CN103186767A - 一种基于手机识别的聊天表情生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于手机识别的聊天表情生成方法,其特征在于具有如下步骤:S1.提供一数据库,存储多种聊天表情的基本图像;S2.为人脸选定多个视频检测点,使用手机的摄像单元,拍摄一段人脸完整表情变换的视频,通过手机的面部识别单元对扫描获得的人脸表情变换的视频进行分析,获取表情变换视频中的视频监测点的移动轨迹;S3.手机的主控单元将获取到的视频监测点的移动轨迹,移植到数据库中存储的基本图像上,生成基本图像的一段动态表情;S4.通过手机显示单元,输出显示结果。

Description

一种基于手机识别的聊天表情生成方法
技术领域
本发明涉及一种通过手机获取在逃通缉人员身份信息的方法。
背景技术
现在,智能手机的运算能力越来越强大,双核处理器+独立显示单元加上500W像素以上的摄像镜头的智能手机已经普及,现代智能手机如此强悍的配置与处理能力,早已超过两年前主流PC,手机已经成为一个智能的移动互联网终端,其拓展的功能也早已超越人们的想象。
瞳孔识别,对相关硬件:包括处理硬件和成像设备的要求比较高,以前只是应用在计算机和高精度摄像系统中,随着智能手机的发展,智能手机也具备了实时处理瞳孔图像的处理能力,而3G网络的普及,也为智能手机与远程信息中心的及时互通创造了优越条件。
在使用即时通讯软件进行即时文字通讯,丰富多彩的表情,是必不可少的。但是现有的优秀聊天表情,都是由专业美术人员,先画出基本画稿,再在基础画稿上做修改,衍生出多个基于基本画稿的表情,工作量巨大,而且成本高昂。
发明内容
本发明针对以上问题的提出的一种基于手机识别的聊天表情生成方法,其特征在于具有如下步骤:
S1.提供一数据库,存储多种聊天表情的基本图像;
S2.为人脸选定多个视频检测点,使用手机的摄像单元,拍摄一段人脸完整表情变换的视频,通过手机的面部识别单元对扫描获得的人脸表情变换的视频进行分析,获取表情变换视频中的视频监测点的移动轨迹;
S3.手机的主控单元将获取到的视频监测点的移动轨迹,移植到数据库中存储的基本图像上,生成基本图像的一段动态表情;
S4.通过手机显示单元,输出显示结果。
步骤S2中,获得瞳孔特征图像后,对所采集到的图像进行降噪处理。
由于采用了上述技术方案,本发明提供的方法具有:使用方便、获取信息结果块、技术实现容易等特点。另外,该方法基于智能手机实现,只需将该方法编译成相应的程序即可实现对手机的升级,因此其成本非常低廉适于广泛推广。
附图说明
为了更清楚的说明本发明的实施例或现有技术的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图
图2为本发明方法涉及到的系统示意图
具体实施方式
为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述,显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明的保护范围。
一种基于手机识别的聊天表情生成方法,其特征在于具有如下步骤:
S1.提供一数据库,存储多种聊天表情的基本图像;
S2.为人脸选定多个视频检测点,使用手机的摄像单元,拍摄一段人脸完整表情变换的视频,通过手机的面部识别单元对扫描获得的人脸表情变换的视频进行分析,获取表情变换视频中的视频监测点的移动轨迹;
S3.手机的主控单元将获取到的视频监测点的移动轨迹,移植到数据库中存储的基本图像上,生成基本图像的一段动态表情;
S4.通过手机显示单元,输出显示结果。
步骤S2中,获得瞳孔特征图像后,对所采集到的图像进行降噪处理。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明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揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于手机识别的聊天表情生成方法,其特征在于具有如下步骤:
S1.提供一数据库,存储多种聊天表情的基本图像;
S2.为人脸选定多个视频检测点,使用手机的摄像单元,拍摄一段人脸完整表情变换的视频,通过手机的面部识别单元对扫描获得的人脸表情变换的视频进行分析,获取表情变换视频中的视频监测点的移动轨迹;
S3.手机的主控单元将获取到的视频监测点的移动轨迹,移植到数据库中存储的基本图像上,生成基本图像的一段动态表情;
S4.通过手机显示单元,输出显示结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于手机识别的聊天表情生成方法,其特征还在于所述步骤S2中,获得瞳孔特征图像后,对所采集到的图像进行降噪处理。
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