CN101216881B - 一种图像自动获取方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种图像自动获取方法,包含如下步骤:(a)采集图像;(b)对图像进行分析,获得图像参数;(c)根据所述图像参数判断图像是否满足预先指定的图像要求,如果是,对采集到的图像按预定规则进行提取,否则,提示进行调整,返回步骤(a)。本发明还提供一种图像自动获取装置,包括主控单元,控制和管理其他单元;图像采集单元采集图像;图像参数提取和判断单元,分析图像获得图像参数,判断图像是否满足要求,如果不满足,进行提示,主控单元控制图像采集单元重新采集图像,如果满足,主控单元指示图像生成单元按照预定的规则对图像进行提取。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像自动获取方法和装置。
背景技术
在日常生活中常常需要拍摄证件照,比如身份证,护照,驾驶证照片等。证件照片一般要求固定的大小,被拍摄者头部处于照片的某一个固定位置,且大小在某个范围,而且对头部的姿态和光照条件也有一定的要求。
现有的方法都是在照相馆手工拍摄,然后人工确定照片范围,并裁剪放缩到固定大小,其中照片中人像区域的大小和范围全凭肉眼判断确定,拍摄过程中被拍摄者的姿态调整,也完全是由人来确定,拍摄起来十分不方便且不准确。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种图像自动获取方法和装置,解决现有证件照拍摄采用人工操作,操作不方便且不准确的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种图像自动获取方法,包含如下步骤:
(a)采集图像;
(b)对图像进行分析,获得图像参数;
(c)根据所述图像参数判断图像是否满足预先指定的图像要求,如果是,对采集到的图像按预定规则进行提取,否则,提示进行调整,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,步骤(a)中,使用图像采集设备采集图像,所述图像采集设备为数码相机、数码摄像机或摄像头中的一 种或多种。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述步骤(b)中,所述分析方法为人脸检测,获取脸部区域像素单位的大小,所述步骤(c)中,根据所述脸部区域像素单位的大小判断人脸分辨率是否满足拍摄要求,如果不满足,提示进行调整,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述根据人脸大小判断人脸分辨率具体方法如下:所述步骤(b)中,获取人脸区域宽度fwidth和人脸区域高度fheight,设定人脸区域最低水平分辨率为Tfwidth,最低垂直分辨率为Tfheight,所述步骤(c)中,如果fwidth<Tfwidth和/或fheight<Tfheight,则认为人脸区域分辨率不符合要求,提示缩小被拍摄者和图像采集设备的距离。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述步骤(b)中,所述分析方法为人脸检测,获取人脸区域位置,步骤(c)中,根据所述人脸区域位置判断所述人脸区域与图像边缘的距离是否满足要求,如果不满足,提示进行调整,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述步骤(b)中,所述分析方法为人脸检测,获取所述人脸区域的亮度,步骤(c)中,判断所述人脸区域的亮度满足预先指定的亮度要求,如果不满足,提示进行调整,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述判断人脸区域的亮度值是否满足预先指定的亮度要求是指,获取所述人脸区域的亮度平均值,与预先给定的高亮度阈值和低亮度阈值比较,如果大于高亮度阈值,则提示亮度过高,如果小于低亮度阈值,则提示亮度过低,其中高亮度阈值大于低亮度阈值。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述步骤(b)中,所述分析方法为人脸检测,获取所述人脸区域的亮度,步骤(c)中,判断所述人脸区域的是否偏光,如果是,提示进行调整,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述判断人脸区域的是否偏光是指,获取所述人脸区域左边部分和右边部分的亮度平均值的差值,与预先 给定的阈值进行比较,如果大于所述阈值,提示所述图像偏光,其中所述人脸区域左边部分和右边部分是指以人脸区域正中线进行分隔的左半部分和右半部分。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述步骤(b)中,对图像进行人脸检测,并进一步进行眼睛定位,获取人脸的左右眼睛位置,所述步骤(c)中,判断所述左右眼睛是否水平,如果不水平,提示进行调整,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述步骤(b)中,获取帧间眼睛位置图像运动信息,所述步骤(c)中,根据所述帧间眼睛位置图像运动信息判断是否眨眼,如果眨眼,进行提示,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,所述判断是否眨眼的方法具体为,将以左眼中心为中心的区域设定为左眼区域,将以右眼中心为中心的区域设定为右眼区域,分别对所述左眼区域和右眼区域内相邻两帧对应的所有象素亮度之差求和,与预先定义的阈值进行比较,如果至少其中之一大于所述阈值,则说明发生眨眼,上述左眼区域和右眼区域大小相同,均为与双眼中心距离成正比的设定数值。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,步骤(b)中,对人脸进行表情识别,获取表情类型,步骤(c)中,判断表情是否符合要求,如果不符合要求,进行提示,返回步骤(a)。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,步骤(c)中,判断表情是否为微笑或者中性表情,如果不是,则说明不符合要求。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,步骤(c)中,所述按预定规则提取指按照指定的人像大小、人像头部位置、人像与背景的比例提取人像。
进一步地,上述方法还可具有以下特点,步骤(c)中,对提取后的图像进行自动颜色和/或亮度校正处理。
本发明还提供一种图像自动获取装置,包含主控单元、图像采集单元、图像参数提取和判断单元,图像生成单元,其中,
所述主控单元,与其他单元相连,控制和管理其他单元;在收到图像参 数提取和判断单元的图像不符合要求的指示后,控制图像采集单元重新采集图像,如果收到图像参数提取和判断单元图像符合要求的指示后,则指示所述图像生成单元按照预定的规则对图像进行提取;
所述图像采集单元,用于采集图像;
所述图像参数提取和判断单元,用于分析图像,获得图像参数,根据图像参数判断图像是否满足预先指定的图像要求,如果不满足,进行提示,并发送图像不符合要求的指示至主控单元,如果满足,则发送图像符合要求的指示至主控单元;
图像生成单元,根据主控单元的指示,按照预定规则进行图像的提取。
进一步地,上述装置还可具有以下特点,所述图像参数提取和判断单元包含如下一个或多个子单元,当至少一个子单元判断图像不满足预先指定的图像要求时,所述图像参数提取和判断单元发送图像不符合要求的指示至主控单元,如果所有子单元判断图像满足预先指定的图像要求时,则发送图像符合要求的指示至主控单元,所述子单元具体如下:
人脸大小检测子单元,用于对图像进行人脸检测,记录人脸区域的宽度和高度,与预先定义的阈值进行比较,如果发现小于所述阈值,则认为人脸分辨率不合格,进行提示;
人脸位置检测子单元,用于对图像进行人脸检测,获取人脸处于图像中的位置,判断人脸与图像边缘的距离,计算人脸至图像边缘的距离与人脸宽度的比值,和预先定义的阈值进行比较,如果小于所述阈值,则认为人脸位置不合适,进行提示;
人脸亮度检测子单元,用于检测人脸区域的平均亮度,和亮度阈值比较,该亮度阈值有两个,如果大于高阈值,则说明图像太亮,需要降低亮度,进行提示,如果小于低阈值,则说明图像太暗,需要增加亮度,进行提示;
人脸偏光检测子单元,用于检测左侧脸部区域的亮度和右侧脸部区域的亮度,如果左侧脸部区域亮度和右侧脸部区域亮度差值超过预先指定的阈值,则说明左右脸亮度差别太大,出现偏光,进行提示;
眼睛定位子单元,用于定位左右眼的位置,判断左右眼是否水平,如果 不水平,进行提示;
眼睛运动检测子单元,用于将以左眼中心为中心的区域设定为左眼区域,将以右眼中心为中心的区域设定为右眼区域,分别对所述左眼区域和右眼区域内相邻两帧对应的所有象素亮度之差求和,与预先定义的阈值进行比较,如果至少其中之一大于所述阈值,则说明发生眨眼,上述左眼区域和右眼区域大小相同,均为与双眼中心距离成正比的设定数值。
表情识别子单元,用于对人脸进行表情识别,获取表情类型,判断表情是否符合要求,不符合时,进行提示。
进一步地,上述装置还可具有以下特点,还包括图像校正单元,用于对图像生成单元输出的图像进行校正,对图像进行自动颜色和/或亮度校正处理。
本发明提出的图像自动获取方法和装置,用于证件照拍摄时,自动判断照片是否符合要求,达到要求后自动拍摄,并自动按照规格裁剪照片,与现有技术相比,操作方便,节省了人力,且拍摄更为准确,达到证件照的要求。
附图说明
图1是本发明自动证件照拍摄方法流程图;
图2是本发明人脸检测流程图;
图3是本发明自动证件照拍摄装置框图。
具体实施方式
本发明所述的图像自动提取方法主要是针对人像的提取,首先对图像采集设备采集的图像进行人脸检测,定位到人脸的位置和大小,并进一步定位双眼位置,然后,判定人脸的大小,亮度,头部的姿态,以及眼睛状态,是否满足证件照的要求。如果不满足,则进行相应提示,重新进行采集,直到符合要求,达到要求时,对采集的图像进行自动切割,得到大小和头部位置处于合适位置的证件照片。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示,本发明图像自动获取方法包含如下步骤:
步骤110,采用图像采集设备采集图像。
图像采集设备包括满足要求的数码相机,数码摄像机以及摄像头等。
注意对于普通图像设备,人脸在图像中是经过水平反转过的,即左边在图像右边,右边在图像左边。因此,对于反转过的图像在采集得到图像后,对其进行左右反转,使得得到的图像左右和真实左右对应。
步骤120,对采集的图像进行分析,获取图像参数;
步骤130,根据获得的图像参数判断是否满足指定的图像要求,如果不满足,执行步骤140,否则,执行步骤150;
步骤140,给出对应的提示,提示被拍摄者进行调整或者调整拍摄参数,待调整后重新采集图像,执行步骤110;
步骤150,对达到要求的图像按指定的规则进行提取,自动分割,获得符合要求的图像(如证件照);
所述指定的规则指图像大小,长宽比例等。如证件照通常要求图像的大小固定,被拍摄者头部在图像中的位置固定,按照这么要求提取图像,从而得到符合要求的证件照。
步骤160,对提取的图像(如人脸照片)进行后续处理,如自动颜色矫正等,例如将人脸区域美白,亮度调节到标准值。
其中,如果对人脸进行拍摄时,上述步骤120,130,140中获取图像参数即获取人脸参数,根据人脸参数进行判断具体包含如下内容,如图2所示:
步骤210,进行人脸检测,得到人脸的位置和脸部区域像素单位的大小;
人脸检测是一种成熟算法,可以参考文献P.Viola and M.Jones.Robustreal time object detection.IEEE ICCV Workshop on Statistical andComputational Theories of Vision,Vancouver,Canada,July 13,2001实现。
假定图像采集设备的分辨率为M×N,M为水平分辨率,N为垂直分辨 率,建立范围在[0,0,M-1,N-1]的图像坐标系范围,0到M-1为图像像素点水平坐标范围,0到N-1为图像像素点垂直坐标范围。图像坐标,上为纵轴正方向,右为横轴正方向。假定检测到的人脸范围为[fleft,ftop,fright,fbottom],其中fleft为人脸区域左侧横坐标,ftop为人脸区域顶端纵坐标,fright为人脸区域右侧横坐标,fbottom为人脸区域底端纵坐标。则人脸区域宽度fwidth=fright-fleft,高度fheight=fbottom-ftop。人脸中心点横坐标fx=(fleft+fright)/2,纵坐标fy=(ftop+fbottom)/2。
步骤220,根据脸部区域像素单位的大小判断分辨率是否符合要求,如果不符合,提示缩小被拍摄者和图像采集设备的距离,执行步骤110,如果符合,执行下一步;
一种可行的判定脸部区域分辨率是否符合要求的实施方案如下:
设定人脸区域最低水平分辨率为Tfwidth,最低垂直分辨率为Tfheight,则如果fwidth<Tfwidth或fheight<Tfheight,则认为人脸区域分辨率不符合要求,提示缩小被拍摄者和图像采集设备的距离(如请被拍摄者更接近图像采集设备拍摄);
步骤230,根据人脸位置和大小判定人脸距离图像边缘是否合适,如果不合适,进行提示,转到步骤110,否则,执行下一步;
一种可行的判定人脸到图像边缘的距离是否符合要求的的实施方案如下:
定义人脸距离图像左边缘距离与人脸宽度比例为Rl=fleft/fwidth,该参数可以用来衡量人脸距离图像左边缘的距离是否满足要求,如果太近,则割取图像时会超出边界范围。设定Rl的阈值TRl,判断如果Rl<TRl则提示人脸太偏左,向右调一点;同样,定义人脸距离图像右边缘距离与人脸宽度比例为Rr=(W-fright)/width,该参数可以用来衡量人脸距离图像右边缘的距离是否满足要求,如果太近,则割取图像时会超出边界范围。设定Rr的阈值TRr,判断如果Rr<TRr则提示人脸太偏右,向左调一点;
步骤240,判断人脸区域是否过亮或过暗,如果有,进行提示,转到步骤110,否则,执行下一步;
一种可行的判断人脸区域是否过亮或过暗的实施方案如下:
定义人脸区域内水平坐标小于等于fx的部分为人脸左区域,大于等于fx的为人脸右区域。计算人脸左区域内所有像素的亮度均值为avgl,右区域内所有像素的亮度均值为avgr,定义左右区域亮度均值差值为davg=abs(avgl-avgr),abs为取绝对值符号。人脸区域亮度均值为avgf=(avgl+avgr)/2。设定人脸区域的最大平均亮度maxavgf和最小平均亮度minavgf,判断如果avgf>maxavgf则提示太亮,降低人脸亮度,如果avgf<minavgf,则提示太暗,提高人脸亮度。
步骤250,判断人脸区域是否偏光,如果有,进行提示,转到步骤110,否则,执行下一步;
一种可行的判定人脸区域是否偏光的实施方案如下:
设定人脸左区域和右区域亮度差阈值为Tdavg,如果davg>Tdavg则提示左右脸亮度差太大,偏光严重,请纠正。
步骤260,采用眼睛定位算法,判定姿态,如果姿态不符合要求(如两眼不水平),进行提示,转到步骤110,否则,执行下一步;
一种可行的判定眼睛姿态是否符合要求的实施方案为在人脸检测的基础上,对图像进行眼睛定位(眼睛定位算法也是一种成熟算法,具体可参照中国专利申请010500636中提到的方法实现),找到图像上左眼右眼位置。假定图像中定位到的左右眼睛位置分别为(xl,yl)、(xr,yr),xl为左眼横坐标,yl为左眼纵坐标、xr为右眼横坐标,yr为右眼纵坐标,则双眼与水平线夹角qBL为 其中,arctan(x)为反正切函数。设定符合要求的眼睛倾角范围[q′min,q′max],则当qBL>q′max时,提示右眼太高,请保持双眼水平,当qBL<q′min,提示,左眼太高,请保持双眼水平。
步骤270,根据帧间眼睛位置图像运动信息,判断是否眨眼,如果眨眼,进行提示,转到步骤110,否则,执行下一步;
一种判定是否眨眼的可行实施方案如下:
定义左眼区域为以点(xl,yl)为中心,宽度为ewidth=rew*fwidth,高度为eheight=reh*fheight的一个区域,其中为rew,reh实现设定比例。定义右眼 区域为以点(xr,yr)为中心,宽度为ewidth,高度为eheight的一个区域。对于连续采集的两帧图像,计算左眼区域和右眼区域内对应像素亮度差值的和,假定左眼区域内相邻两帧像素灰度和为sumle和sumre。sumle和sumre可以用来衡量此时左眼和右眼是否发生眨动,如果sumle<Tsume并且sumre<Tsume则认为双眼没有发生眨动,可以拍照,否则等待直到sumle<Tsume并且sumre<Tsume。
步骤280,对人脸进行表情识别,获取表情类型,并根据图像类型(例如照片类型)判定表情类型是否符合要求,如果不符合要求,进行提示,转到步骤110,否则,执行步骤150;
表情识别方法为现有技术,可以参考专利申请“基于视频的面部表情识别方法及装置”(申请号:200510135670.5,公开号CN1794265)中提出的方法。表情识别技术可以识别出表情是否为微笑,中性,愤怒,惊讶等。
对于表情类型的限定,可以设定必须为微笑表情,或者设定必须为中性表情,或者设定为不能为愤怒和/或惊讶表情等。
当上述所有要求完全符合时,自动采集图像。根据证件照中人脸大小和位置以及背景的比例自动裁剪图片作为最终的照片输出。
自动裁剪的一种可行实施方案为:
假定人脸检测的人脸区域的中心点横坐标为fx,中心点纵坐标为fy,人脸宽度为fw,高度为fh,则裁剪区域的中心点横坐标为fx,纵坐标为fy,区域宽度为fw×CRW,区域高度为fh×CRH,其中CRW为裁剪区域宽度相对人脸区域宽度的比例,CRH为裁剪区域高度相对人脸区域高度的比例,CRW和CRH均为设定常数。其中CRW和CRH需要考虑依据所述证件照的拍摄要求设定。
上述对图像的检测可以根据需要,只进行其中一项或多项的组合。另外,检测图像时也可以不采用上述每一项参数不合格就进行调整并重新采集图像的方式,可以将多项或全部参数一起检查后再进行调整并重新采集图像。
本发明还提出一种自动证件照拍摄装置,包括主控单元、图像采集单元,图像参数提取和判断单元,图像生成单元、图像校正单元,其中,
所述主控单元,与其他单元相连,控制和管理其他单元;在收到图像参数提取和判断单元的图像不符合要求的指示后,控制图像采集单元重新采集图像,如果收到图像参数提取和判断单元图像符合要求的指示后,则指示所述图像生成单元,按照预定的规则对图像进行提取;
所述图像采集单元,用于采集图像;
所述图像参数提取和判断单元,用于分析图像,获得图像参数,根据图像参数判断图像是否满足预先指定的图像要求,如果不满足,进行提示,并发送图像不符合要求的指示至主控单元,如果满足,则发送图像符合要求的指示至主控单元;
图像生成单元,根据主控单元的指示,按照预定规则进行图像的提取;
图像校正单元,对图像生成单元输出的图像进行校正,对图像进行自动颜色和/或亮度校正处理。
其中,所述图像参数提取和判断单元进一步包含人脸大小检测子单元,人脸位置检测子单元、人脸亮度检测子单元、人脸偏光检测子单元、眼睛定位子单元、眼睛运动检测子单元、表情识别子单元,当至少一子单元判断图像不满足要求时,发送图像不符合要求的指示至主控单元,如果所有子单元判断图像满足要求时,则发送图像符合要求的指示至主控单元;
所述人脸大小检测子单元,用于检测人脸大小,记录人脸区域的宽度和高度,与预先定义的阈值进行比较,如果发现小于所述阈值,则认为人脸分辨率不合格,进行提示;
所述人脸位置检测子单元,用于检测人脸处于图像中的位置,判断人脸与图像边缘的距离,计算人脸至图像边缘的距离与人脸宽度的比值,和预先定义的阈值进行比较,如果小于所述阈值,则认为人脸位置不合适,进行提示;
所述人脸亮度检测子单元,用于检测人脸区域的平均亮度,和亮度阈值比较,该亮度阈值有两个,如果大于高阈值,则说明图像太亮,需要降低亮度,进行提示,如果小于低阈值,则说明图像太暗,需要增加亮度,进行提 示;
所述人脸偏光检测子单元,用于检测左侧脸部区域的亮度和右侧脸部区域的亮度,如果左侧脸部区域亮度和右侧脸部区域亮度差值超过预先指定的阈值,则说明左右脸亮度差别太大,出现偏光,进行提示;其中所述左侧脸部区域和右侧脸部区域是指以人脸区域正中线进行分隔的左半部分和右半部分;
所述眼睛定位子单元,用于定位左右眼的位置,判断左右眼是否水平,如果不水平,进行提示;具体判断方法同上述步骤260中所述,但不限于上述方法;
所述眼睛运动检测子单元,用于将以左眼中心为中心的区域设定为左眼区域,将以右眼中心为中心的区域设定为右眼区域,分别对所述左眼区域和右眼区域内相邻两帧对应的所有象素亮度之差求和,与预先定义的阈值进行比较,如果至少其中之一大于所述阈值,则说明发生眨眼,上述左眼区域和右眼区域大小相同,均为与双眼中心距离成正比的设定数值;
所述表情识别子单元,用于对人脸进行表情识别,获取表情类型,判断表情是否符合要求,不符合时,进行提示。
Claims (17)
1.一种图像自动获取方法,包含如下步骤:
(a)采集图像;
(b)对图像进行人脸检测,获得图像参数;所述图像参数包括人脸区域宽度fwidth和人脸区域高度fheight,设定人脸区域最低水平分辨率为Tfwidth,最低垂直分辨率为Tfheight;
(c)根据所述图像参数判断图像是否满足预先指定的图像要求,如果是,对采集到的图像按预定规则进行提取,否则,提示进行调整,返回步骤(a);
其中,如果fwidth<Tfwidth和/或fheight<Tfheight,则认为人脸区域分辨率不满足预先指定的图像要求,提示缩小被拍摄者和图像采集设备的距离。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(a)中,使用图像采集设备采集图像,所述图像采集设备为数码相机、数码摄像机或摄像头中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(b)中,所述获取图像参数还包括获取人脸区域位置,步骤(c)中,根据所述人脸区域位置判断人脸区域与图像边缘的距离是否满足要求,如果不满足,提示进行调整,返回步骤(a)。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(b)中,所述获取图像参数还包括获取人脸区域的亮度,步骤(c)中,判断所述人脸区域的亮度值是否满足预先指定的亮度要求,如果不满足,提示进行调整,返回步骤(a)。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述判断人脸区域的亮度值是否满足预先指定的亮度要求是指,获取所述人脸区域的亮度平均值,与预先给定的高亮度阈值和低亮度阈值比较,如果大于高亮度阈值,则提示亮度过高,如果小于低亮度阈值,则提示亮度过低,其中高亮度阈值大于低亮度阈值。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(b)中,所述获 取图像参数还包括获取人脸区域的亮度,步骤(c)中,判断所述人脸区域是否偏光,如果是,提示进行调整,返回步骤(a)。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述判断人脸区域的是否偏光是指,获取所述人脸区域左边部分和右边部分的亮度平均值的差值,与预先给定的第三阈值进行比较,如果大于所述第三阈值,提示所述图像偏光,其中所述人脸区域左边部分和右边部分是指以人脸区域正中线进行分隔的左半部分和右半部分。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(b)中,对图像进行人脸检测,并进一步进行眼睛定位,获取人脸的左右眼睛位置,所述步骤(c)中,判断所述左右眼睛是否水平,如果不水平,提示进行调整,返回步骤(a)。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(b)中,获取帧间眼睛位置图像运动信息,所述步骤(c)中,根据所述帧间眼睛位置图像运动信息判断是否眨眼,如果眨眼,进行提示,返回步骤(a)。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,所述判断是否眨眼的方法具体为,将以左眼中心为中心的区域设定为左眼区域,将以右眼中心为中心的区域设定为右眼区域,分别对所述左眼区域和右眼区域内相邻两帧对应的所有象素亮度之差求和,与预先定义的第四阈值进行比较,如果至少其中之一大于所述第四阈值,则说明发生眨眼,上述左眼区域和右眼区域大小相同,均为与双眼中心距离成正比的设定数值。
11.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(b)中,对人脸进行表情识别,获取表情类型,步骤(c)中,判断表情是否符合要求,如果不符合要求,进行提示,返回步骤(a)。
12.如权利要求11所述的方法,其特征在于,步骤(c)中,判断表情是否为微笑或者中性表情,如果不是,则说明不符合要求。
13.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(c)中,所述按预定规则提取指按照指定的人像大小、人像头部位置、人像与背景的比例提取人像。
14.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(c)中,对提取后的图像进行自动颜色和/或亮度校正处理。
15.一种图像自动获取装置,包含主控单元、图像采集单元、图像参数提取和判断单元,图像生成单元,其中,
所述主控单元,与其他单元相连,控制和管理其他单元;在收到图像参数提取和判断单元的图像不符合要求的指示后,控制图像采集单元重新采集图像,如果收到图像参数提取和判断单元图像符合要求的指示后,则指示所述图像生成单元按照预定的规则对图像进行提取;
所述图像采集单元,用于采集图像;
所述图像参数提取和判断单元,用于分析图像,获得图像参数,根据图像参数判断图像是否满足预先指定的图像要求,如果不满足,进行提示,并发送图像不符合要求的指示至主控单元,如果满足,则发送图像符合要求的指示至主控单元;
图像生成单元,根据主控单元的指示,按照预定规则进行图像的提取。
16.如权利要求15所述的图像自动获取装置,其特征在于,所述图像参数提取和判断单元包含如下一个或多个子单元,当至少一个子单元判断图像不满足预先指定的图像要求时,所述图像参数提取和判断单元发送图像不符合要求的指示至主控单元,如果所有子单元判断图像满足预先指定的图像要求时,则发送图像符合要求的指示至主控单元,所述子单元具体如下:
人脸大小检测子单元,用于对图像进行人脸检测,记录人脸区域的宽度和高度,与预先定义的第一阈值进行比较,如果发现小于所述第一阈值,则认为人脸分辨率不合格,进行提示;
人脸位置检测子单元,用于对图像进行人脸检测,获取人脸处于图像中的位置,判断人脸与图像边缘的距离,计算人脸至图像边缘的距离与人脸宽度的比值,和预先定义的第二阈值进行比较,如果小于所述第二阈值,则认为人脸位置不合适,进行提示;
人脸亮度检测子单元,用于检测人脸区域的平均亮度,和亮度阈值比较,该亮度阈值有两个,如果大于高阈值,则说明图像太亮,需要降低亮度,进 行提示,如果小于低阈值,则说明图像太暗,需要增加亮度,进行提示;
人脸偏光检测子单元,用于检测左侧脸部区域的亮度和右侧脸部区域的亮度,如果左侧脸部区域亮度和右侧脸部区域亮度差值超过预先指定的第三阈值,则说明左右脸亮度差别太大,出现偏光,进行提示;其中所述左侧脸部区域和右侧脸部区域是指以人脸区域正中线进行分隔的左半部分和右半部分;
眼睛定位子单元,用于定位左右眼的位置,判断左右眼是否水平,如果不水平,进行提示;
眼睛运动检测子单元,用于将以左眼中心为中心的区域设定为左眼区域,将以右眼中心为中心的区域设定为右眼区域,分别对所述左眼区域和右眼区域内相邻两帧对应的所有象素亮度之差求和,与预先定义的第四阈值进行比较,如果至少其中之一大于所述第四阈值,则说明发生眨眼,上述左眼区域和右眼区域大小相同,均为与双眼中心距离成正比的设定数值;
表情识别子单元,用于对人脸进行表情识别,获取表情类型,判断表情是否符合要求,不符合时,进行提示。
17.如权利要求15或16所述的图像自动获取装置,其特征在于,还包括图像校正单元,用于对图像生成单元输出的图像进行校正,对图像进行自动颜色和/或亮度校正处理。
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KR100954835B1 (ko) * | 2009-08-04 | 2010-04-30 | 주식회사 크라스아이디 | 얼굴변화 검출 시스템 및 얼굴변화 감지에 따른 지능형 시스템 |
CN102549617B (zh) * | 2009-10-05 | 2014-10-08 | 富士通株式会社 | 生物体信息处理装置、生物体信息处理方法以及生物体信息处理用计算机程序 |
KR101795601B1 (ko) * | 2011-08-11 | 2017-11-08 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 장치, 영상 처리 방법, 및 컴퓨터 판독가능 저장매체 |
CN102542299B (zh) * | 2011-12-07 | 2015-03-25 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 人脸识别方法、装置及能识别人脸的移动终端 |
CN103369214A (zh) * | 2012-03-30 | 2013-10-23 | 华晶科技股份有限公司 | 图像获取方法与图像获取装置 |
CN102880565A (zh) * | 2012-08-21 | 2013-01-16 | 广东天波信息技术股份有限公司 | 一种信息登记时自动采集人脸图像的设备与方法 |
CN103810463A (zh) * | 2012-11-14 | 2014-05-21 | 汉王科技股份有限公司 | 人脸识别装置及人脸图像检测方法 |
CN103929585B (zh) * | 2013-01-15 | 2018-02-27 | 联想(北京)有限公司 | 一种偏光片的控制方法、电子设备及*** |
JP5541407B1 (ja) * | 2013-08-09 | 2014-07-09 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
CN104349072A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 联想(北京)有限公司 | 一种控制方法、装置和电子设备 |
CN103491297A (zh) * | 2013-08-22 | 2014-01-01 | 英华达(南京)科技有限公司 | 拍照方法及设备 |
CN103595914B (zh) * | 2013-11-04 | 2018-06-15 | 华为终端(东莞)有限公司 | 一种拍照方法和移动终端 |
CN104632193B (zh) * | 2013-11-13 | 2019-01-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 钻井大钩高度图像测量*** |
CN103559717A (zh) * | 2013-11-14 | 2014-02-05 | 上海华勤通讯技术有限公司 | 拍照设备的拍照预览构图辅助方法及装置 |
CN104750236A (zh) * | 2013-12-27 | 2015-07-01 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
EP2963915A4 (en) * | 2014-01-10 | 2016-05-25 | Huawei Tech Co Ltd | INFORMATION PROCESSING FOR END DEVICE AND TERMINAL |
CN104113687A (zh) * | 2014-06-24 | 2014-10-22 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种图片处理方法及电子设备 |
CN104135621A (zh) * | 2014-08-13 | 2014-11-05 | 深圳市朵唯志远科技有限公司 | 移动终端上提升拍照质量的方法及*** |
US20160133199A1 (en) * | 2014-11-10 | 2016-05-12 | Sony Corporation | Display brightness control |
CN105657282B (zh) * | 2014-11-11 | 2019-03-08 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 一种图像亮度主动优化的视觉识别方法 |
CN104573629A (zh) * | 2014-12-05 | 2015-04-29 | 深圳市海云天科技股份有限公司 | 一种脸部图像采集方法及*** |
CN104994284B (zh) * | 2015-06-30 | 2018-11-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种广角摄像头的控制方法及电子终端 |
CN104994292B (zh) * | 2015-06-30 | 2018-07-06 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种广角摄像头的控制方法及电子终端 |
CN104978710B (zh) * | 2015-07-02 | 2018-07-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种基于拍照识别调节人脸亮度的方法和装置 |
CN105096267B (zh) * | 2015-07-02 | 2018-06-22 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种基于拍照识别调节眼部亮度的方法和装置 |
CN105046660B (zh) * | 2015-07-02 | 2017-10-20 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种美颜图像的方法及装置 |
CN105160633A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-12-16 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图像处理的方法及装置 |
CN104935824A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-09-23 | 苏州寅初信息科技有限公司 | 一种用于盲拍时的取景方法及其拍摄装置 |
CN105049734B (zh) * | 2015-08-31 | 2018-08-24 | 广州市幸福网络技术有限公司 | 可进行拍摄环境拍摄提示的证照相机及拍摄环境检测方法 |
CN105187721B (zh) * | 2015-08-31 | 2018-09-21 | 广州市幸福网络技术有限公司 | 一种快速提取人像特征的证照相机及方法 |
CN105046246B (zh) * | 2015-08-31 | 2018-10-09 | 广州市幸福网络技术有限公司 | 可进行人像姿势拍摄提示的证照相机及人像姿势检测方法 |
CN105120167B (zh) * | 2015-08-31 | 2018-11-06 | 广州市幸福网络技术有限公司 | 一种证照相机及证照拍摄方法 |
CN105611147A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-05-25 | 北京旷视科技有限公司 | 拍照方法和设备 |
CN105407276A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-03-16 | 北京旷视科技有限公司 | 拍照方法和设备 |
CN105554285B (zh) * | 2015-12-22 | 2020-11-17 | 努比亚技术有限公司 | 拍摄人物照片的处理方法、智能移动终端 |
CN106911887A (zh) * | 2015-12-28 | 2017-06-30 | 小米科技有限责任公司 | 图像拍摄方法及装置 |
CN105787931A (zh) * | 2016-02-17 | 2016-07-20 | 中国工商银行股份有限公司 | 印鉴图像的检测方法和*** |
CN107122697B (zh) * | 2016-02-24 | 2020-12-18 | 北京小米移动软件有限公司 | 照片的自动获取方法及装置、电子设备 |
CN105898140B (zh) * | 2016-03-30 | 2019-11-26 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及装置 |
CN105827979B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-08-20 | 维沃移动通信有限公司 | 一种拍摄提示的方法和移动终端 |
CN107247936A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-10-13 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像识别方法及装置 |
CN107197149A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-09-22 | 深圳传音通讯有限公司 | 证件照片的生成方法和装置 |
CN109215010B (zh) * | 2017-06-29 | 2021-08-31 | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 | 一种图像质量判断的方法及机器人人脸识别*** |
CN107545251A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-05 | 北京图铭视界科技有限公司 | 人脸质量判别及图片增强的方法及装置 |
CN109688404B (zh) * | 2017-10-18 | 2021-06-29 | 大猩猩科技股份有限公司 | 一种评估影像质量的方法 |
WO2019165956A1 (zh) | 2018-02-27 | 2019-09-06 | Oppo广东移动通信有限公司 | 控制方法、控制装置、终端、计算机设备和存储介质 |
CN110443102B (zh) * | 2018-05-04 | 2022-05-24 | 北京眼神科技有限公司 | 活体人脸检测方法及装置 |
CN108848301A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-20 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种票据拍摄交互方法、装置、处理设备及客户端 |
CN108632532A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-10-09 | 联想(北京)有限公司 | 一种图像处理方法及电子设备 |
CN112468717B (zh) * | 2018-06-20 | 2022-04-15 | 成都市喜爱科技有限公司 | 一种视频拍摄及播放的方法及*** |
CN109493293A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-03-19 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种图像处理方法及装置、显示设备 |
CN109635539B (zh) * | 2018-10-30 | 2022-10-14 | 荣耀终端有限公司 | 一种人脸识别方法及电子设备 |
US11627248B2 (en) | 2019-02-03 | 2023-04-11 | Chengdu Sioeye Technology Co., Ltd. | Shooting method for shooting device, and electronic equipment |
CN110602412B (zh) * | 2019-08-30 | 2022-04-29 | 北京迈格威科技有限公司 | Ipc、图像处理设备、图像处理的***及方法 |
WO2021044937A1 (ja) * | 2019-09-06 | 2021-03-11 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
CN110536044B (zh) * | 2019-09-11 | 2022-02-22 | 恒信东方文化股份有限公司 | 一种证件照自动拍摄方法及装置 |
CN110853725A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-02-28 | 许之敏 | 基于视觉反馈的面部功能训练方法、设备及存储介质 |
CN110992419B (zh) * | 2019-10-13 | 2020-12-15 | 湛江市金蝶管理软件有限公司 | 目标大数据占据面积检测平台及方法 |
CN110826436A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-21 | 上海能塔智能科技有限公司 | 情绪数据传输及处理方法、装置、终端设备、云平台 |
CN111401242B (zh) * | 2020-03-16 | 2023-07-25 | Oppo广东移动通信有限公司 | 证件照检测方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN111476201A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-07-31 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种证件照制作方法及终端、存储介质 |
CN111626166B (zh) * | 2020-05-19 | 2023-06-09 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112257696B (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-28 | 北京万里红科技股份有限公司 | 视线估计方法及计算设备 |
CN112767327B (zh) * | 2021-01-08 | 2021-09-07 | 上海大学 | 基于神经网络的图像质量管理***及方法 |
CN112785659A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-05-11 | 特赞(上海)信息科技有限公司 | 企业案例素材图片检测方法、装置、设备和存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1580738A (zh) * | 2003-08-04 | 2005-02-16 | 成都易航信息科技有限公司 | 能见度测量方法和能见度监测仪 |
CN1794265A (zh) * | 2005-12-31 | 2006-06-28 | 北京中星微电子有限公司 | 基于视频的面部表情识别方法及装置 |
CN1835019A (zh) * | 2005-03-19 | 2006-09-20 | 张国锋 | 一种基于带参数图像的个性化肖像自动生成方法 |
-
2007
- 2007-12-28 CN CN2007103046878A patent/CN101216881B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1580738A (zh) * | 2003-08-04 | 2005-02-16 | 成都易航信息科技有限公司 | 能见度测量方法和能见度监测仪 |
CN1835019A (zh) * | 2005-03-19 | 2006-09-20 | 张国锋 | 一种基于带参数图像的个性化肖像自动生成方法 |
CN1794265A (zh) * | 2005-12-31 | 2006-06-28 | 北京中星微电子有限公司 | 基于视频的面部表情识别方法及装置 |
Also Published As
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