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

1.可进行人像姿势拍摄提示的证照相机，其特征在于：所述证照相机包括：
人像特征获取模块，用于获取预览帧图像的人像特征数据；其中，所述人像特征数据包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、头顶和下巴特征数据；
五官检测模块，用于将获取的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，与预设的标准特征进行比对，判断五官是否齐全，若是，则五官可见，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；
人脸大小位置检测模块，用于当五官可见时，根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据，或根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；
人像拍摄距离检测模块，用于根据获取的人像轮廓特征数据，计算人像大小跟预览帧图像宽度的占比，依据占比计算出被拍摄的人到摄像头的距离，判断该距离是否符合最佳拍摄距离范围，若是，则通过检测，若否，则将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，同时调取预设的信息进行拍摄提示；
人脸状态检测模块，用于根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；
肩部状态检测模块，用于根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示，具体包括：
对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标(X1，Y1)，计算X1和预览帧图像垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例，判断该比例是否超出预设范围；
对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；
若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，通过检测；若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角中的任一项超过预设范围，则肩部不齐平，调取预设的信息进行拍摄提示。
2.根据权利要求1所述的可进行人像姿势拍摄提示的证照相机，其特征在于：所述人脸大小位置检测模块根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：
在模板图片中根据证件照片规格参数，建立证照标准检测模型；
对眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据进行关联性计算，将计算的关联性结果与证照标准检测模型的预设参数进行比对，判断是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示。
3.根据权利要求2所述的可进行人像姿势拍摄提示的证照相机，其特征在于：所述证件照片规格参数包括：截取框到模板图片的左右边距、截取框到模板图片到上边距、头顶到模版图片顶部边距、耳朵边缘轮廓到模板图片两侧边距、眼睛到截取框顶部最小边距、眼睛到截取框顶部最大边距、下巴到截取框顶部最小边距，下巴到截取框顶部最大边距、头部最小宽度、头部最大宽度、眼距最小宽度以及眼距最大宽度。
4.根据权利要求1所述的可进行人像姿势拍摄提示的证照相机，其特征在于：所述人脸大小位置检测模块根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：
判断人脸轮廓位置是否在预设的标准人脸轮廓范围内，若否，则人脸大小位置不符合要求；若是，计算人脸轮廓面积，判断人脸轮廓面积是否在预设的人脸轮廓面积范围内，若是，则人脸大小位置符合要求，若否，则人脸大小位置不符合要求；
当人脸大小位置不符合要求时，调取预设的信息进行拍摄提示。
5.根据权利要求1所述的可进行人像姿势拍摄提示的证照相机，其特征在于：所述人脸状态检测模块根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，具体包括：
根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；
根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点坐标，获得鼻子的中心坐标，获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；
根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的中心线FLC，计算人脸区域垂直方向的中心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否超出预设范围；
若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例都没有超出预设范围，则人脸端正，通过检测；若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例中的任一项超出预设范围，则人脸不端正，调取预设的信息进行拍摄提示。
6.人像姿势检测方法，应用于证照相机中，其特征在于：所述方法包括：
所述证照相机获取预览帧图像的人像特征数据；其中，所述人像特征数据包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、头顶和下巴特征数据；
所述证照相机将获取的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，与预设的标准特征进行比对，判断五官是否齐全，若是，则五官可见，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；
当五官可见时，所述证照相机根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据，或根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；
所述证照相机根据获取的人像轮廓特征数据，计算人像大小跟预览帧图像宽度的占比，依据占比计算出被拍摄的人到摄像头的距离，判断该距离是否符合最佳拍摄距离范围，若是，则通过检测，若否，则将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，同时调取预设的信息进行拍摄提示；
所述证照相机根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；
所述证照相机根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示，具体包括：
对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标(X1，Y1)，计算X1和预览帧图像垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和预览帧宽度WF的比例，判断该比例是否超出预设范围；
对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；
若距离Dweight和预览帧宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，通过检测；若距离Dweight和预览帧宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角中的任一项超过预设范围，则肩部不齐平，调取预设的信息进行拍摄提示。
7.根据权利要求6所述的人像姿势检测方法，其特征在于：所述证照相机根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：
在模板图片中根据证件照片规格参数，建立证照标准检测模型；
对眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据进行关联性计算，将计算的关联性结果与证照标准检测模型的预设参数进行比对，判断是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示。
8.根据权利要求7所述的人像姿势检测方法，其特征在于：所述证件照片规格参数包括：截取框到模板图片的左右边距、截取框到模板图片到上边距、头顶到模版图片顶部边距、耳朵边缘轮廓到模板图片两侧边距、眼睛到截取框顶部最小边距、眼睛到截取框顶部最大边距、下巴到截取框顶部最小边距，下巴到截取框顶部最大边距、头部最小宽度、头部最大宽度、眼距最小宽度以及眼距最大宽度。
9.根据权利要求6所述的人像姿势检测方法，其特征在于：所述证照相机根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：
判断人脸轮廓位置是否在预设的标准人脸轮廓范围内，若否，则人脸大小位置不符合要求；若是，计算人脸轮廓面积，判断人脸轮廓面积是否在预设的人脸轮廓面积范围内，若是，则人脸大小位置符合要求，若否，则人脸大小位置不符合要求；
当人脸大小位置不符合要求时，调取预设的信息进行拍摄提示。
10.根据权利要求6所述的人像姿势检测方法，其特征在于：所述证照相机根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，具体包括：
根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；
根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点坐标，获得鼻子的中心坐标，获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；
根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的重心线FLC，计算人脸区域垂直方向的重心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否超出预设范围；
若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例都没有超出预设范围，则人脸端正，通过检测；若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例中的任一项超出预设范围，则人脸不端正，调取预设的信息进行拍摄提示。

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\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种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，属于证件照片拍摄及处理技术领域。\n背景技术\n[0002] 人们去照相馆进行证件照片(证件照片是指如身份证、护照、香港通行证、澳门通行证、台湾通行证、出国签证、居住证、社保卡等法定证件制作使用的照片)拍摄时一般都会有很多的拍摄细节要求，如：头部不能歪、眼睛要睁开直视摄像头、嘴巴要闭合、神态自然放松、双肩要放平等，专业拍摄人员都会进行提示。\n[0003] 然而，在互联网时代，人们采用智能终端在家自行拍摄证件照片的需求越来越强烈，但目前又没有一款能够给用户拍摄提示的专业证照相机，因此怎样使得用户在智能终端拍摄照片时也有专业的拍摄提示，成为了本行业人员亟需解决的问题。\n发明内容\n[0004] 本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供了一种可进行人像姿势拍摄提示的证照相机，该证照相机可以为用户提供专业的人像姿势拍摄提示，按照拍摄提示进行操作，大大提高证件照片的拍摄质量。\n[0005] 本发明的另一目的在于提供一种人像姿势检测方法。\n[0006] 本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：\n[0007] 可进行人像姿势拍摄提示的证照相机，所述证照相机包括：\n[0008] 人像特征获取模块，用于获取预览帧图像的人像特征数据；其中，所述人像特征数据包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、头顶和下巴特征数据；\n[0009] 五官检测模块，用于将获取的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，与预设的标准特征进行比对，判断五官是否齐全，若是，则五官可见，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0010] 人脸大小位置检测模块，用于当五官可见时，根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据，或根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0011] 人像拍摄距离检测模块，用于根据获取的人像轮廓特征数据，计算人像大小跟预览帧图像宽度的占比，依据占比计算出被拍摄的人到摄像头的距离，判断该距离是否符合最佳拍摄距离范围，若是，则通过检测，若否，则将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，同时调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0012] 人脸状态检测模块，用于根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0013] 肩部状态检测模块，用于根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0014] 进一步的，所述人脸大小位置检测模块根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：\n[0015] 在模板图片中根据证件照片规格参数，建立证照标准检测模型；\n[0016] 对眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据进行关联性计算，将计算的关联性结果与证照标准检测模型的预设参数进行比对，判断是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0017] 进一步的，所述证件照片规格参数包括：截取框到模板图片的左右边距、截取框到模板图片到上边距、头顶到模版图片顶部边距、耳朵边缘轮廓到模板图片两侧边距、眼睛到截取框顶部最小边距、眼睛到截取框顶部最大边距、下巴到截取框顶部最小边距，下巴到截取框顶部最大边距、头部最小宽度、头部最大宽度、眼距最小宽度以及眼距最大宽度。\n[0018] 进一步的，所述人脸大小位置检测模块根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：\n[0019] 判断人脸轮廓位置是否在预设的标准人脸轮廓范围内，若否，则人脸大小位置不符合要求；若是，计算人脸轮廓面积，判断人脸轮廓面积是否在预设的人脸轮廓面积范围内，若是，则人脸大小位置符合要求，若否，则人脸大小位置不符合要求；\n[0020] 当人脸大小位置不符合要求时，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0021] 进一步的，所述人脸状态检测模块根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，具体包括：\n[0022] 根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0023] 根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点坐标，获得鼻子的中心坐标，获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0024] 根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的重心线FLC，计算人脸区域垂直方向的重心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否超出预设范围；\n[0025] 若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例都没有超出预设范围，则人脸端正，通过检测；若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例中的任一项超出预设范围，则人脸不端正，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0026] 进一步的，所述肩部状态检测模块根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，具体包括：\n[0027] 对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标(X1，Y1)，计算X1和预览帧图像垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例，判断该比例是否超出预设范围；\n[0028] 对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0029] 若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，通过检测；若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角中的任一项超过预设范围，则肩部不齐平，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0030] 本发明的另一目的可以通过采取如下技术方案达到：\n[0031] 人像姿势检测方法，应用于证照相机中，所述方法包括：\n[0032] 所述证照相机获取预览帧图像的人像特征数据；其中，所述人像特征数据包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、头顶和下巴特征数据；\n[0033] 所述证照相机将获取的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，与预设的标准特征进行比对，判断五官是否齐全，若是，则五官可见，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0034] 当五官可见时，所述证照相机根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据，或根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0035] 所述证照相机根据获取的人像轮廓特征数据，计算人像大小跟预览帧图像宽度的占比，依据占比计算出被拍摄的人到摄像头的距离，判断该距离是否符合最佳拍摄距离范围，若是，则通过检测，若否，则将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，同时调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0036] 所述证照相机根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0037] 所述证照相机根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0038] 进一步的，所述证照相机根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：\n[0039] 在模板图片中根据证件照片规格参数，建立证照标准检测模型；\n[0040] 对眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据进行关联性计算，将计算的关联性结果与证照标准检测模型的预设参数进行比对，判断是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0041] 进一步的，所述证件照片规格参数包括：截取框到模板图片的左右边距、截取框到模板图片到上边距、头顶到模版图片顶部边距、耳朵边缘轮廓到模板图片两侧边距、眼睛到截取框顶部最小边距、眼睛到截取框顶部最大边距、下巴到截取框顶部最小边距，下巴到截取框顶部最大边距、头部最小宽度、头部最大宽度、眼距最小宽度以及眼距最大宽度。\n[0042] 进一步的，所述证照相机根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：\n[0043] 判断人脸轮廓位置是否在预设的标准人脸轮廓范围内，若否，则人脸大小位置不符合要求；若是，计算人脸轮廓面积，判断人脸轮廓面积是否在预设的人脸轮廓面积范围内，若是，则人脸大小位置符合要求，若否，则人脸大小位置不符合要求；\n[0044] 当人脸大小位置不符合要求时，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0045] 进一步的，所述证照相机根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，具体包括：\n[0046] 根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0047] 根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点坐标，获得鼻子的中心坐标，获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0048] 根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的重心线FLC，计算人脸区域垂直方向的重心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否超出预设范围；\n[0049] 若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例都没有超出预设范围，则人脸端正，通过检测；若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例中的任一项超出预设范围，则人脸不端正，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0050] 进一步的，所述证照相机根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，具体包括：\n[0051] 对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标(X1，Y1)，计算X1和预览帧图像垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例，判断该比例是否超出预设范围；\n[0052] 对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0053] 若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，通过检测；若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角中的任一项超过预设范围，则肩部不齐平，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0054] 本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：\n[0055] 1、本发明的证照相机及方法能实现自动检测五官是否可见、人脸大小位置是否符合要求、人像拍摄距离是否符合要求、人脸是否端正、肩部是否齐平，并且给出语音、文字或图形等提示，使得用户利用智能终端拍摄照片也有专业的人像姿势拍摄提示，按照拍摄提示进行操作，大大提高证件照片的拍摄质量。\n[0056] 2、本发明的证照相机及方法可以建立一个证照标准检测模型，对获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据进行关联性计算，将计算的关联性结果与证照标准检测模型的预设参数进行比对，可以快速实时地进行人像大小位置的检测。\n[0057] 3、本发明的证照相机及方法通过检测眼睛连线与预览帧图像水平方向的夹角、眉心(两眼连线的中心点)鼻子嘴巴位置连线和预览帧图像垂直方向的夹角、眉心鼻子嘴巴位置连线和人脸区域垂直方向的重心线的距离差与人脸区域宽度的比例，这三个维度来检测人脸是否端正，确保检测的准确性，而不是简单地从一个维度进行检测。\n[0058] 4、本发明的证照相机及方法通过躯干轮廓重心判断、躯干轮廓最小外接矩形的偏差角度(矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角)计算确保肩部是否齐平检测的准确度。\n附图说明\n[0059] 图1为本发明实施例1的证照相机对人像特征判定的示意图。\n[0060] 图2为本发明实施例1的证照相机功能模块图。\n[0061] 图3为本发明实施例1的证照标准检测模型图。\n[0062] 图4为本发明实施例2的人像姿势检测方法流程图。\n[0063] 图5为本发明实施例3的人像姿势检测方法流程图。\n具体实施方式\n[0064] 下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。\n[0065] 实施例1：\n[0066] 证照相机是安装在智能终端上的APP(Application，应用程序)，它可以有Android版本和iOS版本，负责拍摄出一幅符合证件制作使用的证照原图，证照原图是指由用户通过证照相机实时拍摄所得，按照证照标准裁剪图像有用区域，且色彩、亮度、背景、人物生物特征等图像信息未经任何处理的图像数据。\n[0067] 而本实施例的证照相机针对的是拍摄过程中的人像姿势检测，可以根据人像姿势的检测结果进行拍摄提示。\n[0068] 如图1所示，在拍摄的过程中，取景框会根据系统设定的帧频率捕获图像以预览帧图像的形式保存在缓存区域中，由证照图像特征识别线程对象进行人像特征提取，人像特征提取的具体过程如下：\n[0069] 1)将获取到的预览帧图像转换为灰度图像；\n[0070] 2)对灰度图像进行上半身特征数据区域检测，当检测到上半身特征数据区域时，将该区域像素信息保存为上半身区域矩形数据结构，并对灰度图像设置上半身ROI区域，记为ROIB；\n[0071] 3)对ROIB进行人脸轮廓特征数据区域检测，当检测到人脸轮廓特征数据区域时，将该区域像素信息保存为人脸轮廓区域矩形数据结构，并对灰度图像设置人脸轮廓ROI区域，记为ROIF；\n[0072] 4)对ROIF的特定区域进行双眼特征数据区域检测，当检测到双眼特征数据区域时，将该区域像素信息保存为双眼区域矩形数据结构，并获取眼睛的坐标，以眼睛的Y轴最低点为新的ROI区域顶部，对人脸轮廓特征数据区域取眼睛以下的区域，设置为鼻子目标ROI区域，记为ROIN；\n[0073] 5)对ROIF进行双耳特征数据区域检测，当检测到双耳特征数据区域时，将该区域像素信息保存为双耳区域矩形数据结构；\n[0074] 6)对ROIN进行鼻子特征数据区域检测，当检测到鼻子特征数据区域时，将该区域像素信息保存为鼻子区域矩形数据结构，以鼻子区域矩形数据结构的底边作为新的ROI区域的顶边，对人脸轮廓特征数据取鼻子以下区域，设置为嘴巴目标ROI区域，记为ROIM；\n[0075] 7)对ROIM进行嘴巴特征数据区域检测，当检测到嘴巴特征数据区域时，将该区域像素信息保存为嘴巴区域矩形数据结构；\n[0076] 8)对ROIB的区域，裁去ROIF的区域，得到躯干轮廓特征数据区域ROIMB，将该区域像素信息保存为躯干轮廓区域矩形数据结构；\n[0077] 9)对ROIF进行边缘检测，得到头部轮廓区域范围内的信号突变边缘的线段，然后对该头部边缘线段结果进行头部凸包轮廓检测，将头部凸包轮廓检测获得的关键点的坐标存为头部轮廓数组；\n[0078] 10)对ROIMB进行边缘检测，得到躯干轮廓区域范围内的信号突变边缘的线段，然后对该躯干边缘线段结果进行躯干凸包轮廓检测，将躯干凸包轮廓检测获得的关键点的坐标存为躯干轮廓数组；\n[0079] 11)将头部轮廓数组和躯干轮廓数组合并在一起，形成人像轮廓数组。\n[0080] 通过上述人像特征的提取，即得到眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓特征数据，根据眼睛位置可以得到头顶特征数据，这部分在别的专利文件中有详细介绍，在此不再赘述，下巴的特征数据也是根据同样的原理获得的。\n[0081] 证件照人像特征判定对象通过结果处理句柄接收到证照图像特征识别线程对象的特征检测指标结果，即获取到预览帧图像的人像特征数据，然后进行人像特征关联性计算，将计算得到的关联性结果与预设的证照标准参数进行比较，判断是否符合要求，若不符合要求，则调取预设的信息进行拍摄提示(如语音、文字或图形等提示)。检测人像姿势是否符合证件照标准，可以采用两种方案，一种是直接对拍摄到的图像进行检测，若符合证件照标准，则对图像进行裁剪，另一种是先对拍摄到的图像进行裁剪，裁剪之后才检测图像是否符合证件照标准；而人像姿势的检测维度有：五官是否可见、人脸大小位置是否符合、人脸是否端正、肩部是否齐平。\n[0082] 因此，本实施例的证照相机具有人像特征获取模块、五官检测模块、人脸大小位置检测模块、人像拍摄距离检测模块、人脸状态检测模块和肩部状态检测模块六大功能模块，如图2所示；所述人像特征获取模块、五官检测模块、人脸大小位置检测模块、人像拍摄距离检测模块、人脸状态检测模块和肩部状态检测模块，具体功能如下：\n[0083] 所述人像特征获取模块，用于获取预览帧图像的人像特征数据；其中，所述人像特征数据包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、头顶和下巴特征数据。\n[0084] 所述五官检测模块，用于将获取的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，与预设的标准特征进行比对，判断五官是否齐全，若是，则五官可见，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示(语音、文字或图形等提示)。\n[0085] 所述人脸大小位置检测模块，用于当五官可见时，根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据，或根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示(语音、文字或图形等提示)，如人脸过小，请靠近摄像头/人脸过大，请远离摄像头；\n[0086] 所述人脸大小位置检测模块根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：\n[0087] 1)在模板图片中根据证件照片规格参数，建立证照标准检测模型，该证照标准检测模型如图3所示，中间的方框为有效图片的截取框，用于裁剪制作标准的证件照片，如前面所述，检测人像姿势是否符合证件照标准，可以采用两种方案，一种是直接对拍摄到的图像进行检测，若符合证件照标准，则对图像进行裁剪，另一种是先对拍摄到的图像进行裁剪，裁剪之后才检测图像是否符合证件照标准，因此，以下证件照片规格参数都可能会使用到：\n[0088] 截取框到模板图片的左右边距(W)，截取框到模板图片到上边距(H)；\n[0089] 头顶(含头发)到模版图片顶部边距(A)，耳朵边缘轮廓(不含头发或其他内容)到模板图片两侧边距(B)；\n[0090] 眼睛到截取框顶部最小边距(C1)，眼睛到截取框顶部最大边距(C2)；\n[0091] 下巴到截取框顶部最小边距(D1)，下巴到截取框顶部最大边距(D2)；\n[0092] 头部最小宽度(E1)，头部最大宽度(E2)；\n[0093] 眼距最小宽度(F1)，眼距最大宽度(F2)；\n[0094] 2)证照标准检测模型建立后，在数据库中进行保存，当获取预览帧图像的人像特征数据时，对眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据进行关联性计算，将计算的关联性结果与证照标准检测模型的预设参数(即证件照片规格参数)进行比对，判断是否符合要求，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0095] 所述人脸大小位置检测模块根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：\n[0096] 1)判断人脸轮廓位置是否在预设的标准人脸轮廓范围内，若否，则人脸大小位置不符合要求；若是，计算人脸轮廓面积，判断人脸轮廓面积是否在预设的人脸轮廓面积范围内，若是，则人脸大小位置符合要求，若否，则人脸大小位置不符合要求；\n[0097] 2)当人脸大小位置不符合要求时，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0098] 所述人像拍摄距离检测模块，用于根据获取的人像轮廓特征数据，计算人像大小跟预览帧图像宽度的占比，依据占比计算出被拍摄的人到摄像头的距离，判断该距离是否符合最佳拍摄距离范围(如70cm～90cm)，若是，则通过检测，若否，如果过近(小于70cm)，则会产生拍摄图像畸变，如果过远(大于90cm)，则图像不清晰，因此无论过远或过近都不满足证件照片标准要求，则将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，同时调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0099] 所述人脸状态检测模块，用于根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示(语音、文字或图形等提示)；\n[0100] 所述人脸状态检测模块根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，具体包括：\n[0101] 1)根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围(如4～6度)；\n[0102] 2)根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点(即眉心)坐标，获得鼻子的中心坐标，获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围(如4～6度)；\n[0103] 3)根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的重心线FLC，计算人脸区域垂直方向的重心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否超出预设范围(8～12％)；\n[0104] 4)若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例都没有超出预设范围，则人脸端正，通过检测；若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例中的任一项超出预设范围，则人脸不端正，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0105] 上述LC、FLC和DC都是用来指代特定的名词，没有特殊含义。\n[0106] 所述肩部状态检测模块，用于根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，若是，则通过检测，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示(语音、文字或图形等提示)，如左右肩膀不对称，请调整；\n[0107] 所述肩部状态检测模块根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，具体包括：\n[0108] 1)对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标(X1，Y1)，计算X1和预览帧图像垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例Δw＝Dweight/WF，判断比例Δw是否超出预设范围(如0～5％)；\n[0109] 2)对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角θrect，判断夹角θrect是否超出预设范围(如4～\n6度)；\n[0110] 3)若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，通过检测；若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角中的任一项超过预设范围，则肩部不齐平，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0111] 实施例2：\n[0112] 如图4所示，本实施例提供了一种人像姿势检测方法，应用于证照相机中，包括以下步骤：\n[0113] S1、获取预览帧图像的人像特征数据；其中，所述人像特征数据包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、头顶和下巴特征数据；\n[0114] S2、将获取的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，与预设的标准特征进行比对，判断五官是否齐全，若是，则五官可见，进入步骤S3；若否，则五官不可见，调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0115] S3、根据获取的眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据判断人脸大小位置是否符合要求，具体包括：\n[0116] S31、在模板图片中根据证件照片规格参数，建立证照标准检测模型；\n[0117] S32、对眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据进行关联性计算，将计算的关联性结果与证照标准检测模型的预设参数进行比对，判断是否符合要求，若是，则通过检测，进入步骤S4，若否，则调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0118] S4、根据获取的人像轮廓特征数据，计算人像大小跟预览帧图像宽度的占比，依据占比计算出被拍摄的人到摄像头的距离，判断该距离是否符合最佳拍摄距离范围，若是，则通过检测，进入步骤S5，若否，则将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，同时调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0119] S5、根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，具体包括：\n[0120] S51、根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0121] S52、根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点坐标，获得鼻子的中心坐标，获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围；\n[0122] S53、根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的重心线FLC，计算人脸区域垂直方向的重心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否超出预设范围；\n[0123] S54、若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例都没有超出预设范围，则人脸端正，通过检测，进入步骤S6；若两眼连线和预览帧图像水平方向的夹角、直线LC和预览帧图像垂直方向的夹角、距离DC和人脸区域宽度的比例中的任一项超出预设范围，则人脸不端正，调取预设的信息进行拍摄提示；\n[0124] S6、根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，具体包括：\n[0125] S61、对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标(X1，Y1)，计算X1和预览帧图像垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例Δw＝Dweight/WF，判断比例Δw是否超出预设范围；\n[0126] S62、对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角θrect，判断夹角θrect是否超出预设范围；\n[0127] S63、若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，通过检测；若距离Dweight和预览帧图像宽度WF的比例、矩形垂直重心线和预览帧图像垂直重心线的夹角中的任一项超过预设范围，则肩部不齐平，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0128] 实施例3：\n[0129] 如图5所示，本实施例的人像姿势检测方法与实施例2的区别之处在于步骤S3，如下：\n[0130] S3、根据获取的人脸轮廓特征数据，判断人脸大小位置是否符合要求，具体为：\n[0131] 判断人脸轮廓位置是否在预设的标准人脸轮廓范围内，若否，则人脸大小位置不符合要求，调取预设的信息进行拍摄提示；若是，计算人脸轮廓面积，判断人脸轮廓面积是否在预设的人脸轮廓面积范围内，若是，则人脸大小位置符合要求，进入步骤S4，若否，则人脸大小位置不符合要求，调取预设的信息进行拍摄提示。\n[0132] 综上所述，本发明的证照相机及方法能实现自动检测五官是否可见、人脸大小位置是否符合要求、人像拍摄距离是否符合要求、人脸是否端正、肩部是否齐平，并且给出语音、文字或图形等提示，使得用户使用智能终端拍摄照片也有专业的拍摄提示，按照拍摄提示进行操作，大大提高证件照片的拍摄质量。\n[0133] 以上所述，仅为本发明专利优选的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。