[发明专利]一种基于连续多张照片的闭眼自动处理方法

权利要求书

1.一种基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，用于消除照片中的闭眼状态，其特征在于，步骤如下：

S1：获取目标人物连续拍摄的多张正面照片，并利用人脸定位模型分别定位每一张照片中的人脸区域；

S2：针对S1处理后的每一张照片，利用人脸关键点检测模型定位人脸区域内的人脸关键点，获得每一张照片中的人眼区域；

S3：针对S2处理后的每一张照片，提取照片中人眼区域的方向梯度直方图作为特征向量，并将特征向量输入经过训练的机器学习分类器中对人眼状态进行分类，判断每一张照片中目标人物的人眼处于闭合状态或睁开状态；

S4：针对目标人物的人眼处于闭合状态的待处理照片，从连续拍摄的其他照片中获取目标人物的人眼处于睁开状态的一张照片作为替换照片，通过仿射变换将所述替换照片中处于睁开状态的人眼区域配准到所述待处理照片中处于闭合状态的人眼区域并进行替换，最后对待处理照片中替换后的人眼区域边界进行平滑处理，完成照片中闭眼状态的消除。

2.如权利要求1所述的基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，其特征在于，所述的人脸定位模型采用深度学习模型YOLO。

3.如权利要求1所述的基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，其特征在于，所述的人脸关键点检测模型对人脸区域一共定位68个人脸关键点，其中双眼共12个关键点。

4.如权利要求1所述的基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，其特征在于，所述的机器学习分类器为支持向量机。

5.如权利要求4所述的基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，其特征在于，所述支持向量机预先利用经过标注的正负样本进行训练，使其对人眼状态的分类准确率满足预设条件。

6.如权利要求1所述的基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，其特征在于，对待处理照片和替换照片进行仿射变换时，基于两张照片中人眼区域的人眼关键点计算配准所需的仿射变换矩阵。

7.如权利要求1所述的基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，其特征在于，待处理照片中替换后的人眼区域边界采用高斯滤波进行平滑。

8.如权利要求1所述的基于连续多张照片的闭眼自动处理方法，其特征在于，所述连续拍摄的多张正面照片为集体照或单人照。