[发明专利]一种自动摄像头

说明书

技术领域

本发明涉及一种摄像头，特别涉及一种与电脑主机相连的摄像头。

背景技术

目前，与电脑连接的摄像头被广泛使用，人们用摄像头进行视频聊天。摄像头一般分为座式和夹式两种，底座固定后，摄像头的角度再变换时需要人工进行调整。

发明内容

本发明是一种通过主机分析软件对图像内容自动检测、识别，可自动调节图像摄取部分角度、焦距光圈等参数，与用户实现互动的摄像头，较原有产品增加了使用的便捷性和娱乐性。

摄像头通过图像摄取部分将图像拍摄后，通过数据传输部分传送给主机。主机分析软件分析图像中感兴趣目标(如人脸，人手或特定形状目标：例如球)所在位置、状态，或者接收用户通过鼠标键盘等输入设备指定图像中的兴趣区域位置，计算出图像摄取部分所应调整的角度数据和焦距等信息，将图像摄取部分所应调整角度、焦距等的相关数据通过数据传输部分传送给电控调整平台，电控调整平台进行角度、焦距光圈等调整，完成摄像头自动调整功能。

通过开关控制，摄像头可以工作在简单摄像头工作模式(即普通摄像头工作模式，只完成图像采集功能，不能自动进行调整)和智能工作模式(即可以实现自动调整功能)两种工作模式下。

主机分析软件分析图像中感兴趣目标(如人脸，人手或特定形状目标：例如球)所在位置或状态，完全可以用各种算法实现。目前，人们对图像的生物特征检测与识别已经有较广泛的研究，如人脸检测与识别，人体态检测与识别，手检测，手势识别等。以人脸检测为例，目前有很多这方面的算法，主要分为基于知识的方法和基于学习的方法两类。其中基于知识的方法是基于特定的规则进行人脸检测，而规则来源于关于人脸模式的先验知识。例如人脸一般包括位置互相对称的两只眼睛，一个鼻子和一张嘴等特征，而且他们具有相对固定的位置关系。检测过程一般首先提取这些面部特征，然后再根据他们的位置关系进行组合，进而检测。基于学习的方法是收集大量人脸和非人脸样本，然后利用机器学习算法，通过学习得到一个分类器，利用该分类器进行人脸检测。基于学习的方法可引进自学习能力，即将被检测图像中检测到的人脸图像部分作为人脸新样本，非人脸部分作为非人脸新样本，通过重新学习得到新的分类器，进一步增强分析软件的检测、识别性能。目前各种算法都有各自的优缺点，大多是在检测与识别的准确率和计算的复杂度上的区别，分析软件中可选择其中一种或几种的组合算法进行使用。

主机分析软件通过统计图像像素均值，直方图等信息，计算图像亮度和对比度，然后根据此信息进行摄像头光圈的调整。主机分析软件可通过分析图像感兴趣区域图像的清晰度来完成自动对焦功能。

图像摄取部分、电控调整平台与主机分析软件可以构成一个闭环系统，通过对图像摄取部分状态的自动调整增强主机分析软件的性能。例如，在光线较暗时，图像摄取部分将图像拍摄后，通过数据传输部分传送给主机，在主机分析软件检测出图像光线较暗时，此时图像内容不易检测与识别，调整光圈，使图像变亮，这使得图像分析软件检测与识别的图像内容难度降低，可进一步准确分析图像内容。

可在摄像头安装声音系统进一步增强娱乐功能和实用性，声音系统主要包括麦克和音响(或耳机)两个部分。摄像头中可同时加入两个部分，只加入一个部分也会起到进一步增强娱乐功能和实用性的效果。声音是人机交互的一个重要媒介。声音与图像配合可共同组成对感兴趣目标的检测与识别。例如，对摄像头前人的身份识别，将某人的面部图像与声音特征相关联，构成对此人的身份识别的综合特征。在检测时，将面部图像与声音识别结果的权重相加，增加识别的准确率。

数据传输部分主要由计算机的高速数据接口组成，USB接口支持热插拔使用方便，是目前计算机摄像头常用的接口，也可用网线等其他高速数据接口。

另外，可在摄像头内部加入微处理单元，配备独立电源。在未与主机相连接时，摄像头设置为独立工作状态，微处理单元接收摄像头传入的图像、声音数据信息，并进行数据分析和处理，控制电控调整平台进行相应动作。在与主机相连时，工作于联机工作状态，由微处理单元与主机共同完成或主机独立完成对数据的分析计算和控制电控平台的功能。通常主机的处理能力要大大强于摄像头自带的微处理单元的处理能力，所以在联机工作状态较独立工作状态可实现更好的性能。主机分析软件的学习结果可存储于微处理单元中，供微处理单元调用。微处理单元的学习结果可供主机分析软件调用。