人脸区域的等效圆直径；

根据预设的等效圆直径与折叠角度之间的映射关系、以及所述人脸区域的等效圆直径，确定目标折叠角度。

可选地，作为一个实施例，所述等效圆直径与折叠角度之间的映射关系包括：

Degree＝D*K+C，其中，Degree为折叠角度，K为折叠系数，D为等效圆直径，C为修正系数。

可选地，作为一个实施例，所述根据所述目标折叠角度，调整所述可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度，包括：

确定所述目标折叠角度是否在预设的可折叠终端的折叠角度范围内；

如果在，则控制所述折叠屏幕调整至目标折叠角度；

如果不在，控制所述折叠屏幕调整至所述折叠角度范围中的最大折叠角度。

根据本发明的第二方面，公开了一种折叠角度调节装置，应用于可折叠终端，所述装置包括：

图像获取模块，用于响应于所述可折叠终端的摄像头开启图像采集，从所述摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像；

人脸识别模块，用于对所述用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到所述用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，其中，所述人脸信息用于反映人脸相对于所述可折叠终端的空间位置；

角度调节模块，用于根据所述人脸信息，对所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节。

可选地，作为一个实施例，所述人脸识别模块，包括：

第一确定子模块，用于通过预设的人脸检测模型，确定所述用于人脸识别的图像中是否存在人脸；

第二确定子模块，用于在所述第一确定子模块的确定结果为是的情况下，通过所述人脸检测模型确定所述用于人脸识别的图像中的人脸区域。

可选地，作为一个实施例，所述角度调节模块，包括：

第三确定子模块，用于根据所述人脸区域的尺寸信息，确定目标折叠角度；

折叠角度调节子模块，用于根据所述目标折叠角度，调节所述可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度。

可选地，作为一个实施例，所述第三确定子模块，包括：

等效圆直径确定单元，用于根据所述人脸区域的尺寸信息，确定所述人脸区域的等效圆直径；

折叠角度确定单元，用于根据预设的等效圆直径与折叠角度之间的映射关系、以及所述人脸区域的等效圆直径，确定目标折叠角度。

可选地，作为一个实施例，所述等效圆直径与折叠角度之间的映射关系包括：

Degree＝D*K+C，其中，Degree为折叠角度，D为等效圆直径，K为折叠系数，C为修正系数。

可选地，作为一个实施例，所述折叠角度调节子模块，包括：

角度范围确定单元，用于确定所述目标折叠角度是否在预设的可折叠终端的折叠角度范围内；

第一控制单元，用于在所述角度范围确定单元的确定结果为是的情况下，控制所述折叠屏幕调整至目标折叠角度；

第二控制单元，用于在所述角度范围确定单元的确定结果为否的情况下，控制所述折叠屏幕调整至所述折叠角度范围中的最大折叠角度。

根据本发明的第三方面，公开了一种可折叠终端，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上所述的折叠角度调节方法的步骤。

可选地，作为一个实施例，所述可折叠终端还包括：

屏幕和摄像头。

根据本发明的第四方面，公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的折叠角度调节方法中的步骤。

本发明实施例中，可以通过实时获取可折叠终端用户的人脸信息，基于实时的人脸信息，来自动调节可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度，由于实时获取的图像中携带的人脸信息能够在很大程度上反映可折叠终端用户相对于该可折叠终端的空间位置，因此可以在无需用户进行手动操作的情况下比较准确地调整可折叠屏幕的折叠角度，提高了调节效率。

附图说明

图1是本发明的一个实施例的折叠角度调节方法的流程图；

图2是本发明的一个实施例的折叠角度调节方法的场景图；

图3是本发明的另一个实施例的折叠角度调节方法的流程图；

图4是本发明的一个实施例的人脸区域的示例图；

图5是本发明的一个实施例的可折叠终端的结构示意图；

图6是本发明的一个实施例的折叠角度调节装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

随着终端市场竞争越来越激烈，单纯地依赖硬件配置已经不能吸引更多的电子消费者，在这种情况下，越来越多的终端厂商将重点放在产品的差异化功能规划、设计和营销等方面。目前，在调节可折叠终端中折叠屏幕的折叠角度时，需要用户手动调节，操作比较繁琐且不易把控，效率较低。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种折叠角度调节方法、装置及可折叠终端。

下面首先对本发明实施例提供的一种折叠角度调节方法进行介绍。

需要说明的是，本发明实施例提供的方法适用于可折叠终端，在实际应用中，该可折叠终端可以包括：可折叠手机、可折叠平板电脑和可折叠电视等，本发明实施例对此不作限定。

图1是本发明的一个实施例的折叠角度调节方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：步骤101、步骤102和步骤103，其中，

在步骤101中，响应于可折叠终端的摄像头开启图像采集，从该摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像。

本发明实施例中，在一个应用场景中，可以由用户选择是否开启折叠屏幕的自动调节功能，例如用户点击某个按钮或图标来开启/关闭折叠屏幕的自动调节功能，当用户选择开启折叠屏幕的自动调节功能时，可折叠终端的摄像头开启图像采集；当用户选择关闭折叠屏幕的自动调节功能时，可折叠终端的摄像头停止图像采集。

本发明实施例中，在另一个应用场景中，可以设置在满足设定条件时，自动开启折叠屏幕的自动调节功能，其中，设定条件可以包括：终端开机、某一特定时间段等等。

本发明实施例中，“可折叠终端的摄像头”可以为可折叠终端出厂预置的摄像头，也可以为与可折叠终端进行有线连接或无线连接的摄像头。

本发明实施例中，摄像头采集到的图像可以一张或多张，当摄像头采集到的图像为一张时，直接将该图像作为用于人脸识别的图像。当摄像头采集到的图像为多张时，可以从采集到的多张图像中选择一张或多张图像作为用于人脸识别的图像；具体的，可以根据可折叠终端的计算能力选择图像的数量，可选地，当可折叠终端的计算能力较高时，从采集到的多张图像中选择多张图像作为用于人脸识别的图像，当可折叠终端的计算能力较低时，从采集到的多张图像中选择一张图像作为用于人脸识别的图像。例如，可以从采集到的多张图像中选择一张或多张图像质量更高(如清晰度更高、人脸遮挡程度更低、和/或人脸偏转角度更小等)的图像作为用于人脸识别的图像。

在步骤102中，对用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，其中，该人脸信息用于反映人脸相对于可折叠终端的空间位置。

本发明实施例中，当用于人脸识别的图像为一张时，直接对该图像进行人脸识别，得到一组人脸信息；当用于人脸识别的图像为多张时，对该多张图像中的每张图像进行人脸识别，得到多组人脸信息。

本发明实施例中，可以通过大量样本预先创建人脸检测模型，使用预先创建的人脸检测模型，来对用于人脸识别的图像进行人脸识别；也可以使用相关技术中的任一种人脸识别算法(例如，模板匹配算法)，来对用于人脸识别的图像进行人脸识别，本发明实施例对此不作限定。

本发明实施例中，人脸相对于可折叠终端的空间位置，可以包括：人脸(用户)到可折叠终端的距离、及人脸相对于可折叠终端的角度等。

在步骤103中，根据人脸信息，对可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节。

本发明实施例中，当用于人脸识别的图像为一张时，基于一组人脸信息，对可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节；当用于人脸识别的图像为多张时，基于多组人脸信息，对可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节。

考虑当用户与可折叠终端的距离较小时，用户的视角较小，可折叠终端的折叠屏幕不进行折叠，利于用户观看折叠屏幕上显示的内容；而当用户与可折叠终端的距离较大时，用户的视角较大，可折叠终端的折叠屏幕进行折叠，对用户观看折叠屏幕上显示的内容的影响较小，并且人脸信息可以在很大程度上反映人脸相对于可折叠终端的空间位置(包括距离等)；因此本发明实施例中，根据人脸信息，对可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节，可以比较准确地调节折叠屏幕的折叠角度。

为了便于理解，结合图2所示的应用场景图对本发明实施例提供的技术方案进行描述。如图2所示，当用户21与可折叠终端20的距离为1米时，可折叠终端20的折叠屏幕不折叠；当用户21与可折叠终端20的距离为2米时，可折叠终端20的折叠屏幕的稍微折叠；当用户21与可折叠终端20的距离为3米时，可折叠终端20的折叠屏幕进一步折叠。

由上述实施例可见，该实施例中，可以通过实时获取可折叠终端用户的人脸信息，基于实时的人脸信息，来自动调节可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度，由于实时获取的图像中携带的人脸信息能够在很大程度上反映可折叠终端用户相对于该可折叠终端的空间位置，因此可以在无需用户进行手动操作的情况下比较准确地调整可折叠屏幕的折叠角度，提高了调节效率。

图3是本发明的另一个实施例的折叠角度调节方法的流程图，本发明实施例中，可以预先创建人脸检测模型，使用预先创建的人脸检测模型，来对用于人脸识别的图像进行人脸识别，以提高人脸识别的效率，此时，如图3所示，该方法可以包括以下步骤：步骤301、步骤302、步骤303、步骤304和步骤305，其中，

在步骤301中，响应于可折叠终端的摄像头开启图像采集，从该摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像。

本发明实施例中，在一个应用场景中，可以由用户选择是否开启折叠屏幕的自动调节功能，当用户选择开启折叠屏幕的自动调节功能时，可折叠终端的摄像头开启图像采集；当用户选择关闭折叠屏幕的自动调节功能时，可折叠终端的摄像头停止图像采集。

本发明实施例中，在另一个应用场景中，可以设置在满足设定条件时，自动开启折叠屏幕的自动调节功能，其中，设定条件可以包括：终端开机、某一特定时间段等等。

本发明实施例中，“可折叠终端的摄像头”可以为可折叠终端出厂预置的摄像头，也可以为与可折叠终端进行有线连接或无线连接的摄像头。

本发明实施例中，摄像头采集到的图像可以一张或多张，当摄像头采集到的图像为一张时，直接将该图像作为用于人脸识别的图像。当摄像头采集到的图像为多张时，可以从采集到的多张图像中选择一张或多张图像作为用于人脸识别的图像；具体的，可以根据可折叠终端的计算能力选择图像的数量，可选地，当可折叠终端的计算能力较高时，从采集到的多张图像中选择多张图像作为用于人脸识别的图像，当可折叠终端的计算能力较低时，从采集到的多张图像中选择一张图像作为用于人脸识别的图像。例如，可以从采集到的多张图像中选择一张或多张图像质量更高(如清晰度更高、人脸遮挡程度更低、和/或人脸偏转角度更小等)的图像作为用于人脸识别的图像。

在步骤302中，通过预设的人脸检测模型，确定用于人脸识别的图像中是否存在人脸，如果是，则步骤303，否则不作处理。

本发明实施例中，在上述步骤302之前，还可以包括以下用于构建人脸检测模型的步骤(图中未示出)：步骤3001、步骤3002、步骤3003和步骤3004，其中，

在步骤3001中，采集预设数量的人脸图像样本；

本发明实施例中，考虑到选取的样本数据越多，训练结果越为准确、可靠，因此可以优选选择采集大量人脸图像样本，例如，采集10万张人脸图像作为人脸图像样本。

在步骤3002中，对人脸图像样本进行人脸关键点标注，得到带标注的人脸图像；

本发明实施例中，人脸关键点包括但不限于：人脸轮廓点、眼睛轮廓点、鼻子轮廓点、眉毛轮廓点、额头轮廓点、上嘴唇轮廓点和下嘴唇轮廓点。

本发明实施例中，为了保证训练结果的准确性，可以对人脸图像样本进行人脸关键点精准标注，即保证模型训练的输入数据的准确性。需要说明的书，本发明实施例中，可以采用相关技术中的任一种标注方法，对人脸图像样本进行人脸关键点标注。

在步骤3003中，将带标注的人脸图像划分为训练集、验证集和测试集；

本发明实施例中，训练集用于作为模型训练的初始数据，验证集用于对训练集训练得到的模型进行验证及修正，测试集用于对最终训练得到的模型进行测试，衡量该模型的性能和准确性，如果测试通过，则可以使用该模型进行后续的人脸识别，如果测试未通过，则重新进行模型训练。

在步骤3004中，采用预设的模型训练算法对训练集进行模型训练，以及采用验证集对模型训练过程中的中间模型进行验证，直至验证集的验证结果与标注结果的匹配度达到预设阈值，停止模型训练，得到训练模型；采用测试集对训练模型进行测试，如果测试通过，则将训练模型作为人脸检测模型。

本发明实施例中，可以使用机器学习的相关算法，例如神经网络算法、逻辑回归算法等对训练集进行模型训练。

本发明实施例中，采用测试集对训练模型进行测试，如果测试未通过，则重新进行模型训练。

可见，本发明实施例中，使用人脸检测模型对用于人脸识别的图像进行人脸检测，由于人脸检测模型是使用大量人脸图像样本进行训练、修正得到因此可以较为准确地进行人脸检测。

本发明实施例中，如果用于人脸识别的图像中不存在人脸，则不再对该图像作处理，而继续通过摄像头采集图像，从中选择后续用于人脸识别的图像；如果用于人脸识别的图像中存在人脸，则进一步确定人脸区域。

在步骤303中，通过人脸检测模型确定用于人脸识别的图像中的人脸区域。

本发明实施例中，人脸区域为覆盖人脸关键点的区域。人脸区域的形状可以为矩形，也可以为其他形状，例如六边形区域、椭圆和圆形等。

为了便于理解，如图4所示，图像区域41为用于人脸识别的图像，图像区域42为用于人脸识别的图像中的人脸，图像区域43为用于人脸识别的图像中的人脸区域。

在步骤304中，根据人脸区域的尺寸信息，确定目标折叠角度。

本发明实施例中，为了便于理解，以人脸区域的形状为矩形为例进行描述，此时，人脸区域的尺寸信息可以包括：人脸区域的宽度和长度。

本发明实施例中，考虑在人脸相对于可折叠终端有角度倾斜的情况下，仅根据人脸区域的长度，无法准确地确定目标折叠角度，仅根据人脸区域的宽度，也无法准确地确定目标折叠角度，为了克服这个问题，可以根据人脸区域的尺寸计算其等效圆的直径，根据其等效圆的直径确定目标折叠角度，即使用人脸区域的等效圆直接可以克服人脸的角度问题，此时，上述步骤304具体可以包括以下步骤(图中未示出)：步骤3041和步骤3042，其中，

在步骤3041中，根据人脸区域的尺寸信息，确定人脸区域的等效圆直径；

在一个例子中，人脸区域的长度为H、宽度为W，首先计算人脸区域的面积S＝H*W，之后计算其等效圆的直径

本发明实施例中，当用于人脸识别的图像为一张时，根据该图像中人脸区域的尺寸信息，可以确定一个等效圆直径，该等效圆直径用于确定目标折叠角度；当用于人脸识别的图像为多张时，分别计算每张图像中人脸区域对应的等效圆直径，对计算得到的多个等效圆直径进行加权平均运算，加权平均得到的等效圆直径用于确定目标折叠角度。

在步骤3042中，根据预设的等效圆直径与折叠角度之间的映射关系、以及人脸区域的等效圆直径，确定目标折叠角度。

本发明实施例中，等效圆直径与折叠角度之间的映射关系可以为线性关系，也可以非线性关系。

本发明实施例中，当等效圆直径与折叠角度之间的映射关系为线性关系时，该映射关系可以为：Degree＝D*K+C，其中，Degree为折叠角度，K为折叠系数，D为等效圆直径，C为修正系数。在实际应用中，C可以为0，也可以为其他数值。

本发明实施例中，折叠系数可以由研发人员根据实验数据进行设置，也可以通过一定的算法计算得到，本发明实施例对此不作限定。

本发明实施例中，目标折叠角度为：相对于可折叠终端原始状态的折叠角度。

在步骤305中，根据目标折叠角度，调节可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度。

本发明实施例中，考虑到可折叠终端通常都具有极限折叠角度，即不会无限制地折叠，如果超过可折叠终端的极限折叠角度，会造成可折叠终端的损坏，为了克服这个问题，上述步骤305具体可以包括以下步骤(图中未示出)：步骤3051、步骤3052和步骤3053，其中，

在步骤3051中，确定目标折叠角度是否在预设的可折叠终端的折叠角度范围内；

本发明实施例中，可折叠终端的折叠角度范围为(可折叠终端的最小折叠角度～可折叠终端的最大折叠角度)。

在步骤3052中，在目标折叠角度在预设的可折叠终端的折叠角度范围内的情况下，控制折叠屏幕调整至目标折叠角度；

在步骤3053中，在目标折叠角度不在预设的可折叠终端的折叠角度范围内的情况下，控制折叠屏幕调整至折叠角度范围中的最大折叠角度。

可见，本发明实施例中，在进行折叠屏幕的折叠角度调节时，可以先判断将要调整到的折叠角度是否在可折叠终端的折叠范围内，如果在折叠范围内，则调整至相应的折叠角度，如果不在折叠范围内，则调整至可折叠终端的最大折叠角度，以避免可折叠终端的损坏。

由上述实施例可见，该实施例中，可以通过实时获取可折叠终端用户的人脸信息，基于实时的人脸信息，来自动调节可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度，由于实时获取的图像中携带的人脸信息能够在很大程度上反映可折叠终端用户相对于该可折叠终端的空间位置，因此可以在无需用户进行手动操作的情况下比较准确地调整可折叠屏幕的折叠角度，提高了调节效率。

为了便于对本发明技术方案进行理解，结合一个具体的可折叠终端的结构图对折叠角度自动调节的过程进行描述，图5示出了本发明的一个实施例的可折叠终端的结构图，如图5所示，可折叠终端500可以包括：处理器501、屏幕502、存储器503、折叠控制模块504和摄像头(图中未示出)，其中，屏幕502为柔性屏，折叠控制模块504包括人脸检测模块5041和折叠驱动模块5042。

在一个场景中，用户开启基于人脸检测的可折叠屏幕自动调节功能(例如点击某个按钮或图标)，处理器501从存储器503中加载可折叠屏幕调节默认参数表，其中，该默认参数表中可以记录有可折叠屏幕的折叠角度范围，折叠角度调节系数等。

与此同时，处理器501指示摄像头开启图像采集，处理器501从摄像头采集到的图像中选择用于人脸识别的图像，并指示人脸检测模块5041对该图像进行人脸检测及确定该图像中的人脸区域，处理器501根据人脸检测模块5041返回的人脸区域信息计算等效圆直径，根据等效圆直径计算目标折叠角度，在计算出目标折叠角度后指示折叠驱动模块5042驱动屏幕502进行折叠角度的自动调节。

需要说明的是，图5所示的可折叠终端的结构图仅为示例性结构图，本发明实施例中可折叠终端的结构并不限于这一种结构，其他能够实现本发明实施例方法的结构也在本发明实施例的保护范围内。

图6是本发明的一个实施例的折叠角度调节装置的结构示意图，该折叠角度调节装置应用于可折叠终端，如图6所示，折叠角度调节装置600，可以包括：图像获取模块601、人脸识别模块602和角度调节模块603，其中，

图像获取模块601，用于响应于所述可折叠终端的摄像头开启图像采集，从所述摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像；

人脸识别模块602，用于对所述用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到所述用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，其中，所述人脸信息用于反映人脸相对于所述可折叠终端的空间位置；

角度调节模块603，用于根据所述人脸信息，对所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节。

由上述实施例可见，该实施例中，可以通过实时获取可折叠终端用户的人脸信息，基于实时的人脸信息，来自动调节可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度，由于实时获取的图像中携带的人脸信息能够在很大程度上反映可折叠终端用户相对于该可折叠终端的空间位置，因此可以在无需用户进行手动操作的情况下比较准确地调整可折叠屏幕的折叠角度，提高了调节效率。

可选地，作为一个实施例，所述人脸识别模块602，可以包括：

第一确定子模块，用于通过预设的人脸检测模型，确定所述用于人脸识别的图像中是否存在人脸；

第二确定子模块，用于在所述第一确定子模块的确定结果为是的情况下，通过所述人脸检测模型确定所述用于人脸识别的图像中的人脸区域。

可选地，作为一个实施例，所述角度调节模块603，可以包括：

第三确定子模块，用于根据所述人脸区域的尺寸信息，确定目标折叠角度；

折叠角度调节子模块，用于根据所述目标折叠角度，调节所述可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度。

可选地，作为一个实施例，所述第三确定子模块，可以包括：

等效圆直径确定单元，用于根据所述人脸区域的尺寸信息，确定所述人脸区域的等效圆直径；

折叠角度确定单元，用于根据预设的等效圆直径与折叠角度之间的映射关系、以及所述人脸区域的等效圆直径，确定目标折叠角度。

可选地，作为一个实施例，所述等效圆直径与折叠角度之间的映射关系包括：

Degree＝D*K+C，其中，Degree为折叠角度，D为等效圆直径，K为折叠系数，C为修正系数。

可选地，作为一个实施例，所述折叠角度调节子模块，可以包括：

角度范围确定单元，用于确定所述目标折叠角度是否在预设的可折叠终端的折叠角度范围内；

第一控制单元，用于在所述角度范围确定单元的确定结果为是的情况下，控制所述折叠屏幕调整至目标折叠角度；

第二控制单元，用于在所述角度范围确定单元的确定结果为否的情况下，控制所述折叠屏幕调整至所述折叠角度范围中的最大折叠角度。

可见，本发明实施例中，在进行折叠屏幕的折叠角度调节时，可以先判断将要调整到的折叠角度，是否在可折叠终端的折叠范围内，如果在折叠范围内，则调整至相应的折叠角度，如果不在折叠范围内，则仅调整至极限的最大折叠角度，以避免可折叠终端的损坏。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

根据本发明的又一个实施例，本发明还提供了一种可折叠终端，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上述任意一个实施例所述的折叠角度调节方法的步骤。

可选地，在一个实施例中，所述可折叠终端还包括：

屏幕和摄像头。

根据本发明的再一个实施例，本发明还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上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上述任意一个实施例所述的折叠角度调节方法中的步骤。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种折叠角度调节方法、装置及可折叠终端，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种折叠角度调节方法，应用于可折叠终端，其特征在于，所述方法包括：

响应于所述可折叠终端的摄像头开启图像采集，从所述摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像；

对所述用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到所述用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，其中，所述人脸信息用于反映人脸相对于所述可折叠终端的空间位置；其中，所述空间位置至少包括用户到所述可折叠终端的距离；

根据所述人脸信息，对所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节，包括：根据所述图像中人脸区域的尺寸信息，确定等效圆直径，所述等效圆直径用于确定所述折叠屏幕的目标折叠角度；

其中，在所述用户与所述可折叠终端的距离较小时，所述可折叠终端的折叠屏幕不进行折叠，在所述用户与所述可折叠终端的距离较大时，所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到所述用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，包括：

通过预设的人脸检测模型，确定所述用于人脸识别的图像中是否存在人脸；

如果所述用于人脸识别的图像中存在人脸，则通过所述人脸检测模型确定所述用于人脸识别的图像中的人脸区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸信息，对所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节，包括：

根据所述人脸区域的尺寸信息，确定目标折叠角度；

根据所述目标折叠角度，调节所述可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸区域的尺寸信息，确定目标折叠角度，包括：

根据所述人脸区域的尺寸信息，确定所述人脸区域的等效圆直径；

根据预设的等效圆直径与折叠角度之间的映射关系、以及所述人脸区域的等效圆直径，确定目标折叠角度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述等效圆直径与折叠角度之间的映射关系包括：

Degree＝D*K+C，其中，Degree为折叠角度，K为折叠系数，D为等效圆直径，C为修正系数。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标折叠角度，调整所述可折叠终端的折叠屏幕的折叠角度，包括：

确定所述目标折叠角度是否在预设的可折叠终端的折叠角度范围内；

如果在，则控制所述折叠屏幕调整至目标折叠角度；

如果不在，则控制所述折叠屏幕调整至所述折叠角度范围中的最大折叠角度。

7.一种折叠角度调节装置，应用于可折叠终端，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于响应于所述可折叠终端的摄像头开启图像采集，从所述摄像头采集到的图像中获取用于人脸识别的图像；

人脸识别模块，用于对所述用于人脸识别的图像进行人脸识别，得到所述用于人脸识别的图像中携带的人脸信息，其中，所述人脸信息用于反映人脸相对于所述可折叠终端的空间位置；其中，所述空间位置至少包括用户到所述可折叠终端的距离；

角度调节模块，用于根据所述人脸信息，对所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠角度调节，包括：根据所述图像中人脸区域的尺寸信息，确定等效圆直径，所述等效圆直径用于确定所述折叠屏幕的目标折叠角度；

其中，在所述用户与所述可折叠终端的距离较小时，所述可折叠终端的折叠屏幕不进行折叠，在所述用户与所述可折叠终端的距离较大时，所述可折叠终端的折叠屏幕进行折叠。

8.一种可折叠终端，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的折叠角度调节方法的步骤。

9.根据权利要求8所述的可折叠终端，其特征在于，所述可折叠终端还包括：

屏幕和摄像头。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的折叠角度调节方法中的步骤。

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