[发明专利]一种防闭眼的拍照方法

权利要求书

1.一种防闭眼的拍照方法，其特征在于：

所述方法依次包括以下步骤：

步骤A、首先拍摄人物场景的短视频，再对短视频文件进行每帧图像的人脸检测，获得人脸图像；

步骤B、先对步骤A得到的人脸图像进行人脸区域的关键定位检测以获取人眼关键点定位信息，再根据人眼关键点定位信息计算人眼轮廓外接矩形，并以此外接矩形的中心位置不变，将外接矩形扩大一倍后在原图上截取人眼图像区域，同时将原图上此区域的关键点坐标信息变换到截取的人眼图像上的对应位置；

步骤C、以步骤B得到的截取人眼图像的关键点作为初始点输入人眼关键点定位模型中，获取处理后的人眼关键点定位信息；

步骤D、先根据处理后的人眼关键点定位信息计算人眼的睁闭状态，再统计每帧图像中人脸和闭眼人数，判断闭眼人数是否大于0，若等于0，则将对应的图像进行步骤E的操作，否则不进行后续操作；

步骤E、先利用图像质量评判算法对步骤D筛选出的图像进行图像质量系数的计算，再根据图像质量系数对各图像进行排序，并筛选出图像质量系数处于前数位的原始图像供用户选择即可。

2.根据权利要求1所述的一种防闭眼的拍照方法，其特征在于：

步骤C中，所述人眼关键点定位模型的数学表达式为：

上式中，表示图像上的p个特征点，表示从p个特征点上提取的SIFT特征，其中每个特征点提取128个SIFT特征，φ_*＝h(d(x_*))表示该人脸的真实特征点所提取的SIFT特征，x₀表示人眼关键点的初始位置，Δx表示人眼关键点的移动步长。

3.根据权利要求1或2所述的一种防闭眼的拍照方法，其特征在于：

步骤D中，所述人眼的睁闭状态通过计算人眼的纵横比得到：

上式中，EAR表示人眼的纵横比，p₁、p₄分别表示作、右眼角的特征点坐标信息，p₂、p₃分别表示上眼睑上左、右两侧的特征点坐标信息，p₆、p₅分别表示下眼睑上左、右两侧的特征点坐标信息。

4.根据权利要求1或2所述的一种防闭眼的拍照方法，其特征在于：

步骤E中，所述利用图像质量评判算法对步骤D筛选出的图像进行图像质量系数的计算基于多因素融合方法，依次包括以下步骤：

步骤E1、针对各图像质量评判因素，先定义评估各因素的人脸图像质量评估算法，计算出各因素下的人脸图像质量分数，再分别根据各因素、利用人脸质量评估算法对局部像素或特征进行分析，然后通过融合的方法得到各因素的全局分数，此全局分数即为各因素的原始图像质量分数，其中，所述图像质量评判因素包括遮挡范围、模糊度、光照强度、人脸姿态角度、人脸完整度、人脸大小；

步骤E2、先对各因素的原始图像质量分数进行归一化处理，再将归一化后的各因素的图像质量分数映射到一个总体的人脸质量分数，该总体的人脸质量分数即为图像质量系数。

5.根据权利要求4所述的一种防闭眼的拍照方法，其特征在于：

步骤E1中，

对于模糊度因素，该因素下的人脸图像质量分数的计算是指：

先利用拉普拉斯算子做卷积运算，再计算方差作为模糊度系数，然后将该模糊度系数与预先建立的模糊度系数-质量分数数据库匹配得到该因素下的人脸图像质量分数，其中，拉普拉斯算子的数学表达式为：

上式中，表示拉普拉斯变换，f(x，y)表示图像中的坐标(x，y)所对应的图像灰度值；

对于光照强度因素，该因素下的人脸图像质量分数的计算是指：

先采用累积直方图来确定人脸光照强度，判断当前人脸图像属于高光照还是低光照类型，再将该光照强度与预先建立的光照强度-质量分数数据库匹配得到该因素下的人脸图像质量分数；

对于人脸姿态角度因素，该因素下的人脸图像质量分数的计算是指：

先利用人脸姿态估计计算出人脸的pitch、yaw、roll角度信息，再将该角度信息与预先建立的人脸姿态信息-质量分数数据库匹配得到该因素下的人脸图像质量分数。

6.根据权利要求1或2所述的一种防闭眼的拍照方法，其特征在于：

步骤A中，所述每帧图像的人脸检测通过每帧人脸检测个数是否大于0来判断此帧图像有无人脸，对于无人脸的图像不进行后续分析处理。