一种字重调节方法及存储介质与流程

本发明涉及字体调节，尤其涉及一种字重调节方法及存储介质。

背景技术：

1、在现代信息技术时代，用户界面的设计对用户体验至关重要。特别是字体的选择和调整，可以显著影响用户的阅读体验和信息获取效率。

2、字体属性包括：字体类型、大小、粗细、文字样式。

3、其中，字重是指文字字体的粗细程度，不同字重文字的字体粗细程度不同。终端设备的系统字体通常配置有不同的字重，终端设备可以调用不同字重的系统文字显示在显示界面上。

4、通常来说，用户可以根据使用需求，对显示界面所显示的某些元素进行设置，使其呈现不同的显示效果，比如对字体大小、字体粗细、字体类型、字体颜色等进行个性化设置。

5、现有的个性化设置方案主要依赖于人工的自主选择，传统的固定字体设计难以满足不同用户和不同场景的需求，因此衍生出了对应的自适应字体调节方案。现有的字体自适应方案主要分为两类：

6、一、是针对不同用户的历史选择进行用户自适应，这种调节方案实际上无法根据场景进行调节，仅依据用户预设定，灵活性较差。

7、二、是根据用户与显示屏的距离进行字体大小的自适应调节（例如申请号为202310462091 .x的中国专利《车载hmi字体的调节控制方法、装置、电子设备及介质》），此方案仅是对字体的大小进行调节，无法调节系统文字的字重，屏幕中显示元素的对比度固定，用户的阅读体验较差。

技术实现思路

1、本发明提供一种字重调节方法及存储介质，解决了现有的字体自适应调节方案无法针对性的自适应调节字重，用户体验感较差的技术问题。

2、为解决以上技术问题，本发明提供一种字重调节方法，包括：

3、响应界面显示指令，进行现场环境信息采集，从现场环境信息中分析得到用户信息、场景信息和实时数据；

4、将所述用户信息、场景信息和所述实时数据作为判断因素，输入机器学习算法模型进行需求分析，预测用户在当前场景下的字体需求，得到预测结果；

5、根据所述预测结果输出字体属性，并执行字体调整；所述字体属性包括字体字重。

6、本基础方案在获取到界面显示指令，确定显示屏实现显示需求时，自动进行现场环境信息的采集，覆盖用户信息、场景信息和实时数据等判断因素，进而代入机器学习算法模型进行需求分析，预测用户在当前场景下的字体需求，得到预测结果并进行动态的字重调整，显著提升了用户的阅读体验和信息获取效率，具有广泛的应用前景。

7、在进一步的实施方案中，所述用户信息的分析包括：

8、在接收到界面显示指令时，通过图像采集或用户输入得到使用者信息，分析使用者信息得到当前用户的个人信息，并通过用户信息数据库和身份验证系统识别用户身份，进而获取对应的用户信息；

9、所述用户信息包括年龄、性别、阅读偏好、字体大小偏好中的一种或多种；所述现场环境信息包括使用者信息。

10、本方案在进行字重调整时，同步加入对于用户信息的判断，通过对于不同用户的不同喜好，进而针对性的给于用户适配的显示体验，以提高用户界面的可读性和用户体验。

11、在进一步的实施方案中，所述场景信息的分析包括：

12、在接收到界面显示指令时，通过传感器数据接口获取当前环境数据，根据当前环境数据进行分析，与预分类的应用场景进行匹配或者与预定义的场景阈值进行对比分类，以确定当前使用场景；

13、其中，所述当前环境数据至少包括环境光线、设备类型中的一种，所述设备类型至少包括设备显示屏尺寸、分辨率中的一种。

14、本方案在进行字重调整时，同步加入对于环境光线、设备类型的判断，基于不同的环境、不同的设备显示条件，进行适应性调整，可兼容多种不同场景的显示需求，为用户提供良好的阅读体验。

15、在进一步的实施方案中，所述实时数据的获取包括：

16、查询交互日志记录器，从交互日志中获取记录有用户操作行为的交互数据；

17、对用户进行面部扫描，获取面部表情并进行识别分析，得到用户的情感状态数据；所述实时数据包括实时采集用户的交互数据、情感状态数据。

18、本方案在进行字重调整时，同步加入对于用户操作行为、情感状态数据的判断，通过用户操作行为对用户习惯进行预判，可降低预测难度；基于对用户面部表情的识别获取情感状态数据，结合了用户当前时间内的情绪，可进一步的辅助精准预测用户的字体需求。

19、在进一步的实施方案中，在进行需求分析之前，还包括：从历史数据中获取用户信息、场景信息和实时数据，建立训练集、测试集，将所述训练集输入机器学习算法模型中进行训练学习，并利用测试集进行预测结果验证，得到对应的回归系数并保存。

20、在进一步的实施方案中，所述将所述用户信息、场景信息和所述实时数据作为判断因素，输入机器学习算法模型进行需求分析，预测用户在当前场景下的字体需求，得到预测结果包括：

21、将所述用户信息、场景信息和所述实时数据作为判断因素，输入机器学习算法模型，进行计算得到预测的字体权重值；

22、基于所述字体权重值确定对应的字体字重，获取到的字体字重为用户在当前场景下的字体需求，进而输出包含字体字重的预测结果。

23、在进一步的实施方案中，所述机器学习算法模型的计算公式如下：

24、

25、其中，pw是预测的字体权重值，ui是用户信息，n表示用户信息的数量；sj是场景信息，m表示场景信息的数量；ik是交互数据，p表示交互数据的数量；el是情感状态数据，q表示情感状态的特征数量；β0是偏置项，βi是用户信息特征的回归系数，γj是场景信息特征的回归系数，δk是交互数据特征的回归系数，λl是情感状态特征的回归系数。

26、本方案采用机器学习算法模型进行需求预测，结合机器算法，融合用户信息、场景信息、实时数据几类多方面的判断因素，进行综合性的考虑，能够高效率的进行结果预测，提高字重调节适配度。

27、在进一步的实施方案中，基于所述字体权重值确定对应的字体字重包括：

28、根据所述字体权重值的数值范围，划分多个等级的字重选项，所述字重选项包括第一字重、第二字重和第三字重；

29、判断所述字体权重值是否大于第一阈值，若是则获取第一字重作为字体字重；判断所述字体权重值是否小于第一阈值且大于第二阈值，若是则获取第二字重作为字体字重；判断所述字体权重值是否小于第三阈值，若是则获取第三字重作为字体字重。

30、本方案基于不同等级的字重选项，对应的划分了第一阈值、第二阈值、第三阈值，通过明确字体权重值的范围区间，即可确定当前适配的字体字重，可以根据用户信息、情感状态以及当前场景动态调整字体的粗细，从而提升用户的阅读体验和信息获取效率。

31、在进一步的实施方案中，所述根据所述预测结果输出字体属性，并执行字体调整包括：

32、基于上述字体字重从动态字体库中选择对应的目标字体和目标字重；

33、基于所述目标字体和所述目标字重，通过渲染引擎实时更新用户界面的字体显示。

34、本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于实现如上述的一种字重调节方法。其中，存储介质可以是磁碟、光盘、只读存储器 (read onlymemory，rom)或者随机存取器(random access memory，ram)等。