CN105120167B - 一种证照相机及证照拍摄方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种证照相机及证照拍摄方法，所述证照相机包括配置参数模块、数据获取模块、检测提醒模块、智能裁剪模块和拍摄质量评分模块；所述证照拍摄方法包括：检测智能终端摄像头的拍摄参数是否满足证件照片拍摄要求，若否，则对拍摄参数进行配置；获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据，判断是否符合法定证件照片相关标准要求，若是，当拍摄按钮被按下后，获得原始图像数据；对原始图像数据进行裁剪处理，获得标准尺寸规格的证照原图；对证照原图进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议。本发明可以使用户自助拍摄出符合政府公安行业标准要求的证件照片。

Description

一种证照相机及证照拍摄方法

技术领域

本发明涉及一种证照相机及证照拍摄方法，属于证件照片拍摄及处理技术领域。

背景技术

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，这些照片往往有许多的拍摄技巧要求和拍摄质量要求，就目前情况来看，人们普遍只能到专门的相馆或专业机构(如保安公司)进行拍摄，并由专业的人员进行照片裁剪、更换背景等处理后才能得到一张符合相关技术要求的证件用照片，整个过程耗费大量的时间，给人们拍摄证件照片带来诸多不便。

基于上述原因，加上移动互联网的发展，现在基本人人手上都有手机、平板电脑等智能终端，并且这些智能终端都搭载了高清摄像头，因此，把到由照相馆专业人员拍摄证件照片转变成人们自助在智能终端上完成拍摄，使得证件照片拍摄网络化、便利化的需求越来越强烈。

虽然目前智能终端搭载了高清摄像头，人们仍然不能自己在手机等智能终端上拍摄让办证部门信服和接受的证件照片。因为法定证件用照片有着详细的政府公安行业标准，如：第二代居民身份证数字相片技术标准：《GA 461-2004居民身份证制证用数字相片技术要求》；机动车驾驶证数字相片技术标准：《GA482-2012中华人民共和国机动车驾驶证件》；出入境证件数字相片技术标准：《GA/T 1180-2014出入境证件数字相片技术要求》等，这些标准要求的项目众多且细碎，人们一般难以对这些标准完全理解，执行起来更是十分困难，拍摄效果更是因人而异，照片质量参差不齐，不能确保所拍摄的照片达到证件照片的标准要求。因此，一般拍摄软件无法确保所拍摄出来的照片符合法定证件制作用照片的标准要求。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供了一种证照相机，该证照相机可以使用户自助拍摄出符合政府公安行业标准要求的证件照片。

本发明的另一目的在于提供一种证照拍摄方法。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种证照相机，所述证照相机包括：

配置参数模块，用于检测智能终端摄像头的拍摄参数是否满足证件照片拍摄要求，若否，则根据预设的参数对拍摄参数进行配置；

数据获取模块，用于获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据；

检测提醒模块，用于判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，若是，当拍摄按钮被按下后，获得原始图像数据，若否，则提醒用户进行拍摄调整；

智能裁剪模块，用于对原始图像数据按照设定的标准证件照片规格进行裁剪处理，获得标准尺寸规格的证照原图；

拍摄质量评分模块，用于根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议。

进一步的，所述数据获取模块包括：

人像特征提取单元，用于在取景阶段时，提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人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、眼睛、鼻子、耳朵和嘴巴特征数据；

传感器数据获取单元，用于在成像时，获取智能终端的重力加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据、方向磁场传感器数据和亮度传感器数据；

亮度、清晰度和色度偏差数据获取单元，用于在获取传感器数据时，通过图像分析获取预览帧图像的亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据。

进一步的，所述人像特征提取单元包括：

灰度图像转换子单元，用于将获取到的预览帧图像转换为灰度图像；

上半身特征数据区域检测子单元，用于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；

人脸轮廓特征数据区域检测子单元，用于对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；

双眼特征数据区域检测子单元，用于对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；

双耳特征数据区域检测子单元，用于对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；

鼻子特征数据区域检测子单元，用于对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区域取鼻子以下区域，设置为嘴巴目标ROI区域，记为ROIM；

嘴巴特征数据区域检测子单元，用于对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；

躯干轮廓特征数据区域获取子单元，用于对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；

头部凸包轮廓检测子单元，用于对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；

躯干凸包轮廓检测子单元，用于对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；

人像轮廓形成子单元，用于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。

进一步的，所述检测提醒模块包括：

人像姿势与拍摄环境检测单元，用于将人像姿势检测和拍摄环境检测中所有检测项目的相关数据和预设值进行逐一比较，符合要求的检测项目，则通过检测，不符合要求的检测项目，则进行语音/文字/图形提示，实时提醒用户进行拍摄调整；其中，所述预设值为经过验证符合证件照片拍摄标准要求的值，所述人像姿势检测的检测项目包括五官是否可见、人脸大小位置是否符合、人像拍摄距离是否合适、人脸是否端正和肩部是否齐平，所述拍摄环境检测的检测项目包括智能终端是否竖直、智能终端是否抖动、亮度是否均匀充足、图像是否清晰、色度是否有偏差；

模式设置单元，用于当存在不符合要求的检测项目时，将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，当所有的检测项目都符合要求时，将拍摄按钮设置为可拍摄模式。

进一步的，所述拍摄质量评分模块包括：

信息获取单元，用于获取照片的文件属性信息；通过照片灰度图进行人像特征识别提取人像特征信息；通过边缘检测技术、图像分割技术获取背景信息；通过照片灰度图得到亮度信息；通过照片在Lab色彩空间体系上的均方差值得到色度信息；通过照片的灰度图矩阵得到清晰度信息；

逐项评分单元，用于根据得到的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息、清晰度信息对评分维度进行逐项评分，得到各个评分维度的得分值；

质量总评分计算单元，根据各个评分维度的得分值，以及得分比重，计算出拍摄到的照片的质量总评分；

拍摄建议单元，用于根据总评分给出专业的拍摄建议，当照片综合分数低于预设值时，则不满足法定证件照片的相关标准要求，建议用户重新拍摄，直到拍摄出满足法定证件照片相关标准要求的照片为止。

进一步的，所述证照相机还包括：

智能抠图替换背景模块，用于对证照原图进行抠图，并且根据设定的证件照片标准进行替换背景处理，调整人像大小和位置，得到证照预览图，向用户展示直观的证照处理结果；其中，对证照原图进行抠图，具体包括：

采用轮廓检测技术在证照原图中快速寻找到人像轮廓；把寻找到的人像轮廓内的区域设定为初始前景，把寻找到的人像轮廓外围的区域设定为初始背景；使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图；新建和原图大小一致的透明的空的图像位图，把最终掩码位图的前景区域所映射的像素复制到所述图像位图中，得到前景图像；或把最终掩码位图的背景区域所映射的原图上的像素数据抹掉，填入透明色，得到前景图像。

进一步地，所述使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图，具体包括：

使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数分别建立前景像素集和背景像素集，进一步建立对应的前景混合高斯模型和背景混合高斯模型；

读取像素集中的每个像素，通过掩码对每个像素进行判断，判断该像素属于背景像素还是前景像素，再判断它属于前景混合高斯模型或者背景混合高斯模型中的哪个高斯分量，根据判断结果对前景混合高斯模型和初步背景混合高斯模型进行调整；

采用吉布斯能量公式再次学习调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型，对调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型进行迭代调整，直到迭代次数完成为止；

通过GrabCut函数输出前景和背景的计算结果，获得证照原图的前景区域和背景区域的最终掩码位图。

进一步的，所述证照相机还包括：

访问修改禁止模块，用于在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据。

水印加密模块，用于对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理；

传输通讯模块，用于对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，并发送到证照云存储端独立的存储空间中保存。

UI显示模块，用于取景框显示、预览照片显示、拍摄提醒显示、拍摄质量评分及专业建议显示、证照标准图显示，并提供用户进行证照类型选择、重拍、拍摄指引查看、进入证照云存储端的交互按钮；

用户管理模块，用于对用户注册信息和用户办证信息进行管理。

本发明的另一目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种证照拍摄方法，所述方法包括：

证照相机检测智能终端摄像头的拍摄参数是否满足证件照片拍摄要求，若否，则根据预设的参数对拍摄参数进行配置；

所述证照相机获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据；

所述证照相机判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，若是，当拍摄按钮被按下后，获得原始图像数据，若否，则提醒用户进行拍摄调整；

所述证照相机对原始图像数据按照设定的标准证件照片规格进行裁剪处理，获得标准尺寸规格的证照原图；

所述证照相机根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议。

进一步的，所述证照相机获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据，具体包括：

在取景阶段时，所述证照相机提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人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、眼睛、鼻子、耳朵和嘴巴特征数据；

所述证照相机在成像时，获取智能终端的重力加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据、方向磁场传感器数据和亮度传感器数据；

所述证照相机在获取传感器数据时，通过图像分析获取预览帧图像的亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据。

进一步的，所述证照相机提取预览帧图像的人像特征数据，具体包括：

所述证照相机将获取到的预览帧图像转换为灰度图像；

所述证照相机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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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区域取鼻子以下区域，设置为嘴巴目标ROI区域，记为ROIM；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机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。

进一步的，所述证照相机判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，具体包括：

所述证照相机将人像姿势检测和拍摄环境检测中所有检测项目的相关数据和预设值进行逐一比较，符合要求的检测项目，则通过检测，不符合要求的检测项目，则进行语音/文字/图形提示，实时提醒用户进行拍摄调整；其中，所述预设值为经过验证符合证件照片拍摄标准要求的值，所述人像姿势检测的检测项目包括五官是否可见、人脸大小位置是否符合、人像拍摄距离是否合适、人脸是否端正和肩部是否齐平，所述拍摄环境检测的检测项目包括智能终端是否竖直、智能终端是否抖动、亮度是否均匀充足、图像是否清晰、色度是否有偏差；

当存在不符合要求的检测项目时，所述证照相机将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，当所有的检测项目都符合要求时，所述证照相机将拍摄按钮设置为可拍摄模式。

进一步的，所述证照相机根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议，具体包括：

所述证照相机获取照片的文件属性信息；通过照片灰度图进行人像特征识别提取人像特征信息；通过边缘检测技术、图像分割技术获取背景信息；通过照片灰度图得到亮度信息；通过照片在Lab色彩空间体系上的均方差值得到色度信息；通过照片的灰度图矩阵得到清晰度信息；

所述证照相机根据得到的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息、清晰度信息对评分维度进行逐项评分，得到各个评分维度的得分值；

所述证照相机根据各个评分维度的得分值，以及得分比重，计算出拍摄到的照片的质量总评分；

所述证照相机根据总评分给出专业的拍摄建议，当照片综合分数低于预设值时，则不满足法定证件照片的相关标准要求，建议用户重新拍摄，直到拍摄出满足法定证件照片相关标准要求的照片为止。

进一步的，所述方法还包括：

所述证照相机对证照原图进行抠图，并且根据设定的证件照片标准替换背景处理，调整人像大小和位置，得到证照预览图，向用户展示直观的证照处理结果；其中，对证照原图进行抠图，具体包括：

所述证照相机采用轮廓检测技术在证照原图中快速寻找到人像轮廓；把寻找到的人像轮廓内的区域设定为初始前景，把寻找到的人像轮廓外围的区域设定为初始背景；使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图；新建和原图大小一致的透明的空的图像位图，把最终掩码位图的前景区域所映射的像素复制到所述图像位图中，得到前景图像；或把最终掩码位图的背景区域所映射的原图上的像素数据抹掉，填入透明色，得到前景图像。

进一步地，所述使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图，具体包括：

使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数分别建立前景像素集和背景像素集，进一步建立对应的前景混合高斯模型和背景混合高斯模型；

读取像素集中的每个像素，通过掩码对每个像素进行判断，判断该像素属于背景像素还是前景像素，再判断它属于前景混合高斯模型或者背景混合高斯模型中的哪个高斯分量，根据判断结果对前景混合高斯模型和初步背景混合高斯模型进行调整；

采用吉布斯能量公式再次学习调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型，对调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型进行迭代调整，直到迭代次数完成为止；

通过GrabCut函数输出前景和背景的计算结果，获得证照原图的前景区域和背景区域的最终掩码位图。

进一步的，所述方法还包括：

所述证照相机在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据。

所述证照相机对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理；

所述证照相机对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，并发送到证照云存储端独立的存储空间中保存。

本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：

1、本发明的证照相机(智能终端APP)可以自动配置满足证件照片拍摄标准的专业摄像参数、提供法定证件照片类型选项、提供标准证件照片拍摄提醒支持、提供自动裁剪和背景替换支持、提供拍摄效果政府公安行业标准项目质量检测评分等机制，给予用户专业的拍摄指导，并且只有通过政府公安行业标准项目检测的照片才能最终递交申请制证处理，保证了用户所拍摄出来的照片符合法定证件照片政府公安行业标准要求。

2、本发明的证照相机在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据，对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理，并对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，使得证件照片的采集和处理在封闭环境中进行，保证过程中原图符合政府公安行业标准、原图无修改、原图传输、原图递交，并且照片是实时拍摄、实时提交的，从而实现了从成像到生成标准证件照片、到递交传输的过程中确保证件照片的真实性和时效性，防止证件照片被篡改。

3、本发明的证照相机可以根据设定的证件照片标准进行抠图，采用人像轮廓检测设定为初始前景，人像轮廓以外的范围设定为初始背景，让前景区域尽量包括所有人像区域，尽量少包含背景信息，有利于尽量减少GrabCut的迭代次数，达到2次迭代GrabCut，就能得到满意的前后分离，提高效率；尽量减少前景被误判为背景(如果设置为可能区域没有包含应该的前景，那么GrabCut无论多少次迭代，都有可能丢失前景信息)；尽量减少背景被误判前景(如果设置可能区域包含了过多本该背景的内容，那么就有可能前后景分离不彻底而失败)；通过预设前景的准确估算，也进一步提高GrabCut的分离的准确性。

4、本发明只需用户在智能终端安装一个证照相机APP，即可自助拍摄出符合政府公安行业标准要求的证件照片，解决了用户使用传统拍摄软件无法确保所拍摄出来的照片符合证件照片政府公安行业标准要求的问题。

附图说明

图1为本发明实施例1的证照相机的功能模块图。

图2为本发明实施例1的数据获取模块结构图。

图3为本发明实施例1的人像特征提取单元结构图。

图4为本发明实施例1的检测提醒模块结构图。

图5为本发明实施例1的拍摄质量评分模块结构图。

图6为本发明实施例2的证件照片原图拍摄流程图。

图7为本发明实施例3的证照相机系统拓扑结构图。

图8为本发明实施例3的证件照片拍摄及处理流程图。

具体实施方式

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。

实施例1：

本实施例的证照相机是安装在智能终端上的APP(Application，应用程序)，该智能终端接入互联网，所述证照相机有Android版本和iOS版本，它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。在拍摄过程中证照相机自动配置最佳拍摄参数、自动检测提醒用户调整到最佳拍摄状态、拍摄后自动裁剪，使得拍摄出符合证件制作使用的证照原图；随后，还对证照原图进行抠图替换背景、自动进行拍摄质量政府公安行业标准检测等处理；另外，在证照原图拍摄过程中，用户不能对证照原图进行任何写操作，确保照片的真实性；证照相机还对证照原图写入易脆性水印进行加密处理，随后对照片进行压缩和二次加密，传输到证照云存储端，通过水印加密和二次加密双重防护，加大被破解的难度，降低相片被篡改的可能性。

如图1所示，所述证照相机包括主控模块、配置参数模块、数据获取模块、检测提醒模块、智能裁剪模块、智能抠图替换背景模块、拍摄质量评分模块、访问修改禁止模块、水印加密模块、传输通讯模块、UI显示模块和用户管理模块，其中：

所述主控模块是证照相机的大脑，它控制着整个证照相机的运行，管理各个模块的运行时序，调用和处理各个模块的数据。

所述配置参数模块，用于检测智能终端摄像头的亮度、曝光度、白平衡等拍摄参数是否满足证件照片拍摄要求，若否，则根据预设的参数对拍摄参数进行配置，如自动对焦、自动曝光、自动补光、白平衡等配置；证照相机对摄像头配置参数有一个预先设置的标准证件照片最佳拍摄参数值，这些参数值是通过实验验证后有助于拍摄出高质量的证件照片的最佳值；因此，证照相机自动完成最佳摄像头参数设置，体现了证照相机的专业度，降低对用户专业拍摄能力的要求。

所述数据获取模块，用于获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据；如图2所示，该数据获取模块包括人像特征提取单元、传感器数据获取单元，以及亮度、清晰度和色度偏差数据获取单元；

所述人像特征提取单元，用于在取景阶段时，提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人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、眼睛、鼻子、耳朵和嘴巴特征数据；人像特征提取单元的提取技术采用OpenCV(Open Source Computer Vision Library，基于开源发行的跨平台计算机视觉库)的级联分类器目标检测技术为基础，利用OpenCV的丰富函数库，针对证照人像的拍摄特点和具体要求，结合自主研发的快速特征识别方法，实现独有的人像特征提取技术，便于后续的检测提醒模块、智能裁剪模块、智能抠图替换背景模块、拍摄质量评分模块对图像数据进行调用处理；如图3所示，该人像特征提取单元包括：

灰度图像转换子单元，用于将获取到的预览帧图像转换为灰度图像；

上半身特征数据区域检测子单元，用于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；

人脸轮廓特征数据区域检测子单元，用于对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；

双眼特征数据区域检测子单元，用于对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；

双耳特征数据区域检测子单元，用于对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；

鼻子特征数据区域检测子单元，用于对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，对人脸轮廓特征区域取鼻子以下区域，设置为嘴巴目标ROI区域，记为ROIM；

嘴巴特征数据区域检测子单元，用于对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；

躯干轮廓特征数据区域获取子单元，用于对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；

头部凸包轮廓检测子单元，用于对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；

躯干凸包轮廓检测子单元，用于对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；

人像轮廓形成子单元，用于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。

所述传感器数据获取单元，用于在成像时，获取智能终端的重力加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据、方向磁场传感器数据和亮度传感器数据，便于后续的检测提醒模块进行调用，在取景期指引用户正确使用智能终端完成拍摄动作，以及在处理生成证照原图时，便于检验拍摄结果的正确性；

所述亮度、清晰度和色度偏差数据获取单元，用于在获取传感器数据时，通过图像分析获取预览帧图像的亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据，便于后续的检测提醒模块、智能裁剪模块、智能抠图替换背景模块、拍摄质量评分模块进行调用处理。

所述检测提醒模块，用于判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，若是，当拍摄按钮被按下后，获得原始图像数据，若否，则提醒用户进行拍摄调整；检测提醒模块可在拍摄时实时对预览帧图像进行检测，并提醒用户进行调整，以拍摄出符合证件照片标准的图像，由于用户不是专业的证件照片拍摄人员，他们在拍摄的过程中很难知道证件照片的执行标准要求，也很难按照这个执行标准要求去拍摄照片，因此需要在拍摄照片的过程中给予他们专业的指引，实现一般的用户按照指引也能拍摄出专业拍摄人士的证照水准；检测提醒单元的检测提醒维度包括：1)人像姿势检测：五官是否可见、人脸大小位置是否符合、人像拍摄距离是否合适、人脸是否端正、肩部是否齐平；2)拍摄环境检测：智能终端是否竖直、智能终端是否抖动、亮度是否均匀充足、图像是否清晰、色度是否有偏差；如图4所示，该检测提醒模块包括：

人像姿势与拍摄环境检测单元，用于将人像姿势检测和拍摄环境检测中所有检测项目的相关数据和预设值进行逐一比较，符合要求的检测项目，则通过检测，不符合要求的检测项目，则进行语音/文字/图形提示，实时提醒用户进行拍摄调整；其中，所述预设值为经过验证符合证件照片拍摄标准要求的值；

模式设置单元，用于当存在不符合要求的检测项目时，将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，当所有的检测项目都符合要求时，将拍摄按钮设置为可拍摄模式。

所述智能裁剪模块，用于对原始图像数据按照设定的标准证件照片规格进行裁剪处理，获得标准尺寸规格的证照原图；证照相机自动完裁剪抠图一方面使照片符合标准证件照片的规格要求和背景要求，节省人工裁剪抠图的时间，提高效率；另一方面减少照片的冗余信息，缩小照片所需的存储空间，便于后续流畅传输；智能裁剪模块的裁剪处理方法可以是获取眼睛的位置信息，根据图像大小和眼睛距离大小的比值，对照片进行裁剪；所述智能抠图替换背景模块，用于对证照原图进行抠图，并且根据设定的证件照片标准进行替换背景处理，调整人像大小和位置，得到证照预览图，向用户展示直观的证照处理结果；

其中，对证照原图进行抠图的方法是：采用轮廓检测技术在证照原图中快速寻找到人像轮廓；把寻找到的人像轮廓内的区域设定为初始前景，把寻找到的人像轮廓外围的区域设定为初始背景；使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图；新建和原图大小一致的透明的空的图像位图，把最终掩码位图的前景区域所映射的像素复制到所述图像位图中，得到前景图像；或把最终掩码位图的背景区域所映射的原图上的像素数据抹掉，填入透明色，得到前景图像。

所述使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图，具体包括：

使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数分别建立前景像素集和背景像素集，进一步建立对应的前景混合高斯模型和背景混合高斯模型；

读取像素集中的每个像素，通过掩码对每个像素进行判断，判断该像素属于背景像素还是前景像素，再判断它属于前景混合高斯模型或者背景混合高斯模型中的哪个高斯分量，根据判断结果对前景混合高斯模型和初步背景混合高斯模型进行调整；

采用吉布斯能量公式再次学习调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型，对调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型进行迭代调整，直到迭代次数完成为止；

通过GrabCut函数输出前景和背景的计算结果，获得证照原图的前景区域和背景区域的最终掩码位图。

所述拍摄质量评分模块，用于对证照原图(或证照预览图)根据政府公安行业标准逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议；证件照片政府公安行业标准有：《GA 461-2004居民身份证制证用数字相片技术要求》、《GA482-2012中华人民共和国机动车驾驶证件》、《GA/T 1180-2014出入境证件数字相片技术要求》等，这些标准要求的项目众多且细碎，一般用户无法记住，也无法去判断所拍摄出来的照片是否符合证件照片的标准，因此证照相机提出了采用拍摄质量评分检测的方式对用户所拍摄的照片对照检测标准进行逐一检测，并且给各个检测项目打上分数，最终得出一个综合质量评分；根据综合质量评分再给出综合的建议，评分维度为根据政府公安行业标准制定的检测标准，包括14大项：1)是否近期彩色相片；2)是否不低于24位RGB真彩色；3)是否为JPEG压缩技术，且压缩品质是否符合要求；4)相片文件容量是否符合要求；5)成像图像高宽像素是否符合要求；6)背景颜色是否符合要求；7)照片四周是否无边框；8)对焦是否准确，即图像是否清晰；9)人脸是否清晰、层次丰富，即五官是否可见：10)人脸轮廓是否无明显畸变；11)亮度是否均匀充足，脸部是否无阴影、亮斑；12)图像色彩是否均衡，皮肤是否呈现真实色调，即是否无色差；13)姿态是否端正；14)头像大小及位置是否符合要求；如图5所示，该拍摄质量评分模块包括：

信息获取单元，用于获取照片的文件属性信息；通过照片灰度图进行人像特征识别提取人像特征信息；通过边缘检测技术、图像分割技术获取背景信息；通过照片灰度图得到亮度信息；通过照片在Lab色彩空间体系上的均方差值得到色度信息；通过照片的灰度图矩阵得到清晰度信息；

逐项评分单元，用于根据得到的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息、清晰度信息对评分维度进行逐项评分，得到各个评分维度的得分值；

质量总评分计算单元，根据各个评分维度的得分值，以及得分比重，计算出拍摄到的照片的质量总评分；

拍摄建议单元，用于根据总评分给出专业的拍摄建议，当照片综合分数低于预设值时，则不满足法定证件照片的相关标准要求，建议用户重新拍摄，直到拍摄出满足法定证件照片相关标准要求的证件照片为止。

所述访问修改禁止模块，用于在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据。也就是说，对拍摄所得的最原始图像数据(摄像头输出的图像数据)，在内部处理过程(直到输出合乎规格要求的证照原图)中，禁止用户或其他第三方软件，接触这些数据。

所述水印加密模块，用于对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理；写入水印进行加密处理，可以加强对照片原图的保护力度，防止用户在拍摄成像和传输过程中对照片进行篡改(如裁剪、美化、恶意破坏、恶意替换等)；在证件照片智能云处理系统或者相关办证部门拿到水印加密的照片后，通过密钥(私钥)解密后提取得到水印信息，判断解密后提取得到的水印信息是否跟证照原图相关特征信息一致，若不一致则证照原图被篡改过，不能用于证件照片的制作，若一致，则证照原图没有被篡改，可以用于证件照片的制作。

所述传输通讯模块，用于对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，并发送到证照云存储端独立的存储空间中保存，其中压缩是为了使得照片存储空间更小，便于数据传输，二次加密是为了在水印加密的基础上进一步提高系统的防护能力，确保证件照片在传输的过程中不被篡改；此外，该模块还用于向证照相机接入服务端发出证件照片处理请求，以及接收证照相机接入服务端反馈的证照标准图结果。

所述UI显示模块是用户与证照相机交互的窗口，用于取景框显示、预览照片显示、拍摄提醒显示、拍摄质量评分及专业建议显示、证照标准图显示，并提供用户进行证照类型(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、社保卡等多种证件照类型)选择、重拍(如果达不到要求则建议重拍，不能提交制证处理)、拍摄指引查看、进入证照云存储端等操作的交互按钮，整个UI界面简洁友好、指引性强、易操作。

所述用户管理模块，用于对用户注册信息和用户办证信息进行管理；用户注册后，证照相机系统为用户在证照云存储端中建立一个独立的存储空间，用户拍摄后的证照原图以及经证件照片智能云处理系统全自动处理完成后的证照标准图都存储在这个独立的存储空间中，由于访问修改禁止模块限定了用户的写操作权限，用户只能浏览查看和使用照片进行证件的回执申请，但不能对照片进行修改、上传和下载处理；当用户申请证件照片回执时，用户需要填写证件类型、身份证、联系方式等信息，这些办证信息也存放在这个独立的存储空间中，只有用户自己才有权限查看；通过用户管理模块，确保了只有用户本身才能访问和查看证件照及其相关办证信息，以及确保了个人信息的安全性。

实施例2：

如图6所示，本实施例的证照拍摄方法基于上述实施例1的证照相机实现，包括以下步骤：

S1、检测智能终端摄像头的亮度、曝光度、白平衡等拍摄参数是否满足证件照片拍摄要求，若否，则根据预设的参数对拍摄参数进行配置，如自动对焦、自动曝光、自动补光、白平衡等配置；

S2、在一定的时间间隔(时间间隔为开发者设定)从智能终端的摄像头中获取到预览帧图像，在取景阶段时，证照相机提取预览帧图像的人像特征数据；其中，提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人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、眼睛、鼻子、耳朵和嘴巴特征数据；在成像时，获取智能终端的重力加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据、方向磁场传感器数据和亮度传感器数据；在获取传感器数据时，通过图像分析获取预览帧图像的亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据；

S3、证照相机判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，若是，当拍摄按钮被按下后，获得原始图像数据，若否，则提醒用户进行拍摄调整；

S4、证照相机对原始图像数据按照设定的标准证件照片规格进行裁剪处理，获得标准尺寸规格的证照原图；其中，裁剪处理方法可以是获取眼睛的位置信息，根据图像大小和眼睛距离大小的比值，对照片进行裁剪；

S5、证照相机对证照原图进行抠图，并且根据设定的证件照片标准进行替换背景处理，调整人像大小和位置，得到证照预览图，向用户展示直观的证照处理结果；

S6、证照相机根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议。

上述步骤S2中，所述证照相机提取预览帧图像的人像特征数据，具体包括：

S21、将获取到的预览帧图像转换为灰度图像；

S22、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(Region of Interest，即感兴趣区域)，记为ROIB；

S23、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；

S24、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；

S25、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；

S26、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区域取鼻子以下区域，设置为嘴巴目标ROI区域，记为ROIM；

S27、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；

S28、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；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(实际上是一组坐标点)，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；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(实际上是一组坐标点)，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；

S29、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。

上述步骤S3中，所述证照相机判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，具体包括：

S31、将人像姿势检测和拍摄环境检测中所有检测项目的相关数据和预设值进行逐一比较，符合要求的检测项目，则通过检测，不符合要求的检测项目，则进行语音/文字/图形提示，实时提醒用户进行拍摄调整；其中，所述预设值为经过验证符合证件照片拍摄标准要求的值，所述人像姿势检测的检测项目包括五官是否可见、人脸大小位置是否符合、人像拍摄距离是否合适、人脸是否端正和肩部是否齐平，所述拍摄环境检测的检测项目包括智能终端是否竖直、智能终端是否抖动、亮度是否均匀充足、图像是否清晰、色度是否有偏差；

五官是否可见的检测，其相关数据是人像特征数据的眼睛位置、鼻子位置、耳朵位置、头顶位置、下巴位置等特征数据，将这些特征数据跟预设的标准特征进行比对，判断这些五官特征是否齐全，若齐全则证明有人像并且清晰，则通过检测；若不齐全则进行语音/文字/图形提示；

人脸大小位置是否符合的检测，其相关数据是人像特征数据的眼睛位置、鼻子位置、耳朵位置、头顶位置、下巴位置等特征数据，计算头像位置、眼睛位置、下巴位置等是否符合检测模型的要求，如果人脸大小符合检测模型的要求，则通过检测；如果人脸大小不符合检测模型的要求，则进行语音/文字/图形提示：如人脸过小，请靠近摄像头；如人脸过大，请远离摄像头；

人像拍摄距离是否合适的检测，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)，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；

人脸是否端正的检测，其相关数据是人像特征数据的眼睛位置、鼻子位置、嘴巴位置，人脸轮廓等特征数据，进行三项检测：a、生成两眼连线，计算两眼连线和水平线的夹角，判断夹角是否超出预设角度范围；b、获得眉心(两眼连线的中心点)坐标，获得鼻子的中心(鼻尖)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，计算该直线和帧图像垂直方向的夹角，判断夹角是超出预设范围；c、获得人脸区域的中心线(垂直方向)，计算人脸区域的中心线FLC和LC的距离DC，计算DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是超出预设范围；若a、b和c都没有超出范围，则证明人脸姿势符合要求，若有任意一项超出范围，则说明人脸姿势不符合要求，进行语音提示/文字提示；

肩部是否齐平的检测，其相关数据是人像特征数据的躯干轮廓特征数据，进行两项检测：a、对提取到的躯干轮廓坐标数组，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和预览帧垂直重心线的距离Dweight，计算Dweight和预览帧宽度WF的比例，判断比例是否超出预设范围；b、对轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直中心线和帧垂直重心线的夹角，判断夹角是否超过预设范围；若a和b都没有超过预设范围，则肩部齐平，若a和b中的任意一项不符合，则进行语音/文字/图形提示：如左右肩膀不对称，请调整；

智能终端是否竖直的检测，其相关数据是方向磁场传感器和重力加速度传感器的数据，以方向磁场传感器的欧拉角(偏航角、俯仰角和滚转角)和重力加速度传感器的XYZ值作为初始化垂直姿态值，获得重力加速度XYZ的固定偏差，作为纠正值，判断纠正后的角度信息值的角度偏差值是否超过预设偏差值，若超过则进行语音/文字/图形提示；其中，重力加速度XYZ的固定偏差是经过实验得到的数据值，跟不同品牌、型号的智能终端相关，将方向磁场传感器和重力加速度传感器的实际检测数据加上(或减去)纠正值，进一步得到纠正后的角度信息值，再计算纠正后的角度信息值与预设标准垂直角度值之间的差值，即得到角度偏差值。

智能终端是否抖动的检测，其相关数据是陀螺仪传感器数据，判断终端设备是否已处于垂直姿态，若是，则记录陀螺仪传感器的值为初始值；当终端设备发生抖动时，陀螺仪传感器的值发生变化，计算该值的变化范围，跟预设的偏差阈值进行比较，判断其是否超出阈值，如超出阈值则计数器数值加1；当在一定采集时间内(如5秒)计数器数值超过阈值时，认为设备发生抖动，则进行相应的语音/文字/图形提示；

亮度是否均匀充足的检测，其相关数据是亮度传感器数据和预览帧图像的亮度数据，如果亮度传感器的亮度值L小于一个预设低值，则判断其环境光线过暗，如果亮度传感器的亮度值L大于预设高值，则判断其环境光线过亮，则语音/文字/图形提示其换个环境拍摄；如果在预设低值和预设高值之间，则获取预览帧图像，分析该图像的亮度直方图，计算出其亮度异常系数K和平均亮度偏移值DA；如果亮度异常系数K小于1，则该图像亮度正常，如果亮度异常系数K大于或等于1，且平均亮度偏移值DA大于0，则环境光线过亮；如果亮度异常系数K大于或等于1，且平均亮度偏移值DA小于0，则环境光线过暗；

图像是否清晰的检测，其相关数据是预览帧图像的清晰度数据，即清晰度系数，判断清晰度系数是否大于预设值，若是，则通过检测，若否，则语音/文字/图形提示图像清晰度不足；

色度是否有偏差的检测，其相关数据是预览帧图像的色度偏差数据，即色偏系数，若色偏系数K小于1表示比较正常，若色偏系数K大于或等于1，则认为存在色彩偏差，进行语音/文字/图形提示，其中色度平均值Da(红/绿色偏估计值)大于0，表示偏红；Da小于0表示偏绿，色度平均值Db(黄/蓝色偏估计值)大于0，表示偏黄；Db小于0表示偏蓝。

S32、当存在不符合要求的检测项目时，将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，当所有的检测项目都符合要求时，将拍摄按钮设置为可拍摄模式。

上述步骤S5中，所述对证照原图进行抠图，具体包括：

S51、所述证照相机采用轮廓检测技术在证照原图中快速寻找到人像轮廓；

S52、把寻找到的人像轮廓内的区域设定为初始前景，把寻找到的人像轮廓外围的区域设定为初始背景；

S53、使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图；具体包括：

使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数分别建立前景像素集和背景像素集，进一步建立对应的前景混合高斯模型和背景混合高斯模型；

读取像素集中的每个像素，通过掩码对每个像素进行判断，判断该像素属于背景像素还是前景像素，再判断它属于前景混合高斯模型或者背景混合高斯模型中的哪个高斯分量，根据判断结果对前景混合高斯模型和初步背景混合高斯模型进行调整；

采用吉布斯能量公式再次学习调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型，对调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型进行迭代调整，直到迭代次数完成为止；

通过GrabCut函数输出前景和背景的计算结果，获得证照原图的前景区域和背景区域的最终掩码位图。

S54：新建和原图大小一致的透明的空的图像位图，把最终掩码位图的前景区域所映射的像素复制到所述图像位图中，得到前景图像；或把最终掩码位图的背景区域所映射的原图上的像素数据抹掉，填入透明色，得到前景图像。

上述步骤S6中，所述证照相机根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议，具体包括：

S61、获取照片的文件属性信息；通过照片灰度图进行人像特征识别提取人像特征信息；通过边缘检测技术、图像分割技术获取背景信息；通过照片灰度图得到亮度信息；通过照片在Lab色彩空间体系上的均方差值得到色度信息；通过照片的灰度图矩阵得到清晰度信息；

S62、根据得到的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息、清晰度信息对评分维度进行逐项评分，得到各个评分维度的得分值；

评分维度为根据政府公安行业标准制定的检测标准，包括14大项：1)是否近期彩色相片；2)是否不低于24位RGB真彩色；3)是否为JPEG压缩技术，且压缩品质是否符合要求；4)相片文件容量是否大于相应证件照片的预设值；5)成像图像高宽像素是否符合相应证件照片的要求；6)背景颜色是否符合标准证件照片的要求；7)照片四周是否无边框；8)对焦是否准确，即图像是否清晰；9)人脸是否清晰、层次丰富，即五官是否可见：10)人脸轮廓是否无明显畸变；11)亮度是否均匀充足，脸部是否无阴影、亮斑；12)图像色彩是否均衡，皮肤是否呈现真实色调，即是否无色差；13)姿态是否端正；14)头像大小及位置是否符合要求；

是否近期彩色相片的检测及评分，文件属性中查看照片拍摄时间，判断是否在最近拍摄的(一般为6个月内，有一些要求3个月内)，若是，则判断是否为彩色照片，若是则满足要求；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

是否不低于24位RGB真彩色的检测及评分，文件属性中查找其彩色的位数，若不低于24位(包含24位)则判断其符合要求；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

是否为JPEG压缩技术，且压缩品质是否符合要求的检测及评分，获取文件属性中的文件后缀，判断文件有没有压缩，若有压缩，是否为JPEG压缩，若是JPEG压缩则符合要求，则判断压缩品质是否符合相应证件照片的要求，若符合要求，则证明其满足该项标准；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

相片文件容量是否符合要求的检测及评分，获取文件属性中的文件容量信息，判断其是否大于相应证件照片的预设值，若是，则表示其符合要求；图像文件大小≥证件类型最低值，单项为5分，图像文件大小＜证件类型最低值时单项得分＝(-40)分；

成像图像高宽像素是否符合要求的检测及评分，获取文件属性中的图像像素信息，判断其是否符合相应证件照片的高和宽最低像素要求；成像图像高≥证件类型最低像素，宽≥证件类型最低像素，单项为10分，成像图像高＜证件类型最低像素，宽＜证件类型最低像素时，单项得分＝(-40)分；

背景颜色是否符合要求的检测及评分，背景还没有替换之前，可以检测背景纯度，只要背景无杂乱并且跟人像明显区分即可符合要求；背景替换成标准背景之后，通过边缘检测技术、图像分割技术获取背景信息，判断其是否符合标准证件照的要求；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

照片四周是否无边框的检测及评分，采用边缘检测技术，检测照片四周是否有规则的边框特征，若无，则认为其符合；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

对焦是否准确(图像是否清晰)的检测及评分，若清晰度系数大于14，则清晰，若清晰度系数小于10，则模糊；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

人脸是否清晰、层次丰富(五官是否可见)的检测及评分，提取照片的人像特征，包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓等，判断这些信息是否齐全，若齐全则可认为符合本项检测要求；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

人脸轮廓是否无明显畸变的检测及评分，检测人脸轮廓是否跟预设的人脸轮廓差异大小(通过非重叠面积和重叠面积的比值来计算)，若差异小于或等于预设值，则可认为其符合要求，若大于预设值，则认为其发生畸变，要求重新拍摄；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

亮度是否均匀充足，脸部是否无阴影、亮斑的检测及评分，获取照片的亮度直方图，计算亮度异常系数K、平均亮度偏移值DA，若亮度异常系数K小于1，则该图像亮度正常，如果亮度异常系数K大于或等于1，且平均亮度偏移值DA大于0，则亮度过亮；如果亮度异常系数K大于或等于1，且平均亮度偏移值DA小于0，则亮度过暗，亮度过亮和过暗都不符合要求；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

图像色彩是否均衡，皮肤是否呈现真实色调(是否无色差)的检测及评分，获取照片，将照片转换为Lab色彩空间图像，计算统计每个像素在Lab的a轴和b轴的色度平均值Da(红/绿色偏估计值)和Db(黄/蓝色偏估计值)，计算色偏系数K，若色偏系数K小于1表示正常，若色偏系数K大于1表示存在色偏，色度平均值Da大于0，表示偏红；色度平均值Da小于0表示偏绿，色度平均值Db大于0，表示偏黄；色度平均值Db小于0表示偏蓝；符合时单项为5分，不符合时单项得分＝(-40)分；

姿态是否端正的检测及评分，共有10项检测，其中人像是否水平居中、是否正视摄像头、头部是否垂直的检测参见上述人脸是否端正的检测，双肩是否水平的检测参见上述肩部是否齐平的检测；双眼是否睁开无遮挡，获取眼睛特征数据，计算眼睛中间睁开部分的宽度，若宽度大于预设值，则表示其睁开；嘴唇是否自然闭合，获取嘴唇的特征数据，采用边缘检测技术，判断上下嘴唇中间是否为一条曲线，若为一条曲线，则符合要求，若有两条以上的曲线，则证明其张开；是否免冠，判断人像轮廓和预设轮廓是否有差异，若差异小于预设值，且头部色彩没有明显分割，则证明其没有戴帽子；是否无红眼，获取眼睛部分的特征数据，计算眼睛部分的色度偏差值，若色度偏差值在预设范围内，则证明正常，若色度偏差值中(K大于1表示存在色偏，Da大于0，表示偏红)则存在红眼；是否无浓妆，检测脸部的色彩偏差值、眼睑部位的色彩偏差值、嘴唇部位的色彩偏差值，若各自偏差值大于预设的偏差阈值，则认为是浓妆；头发是否不遮住脸部，提取脸部轮廓，跟预设的脸部轮廓特征进行比较，判断是否有较大的差异，若有较大差异，则其不符合要求；以上所有符合得15分，不符合时单项得分＝(-40)分；

头像大小及位置是否符合要求的检测及评分，共有5项检测，判断头部宽像素、头部高像素、瞳孔距离像素、眼睛所在位置距上/下边沿距离像素、头顶发迹距相片上边沿像素是否符合相应证件照片的像素要求；以上所有符合得20分，不符合时单项得分＝(-40)分；

S63、根据各个评分维度的得分值，以及得分比重，计算出拍摄到的照片的质量总评分；

S64、根据总评分给出专业的拍摄建议，当照片综合分数低于预设值时，则不满足法定证件照片的相关标准要求，建议用户重新拍摄，直到拍摄出满足法定证件照片相关标准要求的照片为止。

实施例3：

如图7所示，本实施例的证照相机系统包括证照相机、证照相机接入服务端和证照云存储端，并接入一个关联系统：证件照片智能云处理系统，其中证照相机接入服务端、证照云存储端和证件照片智能云处理系统都同处一个私有内网，证照相机接入服务端和证照云存储端通过防火墙连接到互联网，在一定程度保障了证件照片智能云处理系统的安全性，所述证照相机如实施例1所述，是安装在智能终端上的APP，该智能终端同样接入互联网。

所述证照相机接入服务端主要负责证照相机接入到证件照片智能云处理系统的工作，它对证照相机进行授权合法性检测，只有通过检测的证照相机，证照相机接入服务端才能接受其制证请求，把制证所用到的制证参数信息发送到证件照片智能云处理系统。当证件照片智能云处理系统自动处理完成得到证照标准图后，证照相机接入服务端将证照标准图完成制作的结果反馈给对应的证照相机，证照相机可以对证照标准图进行预览，但是不能进行任何写操作。

所述证照云存储端分别为每个证照相机客户端分配了独立的存储空间，所有拍摄的证件照片存储在证照云存储端中，禁止在智能终端本地文件夹存储，并且证照云存储端对证照相机设置了授权访问模式，只有授权的证照相机才允许访问，确保证件照片的信息安全。证照云存储端同样禁止证照相机的用户对证照云存储端的证件照片进行修改操作，仅允许用户通过证照相机，提交或删除证照相片。

整个证照相机系统协同工作，使得证件照片的采集和处理在封闭环境中进行，保证过程中原图符合政府公安行业标准、原图无修改、原图传输、原图递交，并且照片是实时拍摄、实时提交的，从而实现了从成像到生成标准证件照片、到递交传输的过程中确保证件照片的真实性和时效性，防止证件照片被篡改。

如图8所示，本实施例的证件照片拍摄及处理流程基于上述证照相机系统实现，包括以下步骤：

S101、证照相机启动后，启动智能终端的摄像头，检索证照相机的启动参数，启动参数可以是前置/后置摄像头的像素、曝光度、补光模式、自动对焦模式、白平衡模式、预览帧帧率以及帧大小、图像格式、图像大小等等，摄像头像素外的其它参数统称为拍摄参数；

S102、当检索到启动参数时，证照相机判断启动参数是否满足证件照片拍摄要求，如果摄像头像素不满足证件照片拍摄要求，则在智能终端上禁用该摄像头，并调用智能终端其他符合证件照片拍摄要求的摄像头，如果拍摄参数不满足证件照片拍摄要求，则根据系统预设值对拍摄参数进行参数调整，使拍摄参数满足证件照片拍摄的要求，接着进行参数初始化；

S103、证照相机在初始化参数后，进行证照原图的拍摄，在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据，证照原图拍摄的具体过程参见上述实施例2；

S104、证照相机对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理；

S105、证照相机对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，并发送到证照云存储端独立的存储空间中保存，拍摄部分的操作完成；

S106、拍摄完成后进入证件照片处理环节，由用户启动证件照片的处理流程，证照相机向证照相机接入服务端发出证件照片处理请求，证件照片处理请求还包括用户的证件类型、用户身份证信息、用户的个人基本信息等证件照片处理请求参数，这些参数用于标准证件照片的回执制作；

S107、证照相机接入服务端审核证照相机的授权合法性，当审核通过后，证照相机接入服务端接受证照相机的证件照片处理请求，将证件照片处理请求参数发送到证件照片智能云处理系统；

S108、证件照片智能云处理系统解析证照相机接入服务端发送的证件照片处理请求参数，并向证照云存储端提取证照原图；

S109、证件照片智能云处理系统验证证照原图的真实性，具体为：

对证照原图进行水印提取，并解密水印信息，使用水印信息检验证照原图是否通过，若是，则证照原图没有被篡改；若否，则证照原图被篡改过；

S110、证件照片智能云处理系统对没有被篡改的证照原图完成证照标准图的处理；证照原图处理完成得到证照标准图，该证照标准图为最终可以用于法定证件制作的并且得到制证部门信服和接收的照片；

S111、证件照片智能云处理系统通过证照相机接入服务端将证照标准图完成制作的结果反馈到到证照相机。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。此外，上述实施例中的智能终端可以是智能手机、PDA手持终端、平板电脑等。

综上所述，本发明的证照相机可以自动配置满足证件照片拍摄标准的专业摄像参数、提供法定证件照片类型选项、提供标准证件照片拍摄提醒支持、提供自动裁剪和背景替换支持、提供拍摄效果政府公安行业标准项目质量检测评分等机制，给予用户专业的拍摄指导，并且只有通过政府公安行业标准项目检测的照片才能最终递交申请制证，保证了用户所拍摄出来的照片符合法定证件照片政府公安行业标准要求。证照相机在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据，对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理，并对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，使得证件照片的采集和处理在封闭环境中进行，保证过程中原图符合政府公安行业标准、原图无修改、原图传输、原图递交，并且照片是实时拍摄、实时提交的，从而实现了从成像到生成标准证件照片、到递交传输的过程中确保证件照片的真实性和时效性，防止证件照片被篡改。

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。

Claims (14)

1.一种证照相机，其特征在于：所述证照相机包括：

配置参数模块，用于检测智能终端摄像头的拍摄参数是否满足证件照片拍摄要求，若否，则根据预设的参数对拍摄参数进行配置；

数据获取模块，用于获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据；

检测提醒模块，用于判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，若是，当拍摄按钮被按下后，获得原始图像数据，若否，则提醒用户进行拍摄调整；

智能裁剪模块，用于对原始图像数据按照设定的标准证件照片规格进行裁剪处理，获得标准尺寸规格的证照原图；

智能抠图替换背景模块，用于对证照原图进行抠图，并且根据设定的证件照片标准进行替换背景处理，然后调整人像大小和位置，得到证照预览图，向用户展示直观的证照处理结果；其中，对证照原图进行抠图，具体包括：

采用轮廓检测技术在证照原图中快速寻找到人像轮廓；把寻找到的人像轮廓内的区域设定为初始前景，把寻找到的人像轮廓外围的区域设定为初始背景；使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图；新建和原图大小一致的透明的空的图像位图，把最终掩码位图的前景区域所映射的像素复制到所述图像位图中，得到前景图像；或把最终掩码位图的背景区域所映射的原图上的像素数据抹掉，填入透明色，得到前景图像；

拍摄质量评分模块，用于根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议。

2.根据权利要求1所述的一种证照相机，其特征在于：所述数据获取模块包括：

人像特征提取单元，用于在取景阶段时，提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人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、眼睛、鼻子、耳朵和嘴巴特征数据；

传感器数据获取单元，用于在成像时，获取智能终端的重力加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据、方向磁场传感器数据和亮度传感器数据；

亮度、清晰度和色度偏差数据获取单元，用于在获取传感器数据时，通过图像分析获取预览帧图像的亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据。

3.根据权利要求2所述的一种证照相机，其特征在于：所述人像特征提取单元包括：

灰度图像转换子单元，用于将获取到的预览帧图像转换为灰度图像；

上半身特征数据区域检测子单元，用于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；

人脸轮廓特征数据区域检测子单元，用于对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；

双眼特征数据区域检测子单元，用于对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；

双耳特征数据区域检测子单元，用于对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；

鼻子特征数据区域检测子单元，用于对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区域取鼻子以下区域，设置为嘴巴目标ROI区域，记为ROIM；

嘴巴特征数据区域检测子单元，用于对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；

躯干轮廓特征数据区域获取子单元，用于对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；

头部凸包轮廓检测子单元，用于对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；

躯干凸包轮廓检测子单元，用于对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；

人像轮廓形成子单元，用于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。

4.根据权利要求1所述的一种证照相机，其特征在于：所述检测提醒模块包括：

人像姿势与拍摄环境检测单元，用于将人像姿势检测和拍摄环境检测中所有检测项目的相关数据和预设值进行逐一比较，符合要求的检测项目，则通过检测，不符合要求的检测项目，则进行语音/文字/图形提示，实时提醒用户进行拍摄调整；其中，所述预设值为经过验证符合证件照片拍摄标准要求的值，所述人像姿势检测的检测项目包括五官是否可见、人脸大小位置是否符合、人像拍摄距离是否合适、人脸是否端正和肩部是否齐平，所述拍摄环境检测的检测项目包括智能终端是否竖直、智能终端是否抖动、亮度是否均匀充足、图像是否清晰、色度是否有偏差；

模式设置单元，用于当存在不符合要求的检测项目时，将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，当所有的检测项目都符合要求时，将拍摄按钮设置为可拍摄模式。

5.根据权利要求1所述的一种证照相机，其特征在于：所述拍摄质量评分模块包括：

信息获取单元，用于获取照片的文件属性信息；通过照片灰度图进行人像特征识别提取人像特征信息；通过边缘检测技术、图像分割技术获取背景信息；通过照片灰度图得到亮度信息；通过照片在Lab色彩空间体系上的均方差值得到色度信息；通过照片的灰度图矩阵得到清晰度信息；

逐项评分单元，用于根据得到的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息、清晰度信息对评分维度进行逐项评分，得到各个评分维度的得分值；

质量总评分计算单元，根据各个评分维度的得分值，以及得分比重，计算出拍摄到的照片的质量总评分；

拍摄建议单元，用于根据总评分给出专业的拍摄建议，当照片综合分数低于预设值时，则不满足法定证件照片的相关标准要求，建议用户重新拍摄，直到拍摄出满足法定证件照片相关标准要求的照片为止。

6.根据权利要求1所述的一种证照相机，其特征在于：所述使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图，具体包括：

使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数分别建立前景像素集和背景像素集，进一步建立对应的前景混合高斯模型和背景混合高斯模型；

读取像素集中的每个像素，通过掩码对每个像素进行判断，判断该像素属于背景像素还是前景像素，再判断它属于前景混合高斯模型或者背景混合高斯模型中的哪个高斯分量，根据判断结果对前景混合高斯模型和初步背景混合高斯模型进行调整；

采用吉布斯能量公式再次学习调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型，对调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型进行迭代调整，直到迭代次数完成为止；

通过GrabCut函数输出前景和背景的计算结果，获得证照原图的前景区域和背景区域的最终掩码位图。

7.根据权利要求1所述的一种证照相机，其特征在于：所述证照相机还包括：

访问修改禁止模块，用于在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据；

水印加密模块，用于对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理；

传输通讯模块，用于对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，并发送到证照云存储端独立的存储空间中保存；

UI显示模块，用于取景框显示、预览照片显示、拍摄提醒显示、拍摄质量评分及专业建议显示、证照标准图显示，并提供用户进行证照类型选择、重拍、拍摄指引查看、进入证照云存储端的交互按钮；

用户管理模块，用于对用户注册信息和用户办证信息进行管理。

8.一种证照拍摄方法，其特征在于：所述方法包括：

证照相机检测智能终端摄像头的拍摄参数是否满足证件照片拍摄要求，若否，则根据预设的参数对拍摄参数进行配置；

所述证照相机获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据；

所述证照相机判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，若是，当拍摄按钮被按下后，获得原始图像数据，若否，则提醒用户进行拍摄调整；

所述证照相机对原始图像数据按照设定的标准证件照片规格进行裁剪处理，获得标准尺寸规格的证照原图；

所述证照相机对证照原图进行抠图，并且根据设定的证件照片标准进行替换背景处理，调整人像大小和位置，得到证照预览图，向用户展示直观的证照处理结果；其中，对证照原图进行抠图，具体包括：

所述证照相机采用轮廓检测技术在证照原图中快速寻找到人像轮廓；把寻找到的人像轮廓内的区域设定为初始前景，把寻找到的人像轮廓外围的区域设定为初始背景；使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图；新建和原图大小一致的透明的空的图像位图，把最终掩码位图的前景区域所映射的像素复制到所述图像位图中，得到前景图像；或把最终掩码位图的背景区域所映射的原图上的像素数据抹掉，填入透明色，得到前景图像；

所述证照相机根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议。

9.根据权利要求8所述的一种证照拍摄方法，其特征在于：所述证照相机获取智能终端的传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据，具体包括：

在取景阶段时，所述证照相机提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人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、眼睛、鼻子、耳朵和嘴巴特征数据；

所述证照相机在成像时，获取智能终端的重力加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据、方向磁场传感器数据和亮度传感器数据；

所述证照相机在获取传感器数据时，通过图像分析获取预览帧图像的亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据。

10.根据权利要求9所述的一种证照拍摄方法，其特征在于：所述证照相机提取预览帧图像的人像特征数据，具体包括：

所述证照相机将获取到的预览帧图像转换为灰度图像；

所述证照相机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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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区域取鼻子以下区域，设置为嘴巴目标ROI区域，记为ROIM；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机对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；

所述证照相机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。

11.根据权利要求8所述的一种证照拍摄方法，其特征在于：所述证照相机判断智能终端传感器数据、预览帧图像的人像特征数据、亮度数据、清晰度数据和色度偏差数据是否符合法定证件照片相关标准要求，具体包括：

所述证照相机将人像姿势检测和拍摄环境检测中所有检测项目的相关数据和预设值进行逐一比较，符合要求的检测项目，则通过检测，不符合要求的检测项目，则进行语音/文字/图形提示，实时提醒用户进行拍摄调整；其中，所述预设值为经过验证符合证件照片拍摄标准要求的值，所述人像姿势检测的检测项目包括五官是否可见、人脸大小位置是否符合、人像拍摄距离是否合适、人脸是否端正和肩部是否齐平，所述拍摄环境检测的检测项目包括智能终端是否竖直、智能终端是否抖动、亮度是否均匀充足、图像是否清晰、色度是否有偏差；

当存在不符合要求的检测项目时，所述证照相机将拍摄按钮设置为不可拍摄模式，当所有的检测项目都符合要求时，所述证照相机将拍摄按钮设置为可拍摄模式。

12.根据权利要求8所述的一种证照拍摄方法，其特征在于：所述证照相机根据政府公安行业标准对证照原图逐项进行拍摄质量评估，并且根据综合评分结果给出建议，具体包括：

所述证照相机获取照片的文件属性信息；通过照片灰度图进行人像特征识别提取人像特征信息；通过边缘检测技术、图像分割技术获取背景信息；通过照片灰度图得到亮度信息；通过照片在Lab色彩空间体系上的均方差值得到色度信息；通过照片的灰度图矩阵得到清晰度信息；

所述证照相机根据得到的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息、清晰度信息对评分维度进行逐项评分，得到各个评分维度的得分值；

所述证照相机根据各个评分维度的得分值，以及得分比重，计算出拍摄到的照片的质量总评分；

所述证照相机根据总评分给出专业的拍摄建议，当照片综合分数低于预设值时，则不满足法定证件照片的相关标准要求，建议用户重新拍摄，直到拍摄出满足法定证件照片相关标准要求的照片为止。

13.根据权利要求8所述的一种证照拍摄方法，其特征在于：所述使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数建立混合高斯模型，再通过迭代调整得到前景区域和背景区域的最终掩码位图，具体包括：

使用初始前景的掩码位图和初始背景的掩码位图，通过GrabCut函数分别建立前景像素集和背景像素集，进一步建立对应的前景混合高斯模型和背景混合高斯模型；

读取像素集中的每个像素，通过掩码对每个像素进行判断，判断该像素属于背景像素还是前景像素，再判断它属于前景混合高斯模型或者背景混合高斯模型中的哪个高斯分量，根据判断结果对前景混合高斯模型和初步背景混合高斯模型进行调整；

采用吉布斯能量公式再次学习调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型，对调整后的前景混合高斯模型或调整后的背景混合高斯模型进行迭代调整，直到迭代次数完成为止；

通过GrabCut函数输出前景和背景的计算结果，获得证照原图的前景区域和背景区域的最终掩码位图。

14.根据权利要求8所述的一种证照拍摄方法，其特征在于：所述方法还包括：

所述证照相机在证照原图的拍摄生成过程中，禁止用户或其他软件访问原始图像数据，并禁止用户或其他软件修改证照原图数据；

所述证照相机对拍摄的证照原图写入易脆性水印进行加密处理；

所述证照相机对水印加密后的照片进行压缩和二次加密，并发送到证照云存储端独立的存储空间中保存。