Method for fit assessment of wearable device, electronic device and storage medium

Abstract

This disclosure relates to a method for fit assessment of a wearable device, an electronic device, and a storage medium. The method may comprise acquiring data of a target body part of a user; obtaining at least one biological appearance characteristic of the user based on the data of the target body part; acquiring data of at least one personal preference of the user; and providing the user with recommendation information for the fit assessment of the wearable device based on the at least one biological appearance characteristic and the at least one data of the personal preference of the user.

Description

METHOD FOR FIT ASSESSMENT OF WEARABLE DEVICE, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIUMTECHNICAL FIELD

[0001] The embodiments of the present disclosure relate to a method for fit assessment of a wearable device, an electronic device, and a storage medium.BACKGROUND

[0002] As an emerging smart technology product, the wearable device has penetrated into people’s daily life, covering various forms such as a smart watch, a smart bracelet, smart glasses and smart clothing. By integrating advanced sensor technology, wireless communication technology, artificial intelligence algorithms, etc., the wearable device is able to monitor the user’s physiological data, behavioral habits and environmental information in real time, thus providing personalized health monitoring, life assistant, exercise guidance and other functions.

[0003] In the current era of digital consumption, online shopping has gradually evolved into a mainstream shopping method for consumers. Nevertheless, compared with the traditional offline shopping, one of the major disadvantages of online shopping is that consumers are unable to directly feel and try out the physical goods, especially in the wearable device market, where there is a wide variety of wearable devices with different sizes, materials and functions. Because the wearable device needs to fit closely with the human body, consumers often find it difficult to accurately determine which wearable device can truly match their biological characteristics and personalized needs without the actual experience of trying them on. With the development of intelligent technology and consumers’ demand for personalized experience, how to efficiently and scientifically recommend the most suitable wearable device for the consumer has undoubtedly become an issue to be solved.SUMMARY

[0004] One or more embodiments of the present disclosure provide a method for fit  assessment of a wearable device, and the method comprises: acquiring data of a target body part of a user; obtaining at least one biological appearance characteristic of the user based on the data of the target body part; acquiring data of at least one personal preference of the user; and providing the user with recommendation information for the fit assessment of the wearable device based on the at least one biological appearance characteristic and the data of the at least one personal preference of the user.

[0005] One or more embodiments of the present disclosure provide an electronic device, and the electronic device comprises: at least one processor; and a memory including one or more computer program modules. The one or more computer program modules are stored in the memory and includes instructions for implementing, upon being executed by the at least one processor, the method provided in one or more embodiments described above.

[0006] One or more embodiments of the present disclosure provide a non-transient computer-readable storage medium, and the non-transient computer-readable storage medium comprises computer instructions. The computer instructions, upon being executed by at least one processor, implement the method provided in one or more embodiments described above.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0007] In order to illustrate the technical solutions of the embodiments of the present disclosure more clearly, the drawings of the embodiments are briefly introduced below. Apparently, the drawings described below only relate to some embodiments of the present disclosure, rather than limiting the present disclosure.

[0008] FIG. 1 is a flowchart of a method for fit assessment of a wearable device according to one or more embodiments of the present disclosure;

[0009] FIG. 2 is a flowchart of a method for fit assessment of a wearable device according to one or more embodiments of the present disclosure;

[0010] FIGS. 3A, 3B, 3C, 3D, 3E, 3F, and 3G are schematic diagrams of a visualization interface according to one or more embodiments of the present disclosure;

[0011] FIG. 4 is a schematic block diagram of an electronic device according to one or more embodiments of the present disclosure;

[0012] FIG. 5 is a schematic block diagram of another electronic device according to  one or more embodiments of the present disclosure; and

[0013] FIG. 6 is a schematic block diagram of a non-transient computer-readable storage medium according to one or more embodiments of the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0014] In order to make objects, technical details and advantages of the embodiments of the present disclosure apparent, the technical solutions of the embodiments are described in a clearly and fully understandable way in connection with the drawings related to the embodiments of the present disclosure. Apparently, the described embodiments are just a part but not all of the embodiments of the present disclosure. Based on the described embodiments herein, those skilled in the art can obtain other embodiment (s) , without any inventive work, which should be within the scope of the present disclosure.

[0015] Flowcharts are used in the present disclosure to illustrate the operations performed by the system according to the embodiments of the present application. It should be understood that the preceding or following operations are not necessarily performed in an exact order. Instead, various steps may be processed in reverse order or concurrently, as desired. At the same time, other operations can be added to these procedures, or a certain step or steps can be removed from these procedures.

[0016] Unless otherwise defined, all the technical and scientific terms used herein have the same meanings as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present disclosure belongs. The terms “first” , “second” , and the like, which are used in the description and the claims of the present disclosure, are not intended to indicate any sequence, amount or importance, but used to distinguish various components. Similarly, the terms “a” , “an” , “the” , or the like are not intended to indicate a limitation of quantity, but indicate that there is at least one. The terms, such as “comprise / comprising” , “include / including” , or the like are intended to specify that the elements or the objects stated before these terms encompass the elements or the objects and equivalents thereof listed after these terms, but not preclude other elements or objects. The terms, such as “connect / connecting / connected” , “couple / coupling / coupled” , or the like, are not limited to a physical connection or mechanical connection, but may include an electrical connection / coupling, directly or indirectly. The terms,  “on” , “under” , “left” , “right” , or the like are only used to indicate relative position relationship, and when the position of the object which is described is changed, the relative position relationship may be changed accordingly.

[0017] One or more embodiments of the present disclosure provide a method for fit assessment of a wearable device, and the method comprises: acquiring data of a target body part of a user; obtaining at least one biological appearance characteristic of the user based on the data of the target body part; acquiring data of at least one personal preference of the user; and providing the user with recommendation information for the fit assessment of the wearable device based on the at least one biological appearance characteristic and the data of the at least one personal preference of the user.

[0018] The method for fit assessment of the wearable device provided in the one or more embodiments of the present disclosure described above provides the user with highly personalized recommendation information for fit assessment of the wearable device by acquiring and analyzing the at least one biological appearance characteristic and at least one personal preference of the user. The user is assisted in selecting a wearable device that better matches his / her appearance characteristic and personal needs.

[0019] Further, the method for fit assessment of the wearable device provided in the one or more embodiments of the present disclosure is compatible with various platforms and devices, thereby widely meeting the diverse needs of different users, and providing a basis for building a user-friendly and easy-to-operate system for fit assessment of the wearable device.

[0020] FIG. 1 is a flowchart of a method for fit assessment of a wearable device according to one or more embodiments of the present disclosure. For example, the method may be implemented through software running on various types of terminal device (for details, please refer to the description below in conjunction with FIG. 4 and FIG. 5) .

[0021] As illustrated in FIG. 1, the method for fit assessment of a wearable device provided by one or more embodiments of the present disclosure includes the following S101～S104.

[0022] At S101, data of the target body part of the user is acquired.

[0023] In one or more embodiments of the present disclosure, the data of the target body part includes at least one of eye data, ear data, head data, hand data, foot data, and body  shape data, which is not limited by the one or more embodiments of the disclosure. Data of different target body parts may be acquired depending on the type of wearable device. For example, when the wearable device is smart glasses, the data of the target body part may be eye data. When the wearable device is a headset, the data of the target body part may be ear data. When the wearable device is a VR (Virtual Reality) helmet, the data of the target body part may be head data. When the wearable device is a smart watch, the data of the target body part may be hand data. When the wearable device is smart sneakers, the data of the target body part may be foot data. When the wearable device is a smart belt or smart clothing, the data of the target body part may be body shape data.

[0024] At S102, the at least one biological appearance characteristic of the user is obtained based on the data of the target body part.

[0025] For example, the at least one biological appearance characteristic of the user may be obtained by a deep learning model or a machine learning model based on the data of the target body part. For example, the deep learning model may be a convolutional neural network CNN and its various extended implementations, such as VGG (VGG-16, VGG-19) , GoogLeNet / Inception, ResNet (Residual Networks) , Generative Pre-trained Transformer, and the like. For example, the machine learning model may be a Support Vector Machine (SVM) , a Principal Component Analysis (PCA) , a Linear Discriminant Analysis (LDA) , and the like. The at least one biological appearance characteristic may, for example, include various data such as shape, contour, size, and the like.

[0026] At S103, data of the at least one personal preference of the user is acquired.

[0027] For example, the data of the at least one personal preference of the user may be obtained by means of a questionnaire survey, profile research, behavior data collection, big data analysis, and the like. For example, the questionnaire survey can be achieved by providing a questionnaire in the software. For example, the at least one personal preference may include at least one of a daily usage, a price range and a functional requirement of the wearable device.

[0028] At S104, recommendation information for the fit assessment of the wearable device is provided to the user based on the at least one biological appearance characteristic and the data of the at least one personal preference of the user.

[0029] For example, at least one biological appearance characteristic vector and at least  one personal preference vector may be extracted and fused by weight to construct a multi-dimensional comprehensive scoring system. Based on the scoring system, recommendation information that meets the user’s personal characteristic and preference may be obtained. For example, a deep learning fusion model may be used to extract and fuse multimodal features of the at least one biological appearance characteristic and at least one personal preference of the user to generate the recommendation information. For example, a hierarchical decision tree may be constructed, with the first level providing preliminary recommendation information based on the at least one biological appearance characteristic of the user, and the second level refining the preliminary recommendation information based on the at least one personal preference of the user. The specific algorithms vary according to the needs of different types of wearable devices, and the one or more embodiments of the present disclosure do not limit this.

[0030] For example, the recommendation information includes at least one of an attribute and a score level of a recommended wearable device. For example, the attribute of the recommended wearable device includes at least one of type, performance, functionality, appearance, size, and model number.

[0031] Some current methods directly rank a plurality of recommended wearable devices based on the recommendation scores output by the algorithm, but because of the float point error and the inherent uncertainty of the algorithm, there may be a fluctuation in the result that is small, but sufficient to affect the ranking order. For example, when the same user performs a plurality of tests, the ranking results obtained from the plurality of tests may be inconsistent. For example, in the first test, wearable device A has a score of 5.01 and wearable device B has a score of 5.02, then wearable device A is ranked after wearable device B in the ranking result. In the second test, wearable device A has a score of 5.02 and wearable device B has a score of 5.01, then wearable device A is ranked before wearable device B in the ranking result. This will lead to user confusion about the recommendation results.

[0032] In one or more embodiments of the present disclosure, the consecutive scores output by the algorithm are segmented and mapped to a plurality of score levels (e.g., levels 1-10) , and the recommended wearable devices are ranked based on the score levels. In this way, the impact generated by the float point error and the inherent uncertainty of the algorithm can  be effectively reduced, ensuring more stable and reliable recommendation results.

[0033] In one or more embodiments of the present disclosure, acquiring data of the target body part of the user may include collecting the data of the target body part of the user by a collection device.

[0034] For example, the collection device may be a visible light camera, an infrared camera, an ultrasonic sensor, a lidar, a time-of-flight (ToF) sensor, and other different types of collection devices provided in the terminal device. The terminal device may be a mobile phone, laptop, etc. configured with at least one of the above collection devices. In one or more embodiments of the present disclosure, the data of the target body part is collected in response to the target body part being positioned within a collection area of the collection device.

[0035] In one or more embodiments of the present disclosure, the collecting the data of the target body part of the user by the collection device may include collecting the data of the target body part in response to the target body part being positioned within a collection area of the collection device.

[0036] For example, the collection area of the collection device reflects an area of physical space in which the collection device can effectively sense, capture, and record information. For example, the terminal device including the collection device may further include a display configured to display in real-time the image collected by the collection device in a preset box, wherein the preset box may represent the collection area of the collection device. If the target body part appears entirely in the preset box (the user can see a target body part image collected by the collection device in the preset box) , it is determined that the target body part is positioned within the collection area of the collection device.

[0037] For example, existing image recognition algorithms (such as those provided by the OpenCV library) may be used to analyze the image collected by the collection device to determine whether the target body part is positioned within the collection area.

[0038] In one or more embodiments of the present disclosure, before collecting the data of the target body part in response to the target body part being positioned within a collection area of the collection device, the method may include determining a distance between the user and the collection device; and providing a prompt for instructing the user to move closer to the collection device in response to the distance being greater than a first distance threshold.

[0039] For example, the distance between the user and the collection device may be determined by ultrasonic ranging, infrared ranging, laser ranging, depth camera ranging, or the like.

[0040] For example, the first distance threshold and the second distance threshold may be preset, and when the distance is not greater than the first distance threshold and not less than the second distance threshold, it is determined that the distance satisfies the preset threshold. The first distance threshold and the second distance threshold may be preset according to the actual condition, which is not limited by the examples described in the present disclosure.

[0041] In one or more embodiments of the present disclosure, the prompt includes at least one of a voice signal prompt, a tone signal prompt, a vibration signal prompt, and a visual signal prompt. For example, it may be one of the above prompts or a combination of multiple prompts, which is not limited by the one or more embodiments of the present disclosure.

[0042] For example, a prompt animation may be played to prompt the user to move and position the target body part within the collection area of the collection device. For example, a prompt text “Please position the target body part within the collection area of the collection device” may be displayed. For example, a prompt voice “Please position the target body part within the collection area of the collection device” may be played. It should be noted that the above prompts are only some examples, and different prompts may be used according to the actual condition, which is not limited by the examples described in the present disclosure.

[0043] In one or more embodiments of the present disclosure, after determining the distance between the user and the collection device, the method may include providing a prompt for instructing the user to move closer to the collection device in response to the distance being greater than a first distance threshold; or providing a prompt for instructing the user to move further from the collection device in response to the distance being less than a second distance threshold.

[0044] For example, when the distance between the user and the collection device is greater than the first distance threshold, it indicates that the user is too far away from the collection device and the data of the target body part cannot be accurately collected. Thus, it is necessary to prompt the user to move closer to the collection device.

[0045] For example, a prompt animation may be played, where an arrow may be used  to instruct the user to move in a direction close to the collection device. For example, a prompt text “Please move closer to the collection device” may be displayed. For example, a prompt voice “Please move closer to the collection device” may be played. It should be noted that the above prompts are only some examples, and different prompts may be used according to the actual condition, which is not limited by the examples described in the present disclosure.

[0046] For example, when the distance between the user and the collection device is less than the second distance threshold, it indicates that the user is too close to the collection device and the data of the target body part cannot be accurately collected. Thus, it is necessary to prompt the user to move further from the collection device.

[0047] For example, a prompt animation may be played, where an arrow may be used to instruct the user to move in a direction away from the collection device. For example, the prompt text “Please move further from the collection device” may be displayed. For example, a prompt voice “Please move further from the collection device” may be played. It should be noted that the above prompts are only some examples, and different prompts may be used according to the actual condition, which is not limited by the examples described in the present disclosure.

[0048] In one or more of the above embodiments of the present disclosure, by means of real-time distance sensing and various prompting methods, the user is able to intuitively understand whether the distance between himself / herself and the collection device is appropriate or not. As a result, inaccurate data collection caused by the user being too far away from the collection device or incomplete data collection caused by the user being too close to the collection device can be avoided, thereby improving the user’s experience.

[0049] In one or more embodiments of the present disclosure, a prompt for the progression of collection may be provided during the process of collecting the data of the target body part, and a prompt for the completion of collection may be provided at the end of the process of collecting the data of the target body part.

[0050] For example, a progress bar or a percentage figure of the collection may be displayed in real time on the display, and as the collection process proceeds, the progress bar gradually fills in or the percentage figure increases, and when the collection is completed, a  “√” icon may be displayed to indicate that the collection is completed. For example, as the collection process proceeds, a prompt text “Collecting” may be displayed, indicating that the collection is in progress. For example, when the collection is completed, a prompt text “Collecting Complete” may be displayed, indicating that the collection is complete. For example, a continuous light vibration represents that the collection is in progress and a strong vibration represents that the collection is complete. For example, a gradually rising tone represents that the collection is in progress, and a continuous high-frequency tone represents that the collection is complete. It is to be noted that the above prompts are only some examples, and different prompts may be used according to the actual condition, which is not limited by the examples described in the present disclosure.

[0051] In one or more of the above embodiments of the present disclosure, the real-time prompting of the progress of the collection allows the user to clearly understand the current state of the collection, and know how much time is still needed or how to still cooperate with the collection device to complete the collection. It can ensure that all necessary data has been adequately collected, and avoid missing or inaccurate data caused by early termination or movement of the user.

[0052] In one or more embodiments of the present disclosure, existing cross-platform development techniques and unified standard interfaces are used, thereby supporting seamless integration with the dominant operating systems (e.g., iOS, Android, Windows and macOS) , allowing the user to easily access and use the fit assessment service on any supported device. Thus, the method for fit assessment of the wearable device is compatible with various platforms and devices, thereby widely meeting the diverse needs of different users, and providing a basis for building a user-friendly and easy-to-operate system for fit assessment of the wearable device.

[0053] For example, taking the target body part as an ear and the collection device as a camera as an example, FIG. 2 is a flowchart of a method for fit assessment of a wearable device according to one or more embodiments of the present disclosure. FIGS. 3A to 3G are schematic diagrams of a visualization interface according to one or more embodiments of the present disclosure, and the visualization interface may be displayed in a display.

[0054] As illustrated in FIG. 2, the method for fit assessment of the wearable device  according to one or more embodiments of the present disclosure includes the following S201～S211.

[0055] At S201, it is determined whether the camera access is granted. If so, the method goes to S203; if not, the method goes to S202.

[0056] For example, if the method is running on a platform such as Windows, macOS, Android or iOS, the API of the corresponding platform may be used to determine whether the camera access is granted or not. If the method is running on a web application (e.g. PWA) , most browsers (e.g. Chrome, Edge, Firefox, Safari) also provide an interface to determine whether the camera access is granted or not.

[0057] At S202, the user is prompted and guided to grant the camera access. Then, the method returns to S201. For example, in this situation, a visual signal prompt may be used, and the visual signal prompt may be in the form of text.

[0058] At S203, the user is prompted to position his / her head within the collection area. For example, in this situation, a voice signal prompt and a visual signal prompt may be used, and the visual signal prompt may be, for example, as illustrated in FIG. 3A.

[0059] For example, as illustrated in FIG. 3A, a preset box 300 is displayed in the visualization interface for instructing the user to move his / her head so that the user’s portrait appears in the preset box 300 (i.e., the user can see the portrait collected by the camera in real time in the preset box) . For example, a prompt text “Please position head within the collection area” may be displayed in the text box 301 below the preset box 300.

[0060] At S204, it is determined whether the user’s head is positioned in the collection area. If so, the method goes to S204; if not, the method returns to S203. For example, when the user’s portrait appears in the preset box 300 (i.e., when the user can see the portrait collected by the collection device in the preset box) , it is determined that the user’s head is positioned within the collection area. For example, a prompt text “The head is positioned within the collection area” may be displayed in the text box 301 below the preset box 300.

[0061] At S205, the distance between the user and the camera is determined. If the distance is greater than the first distance threshold T1, the method goes to S206. If the distance is less than the first distance threshold T2, the method goes to S207. If the distance satisfies the preset threshold (e.g. the distance is not greater than the first distance threshold T1 and not less  than the second distance threshold T2) , the method goes to S208. For example, the details of S205 may refer to the above relevant descriptions, which will not be repeated here.

[0062] At S206, the user is prompted to move closer to the camera. For example, a voice signal prompt and a visual signal prompt may be used, and the visual signal prompt may be, for example, illustrated in FIG. 3B.

[0063] For example, as illustrated in FIG. 3B, an arrow 302 pointing in the direction of the portrait is displayed in the preset box 300, instructing the user to move closer to the camera. For example, a prompt text “Please move closer to the camera” may be displayed in the text box 301 below the preset box 300.

[0064] At S207, the user is prompted to move further from the camera. For example, a voice signal prompt and a visual signal prompt may be used, and the visual signal prompt may be, for example, as illustrated in FIG. 3C.

[0065] For example, as illustrated in FIG. 3C, an arrow 303 pointing away from the portrait direction is displayed in the preset box 300, indicating the user to move further from the camera. For example, a prompt text “Please move further from the camera” may be displayed in the text box 301 below the preset box 300.

[0066] At S208, the user is prompted to turn his / her head and position his / her right ear within the collection area. For example, a voice signal prompt and a visual signal prompt may be used, and the visual signal prompt may be, for example, as illustrated in FIG. 3D.

[0067] For example, as illustrated in FIG. 3D, a head icon 304 and an arrow 305 are displayed in the preset box 300, instructing the user to turn his or her head in the direction of the arrow 305. For example, a prompt text “Please turn your head and position the right ear in the collection area” may be displayed in the text box 301 below the preset box 300.

[0068] At S209, it is determined whether the right ear is positioned in the collection area. If so, the method goes to S210; if not, the method returns to S208.

[0069] At S210, the data of the right ear is collected, a prompt for the progression of collection is provided during the process of collecting, and a prompt for the completion of collection is provided at the end of the process of collecting.

[0070] For example, a vibration signal prompt, a tone signal prompt, and a visual signal prompt may be used, and the visual signal prompt may be illustrated, for example, in FIGS. 3E  and 3F.

[0071] For example, as illustrated in FIG. 3E, a circular progress bar 306 is displayed in the visualization interface to provide a prompt for the progression of collection, and an ear icon 307 may be displayed in the visualization interface to indicate the target body part to be collected. As illustrated in FIG. 3F, a “√” icon 308 is displayed in the visualization interface to provide a prompt for the completion of collection. For example, a prompt text “Collecting” may be displayed in the text box 301 below the progress bar 306, indicating that the collection is in progress, or a prompt text “Collecting Complete” may be displayed, indicating that the collection is complete.

[0072] At S211, the user is prompted to turn his / her head and position his / her left ear in the collection area.

[0073] At S212, it is determined whether the left ear is positioned in the collection area. If so, the method goes to S213; if not, the method returns to S211.

[0074] At S213, the data of the left ear is collected, a prompt for the progression of collection is provided during the process of collecting, and a prompt for the completion of collection is provided at the end of the process of collecting.

[0075] At S214, the at least one biological appearance characteristic of the user is obtained based on the collected data. For example, the details of S214 may refer to the above relevant descriptions of S102, which will not be repeated here.

[0076] At S215, data of the at least one personal preference of the user is acquired. For example, the details of S215 may refer to the above relevant descriptions of S103, which will not be repeated here.

[0077] At S216, recommendation information for the fit assessment of the wearable device is provided to the user based on the at least one biological appearance characteristic and the data of the at least one personal preference of the user. For example, the details of S216 may refer to the above relevant descriptions of S104, which will not be repeated here.

[0078] For example, the recommendation information may be as illustrated in FIG. 3G. The score level may be represented by the number of solid pentagrams in the rating boxes 311A, 311B, 311C, the appearance of the recommended wearable devices may be displayed in the display boxes 310A, 310B, 310C, and other attributes of the most recommended wearable  device may be displayed in the attribute box 312.

[0079] FIG. 4 is a schematic block diagram of an electronic device according to one or more embodiments of the present disclosure.

[0080] For example, as illustrated in FIG. 4, The electronic device 400 includes at least one processor 401 and a memory 402 including one or more computer program modules. The one or more computer program modules are stored in the memory 402 and configured to be executed by the at least one processor 401. The one or more computer program modules include instructions for implementing the method for fit assessment of the wearable device, which upon being executed by the at least one processor 401, may implement one or more steps in the method for fit assessment of the wearable device provided by one or more embodiments of the present disclosure. The memory 402 and the processor 401 may be interconnected through a bus system and / or other forms of connection mechanisms (not shown) .

[0081] For example, the processor 401 may be a central processing unit (CPU) , a digital signal processor (DSP) , or other forms of processing unit with data processing and / or program execution capabilities, such as a field programmable gate array (FPGA) . For example, the central processing unit (CPU) may be an X86 or ARM architecture. The processor 401 may be a general-purpose processor or a specialized processor, which may control other components in the electronic device 400 to perform the desired function.

[0082] For example, the memory 402 may include any combination of one or more computer program products, which may include various forms of computer-readable storage medium, such as a volatile memory and / or a non-volatile memory. The volatile memory may include, for example, a random-access memory (RAM) and / or a cache memory. The non-volatile memory may include, for example, a read-only memory (ROM) , a hard disk, an erasable programmable read-only memory (EPROM) , a portable compact disc read-only memory (CD-ROM) , a USB memory, a flash memory, and the like.

[0083] FIG. 5 is a schematic block diagram of another electronic device according to one or more embodiments of the present disclosure.

[0084] The electronic devices according to one or more embodiments of the present disclosure may include but are not limited to mobile terminals such as a mobile phone, a notebook computer, a digital broadcasting receiver, a personal digital assistant (PDA) , a  portable Android device (PAD) , a portable media player (PMP) , a vehicle-mounted terminal (e.g., a vehicle-mounted navigation terminal) , a wearable electronic device or the like, and fixed terminals such as a digital TV, a desktop computer, or the like. The electronic device illustrated in FIG. 5 is merely an example, and should not pose any limitation to the functions and the range of use of one or more embodiments of the present disclosure.

[0085] The electronic device includes at least one processor and a memory. The processor here may be referred to as a processing apparatus 501 described below, and the memory may include at least one selected from a group consisting of a read-only memory (ROM) 502, a random-access memory (RAM) 503, and a storage apparatus 508 hereinafter. The memory is configured to store programs for executing the methods described in the above one or more method embodiments, and the processor is configured to execute the programs stored in the memory. The processor may include a central processing unit (CPU) or other form of processing unit having data processing capabilities and / or instruction executing capabilities, and can control other components in the electronic device to perform desired functions.

[0086] As illustrated in FIG. 5, the electronic device 500 may include a processing apparatus 501 (e.g., a central processing unit, a graphics processing unit, etc. ) , which may perform various suitable actions and processing according to a program stored in a read-only memory (ROM) 502 or a program loaded from a storage apparatus 508 into a random-access memory (RAM) 503. The RAM 503 further stores various programs and data required for operations of the electronic device 500. The processing apparatus 501, the ROM 502, and the RAM 503 are interconnected by means of a bus 504. An input / output (I / O) interface 505 is also connected to the bus 504.

[0087] For example, an input apparatus 506, an output apparatus 507, a storage apparatus 508 and a communication apparatus 509, may be connected to the I / O interface 505. The input apparatus 506 includes, for example, a touch screen, a touch pad, a keyboard, a mouse, a camera, a microphone, an accelerometer, a gyroscope, an infrared camera, an ultrasonic sensor, a lidar, a time-of-flight sensor, or the like. The output apparatus 507 includes, for example, a display (e.g. a liquid crystal display (LCD) , an organic light-emitting diode display (OLED) , or the like) , a loudspeaker, a vibrator, or the like. For example, the display may be used for the visual signal prompt described above, the loudspeaker may be used for the  voice signal prompt and the tone signal prompt described above, and the vibrator may be used for the vibration signal prompt described above. The storage apparatus 508 includes, for example, a magnetic tape, a hard disk, or the like. The communication apparatus 509 may allow the electronic device 500 to be in wireless or wired communication with other devices to exchange data. Although FIG. 5 illustrates the electronic device 500 having various apparatuses, it should be understood that not all of the illustrated apparatuses are necessarily implemented or included. More or fewer apparatuses may be implemented or included alternatively.

[0088] For example, according to one or more embodiments of the present disclosure, the processes described above with reference to the flowcharts may be implemented as a computer software program. For example, one or more embodiments of the present disclosure include a computer program product, which includes a computer program carried by a non-transitory computer-readable medium. The computer program includes program codes for performing the methods shown in the flowcharts. In one or more embodiments, the computer program may be downloaded online through the communication apparatus 509 and installed, or may be installed from the storage apparatus 508, or may be installed from the ROM 502. When the computer program is executed by the processing apparatus 501, the above-mentioned functions defined in the methods of one or more embodiments of the present disclosure are performed.

[0089] It should be noted that the above-mentioned computer-readable medium in the present disclosure may be a computer-readable signal medium or a computer-readable storage medium or any combination thereof. For example, the computer-readable storage medium may be, but not limited to, an electric, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or semiconductor system, apparatus or device, or any combination thereof. More specific examples of the computer-readable storage medium may include but not be limited to: an electrical connection with one or more wires, a portable computer disk, a hard disk, a random-access memory (RAM) , a read-only memory (ROM) , an erasable programmable read-only memory (EPROM or flash memory) , an optical fiber, a compact disk read-only memory (CD-ROM) , an optical storage device, a magnetic storage device, or any appropriate combination of them. In one or more embodiments of the present disclosure, the computer-readable storage medium may be any tangible medium containing or storing a program that can be used by or  in combination with an instruction execution system, apparatus or device. In one or more embodiments of the present disclosure, the computer-readable signal medium may include a data signal that propagates in a baseband or as a part of a carrier and carries computer-readable program codes. The data signal propagating in such a manner may take a plurality of forms, including but not limited to an electromagnetic signal, an optical signal, or any appropriate combination thereof. The computer-readable signal medium may also be any other computer-readable medium than the computer-readable storage medium. The computer-readable signal medium may send, propagate or transmit a program used by or in combination with an instruction execution system, apparatus or device. The program code contained on the computer-readable medium may be transmitted by using any suitable medium, including but not limited to an electric wire, a fiber-optic cable, radio frequency (RF) and the like, or any appropriate combination of them.

[0090] The above-mentioned computer-readable medium may be included in the above-mentioned electronic device 500, or may also exist alone without being assembled into the electronic device 500.

[0091] FIG. 6 is a schematic block diagram of a non-transient computer-readable storage medium according to one or more embodiments of the present disclosure.

[0092] As illustrated in FIG. 6, a non-transient computer-readable storage medium 600 includes computer instructions 601, the computer instructions 601, upon being executed by at least one processor, implement one or more steps of the method for fit assessment of the wearable device.

[0093] For example, the non-transient computer-readable storage medium may include a smart phone, a storage component of a tablet computer, a hard disk of a personal computer, a random-access memory (RAM) , a read-only memory (ROM) , an erasable programmable read-only memory (EPROM) , a portable compact disk read-only memory (CD-ROM) , a flash memory, or any combination of the above storage mediums, and may also be other applicable storage mediums. For example, the non-transient computer-readable storage medium may also be the memory 402 of FIG. 4, and the relevant details can refer to the previous descriptions, which will not be repeated here.

[0094] In the detailed description above it can be seen that different features are  grouped together in examples. This manner of disclosure should not be understood as an intention that the example clauses have more features than are explicitly mentioned in each clause. Rather, the various aspects of the disclosure may include fewer than all features of an individual example clause disclosed. Therefore, the following clauses should hereby be deemed to be incorporated in the description, wherein each clause by itself can stand as a separate example. Although each dependent clause can refer in the clauses to a specific combination with one of the other clauses, the aspect (s) of that dependent clause are not limited to the specific combination. It will be appreciated that other example clauses can also include a combination of the dependent clause aspect (s) with the subject matter of any other dependent clause or independent clause or a combination of any feature with other dependent and independent clauses. The various aspects disclosed herein expressly include these combinations, unless it is explicitly expressed or can be readily inferred that a specific combination is not intended (e.g., contradictory aspects, such as defining an element as both an electrical insulator and an electrical conductor) . Furthermore, it is also intended that aspects of a clause can be included in any other independent clause, even if the clause is not directly dependent on the independent clause.

[0095] Implementation examples are described in the following numbered clauses:

[0096] Clause 1. A method for fit assessment of a wearable device, comprising: acquiring data of a target body part of a user; obtaining at least one biological appearance characteristic of the user based on the data of the target body part; acquiring data of at least one personal preference of the user; and providing the user with recommendation information for the fit assessment of the wearable device based on the at least one biological appearance characteristic and the data of the at least one personal preference of the user.

[0097] Clause 2. The method according to clause 1, wherein the data of the target body part comprises at least one of eye data, ear data, head data, hand data, foot data, and body shape data.

[0098] Clause 3. The method according to clause 1 or 2, wherein the acquiring data of the target body part of the user comprises collecting the data of the target body part of the user by a collection device.

[0099] Clause 4. The method according to clause 3, wherein the collecting the data of  the target body part of the user by the collection device comprises: in response to the target body part being positioned within a collection area of the collection device, collecting the data of the target body part.

[0100] Clause 5. The method according to clause 4, wherein the collecting the data of the target body part of the user by the collection device further comprises: determining a distance between the user and the collection device; and in response to the distance satisfying a preset threshold, providing a prompt for instructing the user to position the target body part within the collection area of the collection device.

[0101] Clause 6. The method according to clause 5, wherein after the determining the distance between the user and the collection device, the method further comprises: in response to the distance being greater than a first distance threshold, providing a prompt for instructing the user to move closer to the collection device; or in response to the distance being less than a second distance threshold, providing a prompt for instructing the user to move further from the collection device.

[0102] Clause 7. The method according to clause 3, further comprising: providing a prompt for a progression of collection during a process of collecting the data of the target body part; and providing a prompt for a completion of collection at an end of the process of collecting the data of the target body part.

[0103] Clause 8. The method according to any one of clauses 4-7, wherein the prompt comprises at least one of a voice signal prompt, a tone signal prompt, a vibration signal prompt, and a visual signal prompt.

[0104] Clause 9. The method according to any one of clauses 1-8, wherein the obtaining the at least one biological appearance characteristic of the user based on the data of the target body part comprises: obtaining the at least one biological appearance characteristic of the user by a deep learning model or a machine learning model based on the data of the target body part.

[0105] Clause 10. The method according to any one of clauses 1-9, wherein the at least one personal preference comprises at least one of a daily usage, a price range and a functional requirement of the wearable device.

[0106] Clause 11. The method according to any one of clauses 1-10, wherein the recommendation information comprises at least one of an attribute and a score level of a  recommended wearable device.

[0107] Clause 12. An electronic device, comprising: at least one processor; and a memory comprising one or more computer program modules, wherein the one or more computer program modules are stored in the memory and comprise instructions for implementing, upon being executed by the at least one processor, the method according to any one of clauses 1-11.

[0108] Clause 13. A non-transient computer-readable storage medium, comprising computer instructions, wherein the computer instructions, upon being executed by at least one processor, implement the method according to any one of clauses 1-11.

[0109] Although the present disclosure has been exhaustively described above in terms of general description and specific embodiments, some modifications or improvements may be made on the basis of the embodiments of the present disclosure, as will be apparent to those skilled in the art. Therefore, such modifications or improvements made on the basis of not deviating from the spirit of the present disclosure fall within the scope of protection claimed in the present disclosure.

[0110] With respect to the present disclosure, there are also the following points to be noted. The accompanying drawings of the embodiments of the present disclosure relate only to the structures involved with the embodiments of the present disclosure, and other structures can be referred to the usual design. For clarity, in the accompanying drawings used to describe the embodiments of the present disclosure, the thicknesses of the layers or regions are enlarged or reduced, i.e., these accompanying drawings are not drawn to an actual scale. Without conflict, the embodiments and features in the embodiments of the present disclosure may be combined with each other to obtain new embodiments.

[0111] The foregoing are only specific embodiments of the present disclosure, but the protection scope of the present disclosure is not limited to it. Therefore, the protection scope of the present disclosure shall be subject to the protection scope of the claims.

Claims

1.A method for fit assessment of a wearable device, comprising:acquiring data of a target body part of a user;obtaining at least one biological appearance characteristic of the user based on the data of the target body part;acquiring data of at least one personal preference of the user; andproviding the user with recommendation information for the fit assessment of the wearable device based on the at least one biological appearance characteristic and the data of the at least one personal preference of the user.2.The method according to claim 1, wherein the data of the target body part comprises at least one of eye data, ear data, head data, hand data, foot data, and body shape data.3.The method according to claim 1 or 2, wherein the acquiring data of the target body part of the user comprises:collecting the data of the target body part of the user by a collection device.4.The method according to claim 3, wherein the collecting the data of the target body part of the user by the collection device comprises:in response to the target body part being positioned within a collection area of the collection device, collecting the data of the target body part.5.The method according to claim 4, wherein the collecting the data of the target body part of the user by the collection device further comprises:determining a distance between the user and the collection device; andin response to the distance satisfying a preset threshold, providing a prompt for instructing the user to position the target body part within the collection area of the collection device.6.The method according to claim 5, wherein after the determining the distance between  the user and the collection device, the method further comprises:in response to the distance being greater than a first distance threshold, providing a prompt for instructing the user to move closer to the collection device; orin response to the distance being less than a second distance threshold, providing a prompt for instructing the user to move further from the collection device.7.The method according to claim 3, further comprising:providing a prompt for a progression of collection during a process of collecting the data of the target body part; andproviding a prompt for a completion of collection at an end of the process of collecting the data of the target body part.8.The method according to any one of claims 4-7, wherein the prompt comprises at least one of a voice signal prompt, a tone signal prompt, a vibration signal prompt, and a visual signal prompt.9.The method according to any one of claims 1-8, wherein the obtaining the at least one biological appearance characteristic of the user based on the data of the target body part comprises:obtaining the at least one biological appearance characteristic of the user by a deep learning model or a machine learning model based on the data of the target body part.10.The method according to any one of claims 1-9, wherein the at least one personal preference comprises at least one of a daily usage, a price range and a functional requirement of the wearable device.11.The method according to any one of claims 1-10, wherein the recommendation information comprises at least one of an attribute and a score level of a recommended wearable device.12.An electronic device, comprising:at least one processor; anda memory comprising one or more computer program modules,wherein the one or more computer program modules are stored in the memory and comprise instructions for implementing, upon being executed by the at least one processor, the method according to any one of claims 1-11.13.A non-transient computer-readable storage medium, comprising computer instructions, wherein the computer instructions, upon being executed by at least one processor, implement the method according to any one of claims 1-11.

Images