CN105827972A - 一种基于智能终端的拍照控制方法及系统 - Google Patents

一种基于智能终端的拍照控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能终端拍照技术领域，尤其涉及一种基于智能终端的拍照控制方法及系统。所述基于智能终端的拍照控制方法包括以下步骤：步骤100：通过智能终端摄像头获取拍摄对象的人脸图像，通过眼球识别模块对人脸图像的眼睛位置进行追踪，并对眼球进行识别；步骤200：通过图像识别算法识别眼睛状态，并判断当前眼睛状态是否为拍照指令的眼睛状态，如果当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态，执行步骤300；步骤300：向摄像头发出拍照指令，智能终端摄像头根据拍照指令对拍摄对象进行拍照。本发明解决了现有的物理碰撞拍照方式造成的照片模糊，以及“自拍杆”拍照方式不便于携带的技术问题，且不受距离和使用场景的限制，有利于提高用户使用体验。

Description

一种基于智能终端的拍照控制方法及系统
技术领域
本发明涉及智能终端拍照技术领域，尤其涉及一种基于智能终端的拍照控制方法及系统。
背景技术
手持智能设备的相机应用中，为了拍出更广域、清晰的图像，相机的远程控制拍照技术成为了自拍的需求。
现有的手持智能设备一般采用以下三种方式实现远程控制拍照的功能：一、手动点击拍照按钮(包括但不限于触摸屏、机体物理按钮)；该拍照方式的缺点在于：由于物理的碰撞会造成智能终端的抖动，从而降低照片的清晰度，需自拍的用户很谨慎才能拍出清晰的照片。二、语音控制拍照(例如乐视手机)；该方式容易受距离和使用场景的限制，例如，在嘈杂的场景下语音识别率会大大降低，存在较大的局限性。三、“自拍杆”；该方式通过可伸缩的杆状物体来加长拍摄目标物体与拍照智能终端的距离，以达到扩大场景的效果，并且通过蓝牙将控制按钮与智能终端连接，以及发出“拍照”指令，来完成拍照的功能。该种拍照方式的缺点在于：“自拍杆”携带不便，而且拍照的时候容易手抖，造成对焦模糊，从而降低照片的清晰度。
发明内容
本发明提供了一种基于智能终端的拍照控制方法及系统，旨在解决现有的智能设备拍照方式存在的拍摄照片清晰度不稳定、容易受距离和使用场景的限制、以及自拍杆携带不便的技术问题。
为了解决以上提出的问题，本发明实施例采用的技术方案为：一种基于智能终端的拍照控制方法，包括以下步骤：
步骤100：通过智能终端摄像头获取拍摄对象的人脸图像，通过眼球识别模块对人脸图像的眼睛位置进行追踪，并对眼球进行识别；
步骤200：通过图像识别算法识别眼睛状态，并判断当前眼睛状态是否为拍照指令的眼睛状态，如果当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态，执行步骤300；
步骤300：向摄像头发出拍照指令，智能终端摄像头根据拍照指令对拍摄对象进行拍照。
本发明实施例采取的技术方案还包括：所述步骤100前还包括：在智能终端中设定拍照指令的眼睛状态，眼睛状态的状态参数，以及发出拍照指令的延迟时间；所述拍照指令的眼睛状态为：人眼连续的一个闭合加一个睁开的状态；所述眼睛状态的状态参数包括人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长；所述总时长大于人眼正常的“眨眼”时长。
本发明实施例采取的技术方案还包括：所述步骤100还包括：通过摄像头对拍摄对象的人脸进行对焦，获取人脸图像。
本发明实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤100中，所述通过眼球识别模块对人脸图像的眼睛位置进行追踪，并对眼球进行识别的方式具体为：通过眼球追踪技术对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并通过眼球识别技术对眼球进行识别。
本发明实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤200中，所述通过图像识别算法识别眼睛状态的方法包括以下步骤：
步骤201：对人脸图像的眼睛区域进行定位，并从定位的眼睛区域中提取出眼睛感兴趣区域图像；
步骤202：对提取出的眼睛感兴趣区域图像进行灰度化处理；
步骤203：将眼睛感兴趣区域图像归一化处理，并对图像进行高斯平滑滤波；
步骤204：对图像进行二值化处理；
步骤205：对图像进行腐蚀运算处理，得到连通区域图像，并对连通区域图像进行膨胀运算，根据运算结果分析连通区域图像的宽度及其面积，根据连通区域图像的宽度及其面积判断眼睛的睁开、闭合状态。
本发明实施例采取的技术方案还包括：所述步骤300还包括：判断当前眼睛状态的持续时间是否达到设定的状态参数，如果当前眼睛状态的持续时间达到设定的状态参数，根据设定的延迟时间进行延迟后，向摄像头自动发出拍照指令；如果当前眼睛状态的持续时间没有达到设定的状态参数，重新执行步骤200。
本发明实施例采取的另一技术方案为：一种基于智能终端的拍照控制系统，包括智能终端、摄像模块、眼球识别模块、眼睛状态识别模块和控制模块；所述摄像模块、眼球识别模块、眼睛状态识别模块和控制模块分别设于智能终端内；所述摄像模块用于获取拍摄对象的人脸图像，所述眼球识别模块用于对人脸图像的眼睛位置进行追踪，并对眼球进行识别；所述眼睛状态识别模块用于通过图像识别算法识别眼睛状态，并判断当前眼睛状态是否为拍照指令的眼睛状态，如果当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态，通过控制模块向摄像模块发出拍照指令，所述摄像模块根据拍照指令对拍摄对象进行拍照。
本发明实施例采取的技术方案还包括：还包括设置模块，所述设置模块用于设定拍照指令的眼睛状态、眼睛状态的状态参数、以及发出拍照指令的延迟时间；所述拍照指令的眼睛状态为：人眼连续的一个闭合加一个睁开的状态；所述眼睛状态的状态参数包括人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长；所述总时长大于人眼正常的“眨眼”时长。
本发明实施例采取的技术方案还包括：所述眼睛状态识别模块包括眼睛定位单元、灰度化处理单元、归一化处理单元、图像滤波单元、二值化处理单元和腐蚀处理单元；
所述眼睛定位单元用于对人脸图像的眼睛区域进行定位，并从定位的眼睛区域中提取出眼睛感兴趣区域图像；
所述灰度化处理单元用于对提取出的眼睛感兴趣区域图像进行灰度化处理；
所述归一化处理单元用于使用将眼睛感兴趣区域图像归一化处理；
所述图像滤波单元用于对图像进行高斯平滑滤波处理；
所述二值化处理单元用于对图像进行二值化处理；
所述腐蚀处理单元用于对图像进行腐蚀运算处理，得到连通区域图像，并对连通区域图像进行膨胀运算，根据运算结果分析连通区域图像的宽度及其面积，根据连通区域图像的宽度及其面积判断眼睛的睁开、闭合状态。
本发明实施例采取的技术方案还包括：眼睛状态判断模块，所述眼睛状态判断模块用于读取设置模块设定的状态参数，判断当前眼睛状态的持续时间是否达到设定的状态参数，如果当前眼睛状态的持续时间没有达到设定的状态参数，通过眼睛状态识别模块重新识别眼睛状态；如果当前眼睛状态的持续时间达到设定的状态参数，则通过控制模块根据设定的延迟时间延迟后向摄像模块发出拍照指令。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明实施例的基于智能终端的拍照控制方法及系统通过眼球追踪技术对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，通过眼球识别技术对眼球进行识别，并结合图像识别算法实时识别眼睛状态，通过拍照指令对应的眼睛状态向摄像头自动发出拍照指令，从而解决现有的物理碰撞拍照方式造成的照片模糊，以及“自拍杆”拍照方式不便于携带的技术问题，且不受距离和使用场景的限制，有利于提高用户使用体验。
附图说明
图1为本发明实施例的基于智能终端的拍照控制方法的流程图；
图2是本发明实施例的通过图像识别算法实时识别眼睛状态的方法的流程图；
图3是本发明实施例的图像识别算法处理效果图；
图4为本发明实施例的基于智能终端的拍照控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
请参阅图1，是本发明实施例的基于智能终端的拍照控制方法的流程图。本发明实施例的基于智能终端的拍照控制方法包括以下步骤：
步骤100：在智能终端中设定拍照指令的眼睛状态，眼睛状态的状态参数，以及发出拍照指令的延迟时间；
在步骤100中，所述智能终端包括但不限于智能手机、平板电脑等智能电子设备；所述拍照指令的眼睛状态为：人眼连续的一个闭合加一个睁开的状态；所述眼睛状态的状态参数包括人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长；该总时长大于人眼正常的“眨眼”时长，由于人眼正常的“眨眼”动作频率较快，为了避免正常的“眨眼”动作造成摄像头的错误拍照指令，通过预先在智能终端中设定眼睛状态的状态参数，从而使智能终端摄像头对正常的“眨眼”动作和拍照指令进行区分，避免误拍；在本发明实施例中，所述眼睛状态的状态参数设为3s，即人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长大于或等于3s，则认为该眼睛状态为拍照指令；具体可根据不同的需求对眼睛状态的状态参数进行调整。
步骤200：打开智能终端摄像头，并通过摄像头对拍摄对象的人脸进行对焦，获取人脸图像；
在步骤200中，对拍摄对象的人脸进行对焦，获取人脸图像目的在于：如果拍摄对象为2人以上，需要对焦在拍摄对象中的一位，从而对被对焦者的眼球进行追踪、识别，通过被对焦者的眼睛状态发出拍照指令。
步骤300：通过眼球识别模块对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并对眼球进行识别；
在步骤300中，所述对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并对眼球进行识别的方式为：通过眼球追踪技术对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并通过眼球识别技术对眼球进行识别；眼球追踪技术是一项科学应用技术，当人的眼睛看向不同方向时，眼部会有细微的变化，这些变化会产生可以提取的特征，计算机可以通过图像捕捉或扫描提取这些特征，从而实时追踪眼睛的变化，预测用户的状态和需求，并进行响应，达到用眼睛控制设备的目的。人类眼白中的血管图案唯一而稳定，每只眼睛有两处眼纹，分别位于虹膜两侧的巩膜中，眼球识别技术即是基于人眼眼白中的静脉血管图案进行信息提取和识别，来辨别不同生物活体，从而实现生物识别。需要说明的是，眼球追踪技术和眼球识别技术已为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。
步骤400：通过图像识别算法实时识别眼睛状态，并判断当前眼睛状态是否为设定的拍照指令的眼睛状态，如果当前眼睛状态不是拍照指令的眼睛状态，继续执行步骤400；如果当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态，执行步骤500；
在步骤400中，所述判断当前眼睛状态是否为设定的拍照指令的眼睛状态具体为：当识别到眼睛连续的一个闭合加一个睁开动作时，则初步认为当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态。为了清楚说明步骤400，请一并参阅图2和图3所示，图2是本发明实施例的通过图像识别算法实时识别眼睛状态的方法的流程图；图3是本发明实施例的图像识别算法处理效果图。本发明实施例的通过图像识别算法实时识别眼睛状态的方法包括以下步骤：
步骤401：对人脸图像的眼睛区域进行定位，并从定位的眼睛区域中提取出眼睛感兴趣区域图像(如图2(a)所示)；
步骤402：对提取出的眼睛感兴趣区域图像进行灰度化处理；
步骤403：使用双线性插值法将灰度化处理后的眼睛感兴趣区域图像归一化处理，得到大小尺寸为55*35像素的图像(如图2(b)所示)，并对图像进行高斯平滑滤波处理；
在步骤403中，对图像进行高斯平滑滤波处理的处理方式为：采用θ＝(n/2-1)×0.3+0.8的标准差及选取n＝11模板大小进行处理。
步骤404：对图像进行二值化处理，(如图2(c)所示)；
在步骤404中，图像二值化处理方式具体为：采用自适应阈值算法按图像的灰度特性将图像分成背景和目标2部分，并采用高斯算法提取目标阈值，先求出块中的加权和，然后再将图像二值化处理，使整个图像呈现出明显的黑白效果；其中，自适应阈值算法(大津阈值法)是按图像的灰度特性，将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的2部分的差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。
步骤405：对图像进行腐蚀运算处理，得到连通区域图像，并对连通区域图像进行相应次数的膨胀运算(如图2(d))，根据运算结果分析连通区域图像的宽度及其面积，根据连通区域图像的宽度及其面积判断眼睛的睁开、闭合状态；
在步骤405中，经过二值化处理后的图像除得到眼球(虹膜区内)区域外，还得到了一些其他的多余信息，采用数学形态学的开运算方法处理，先用3×3的方形结构元素对图像进行多次腐蚀运算，直到只剩下一块连通区域为止，然后，再进行相应次数的膨胀运算，根据运算处理结果分析连通区域的宽度及其面积，以此判断眼睛的睁开、闭合状态。
步骤500：判断当前眼睛状态的持续时间是否达到设定的状态参数，如果当前眼睛状态的持续时间没有达到设定的状态参数，重新执行步骤400；如果当前眼睛状态的持续时间达到设定的状态参数，执行步骤600；
步骤600：延迟一定时间后，智能终端根据当前眼睛状态向摄像头自动发出拍照指令，智能终端摄像头根据拍照指令对拍摄对象进行拍照；
在步骤600中，所述延迟一定时间后再发出拍照指令的目的在于：为拍摄对象预留一定的拍照准备时间，从而拍出符合要求的照片；在本发明实施例中，所述发出拍照指令的延迟时间设定为3S，具体可根据用户需求进行调整。
请参阅图4，是本发明实施例的基于智能终端的拍照控制系统的结构示意图。本发明实施例的基于智能终端的拍照控制系统包括智能终端、设置模块、摄像模块、眼球识别模块、眼睛状态识别模块、眼睛状态判断模块和控制模块；设置模块、摄像模块、眼球识别模块、眼睛状态识别模块、眼睛状态判断模块和控制模块分别设于智能终端内；所述智能终端包括但不限于智能手机、平板电脑等智能电子设备。
设置模块用于设定拍照指令的眼睛状态、眼睛状态的状态参数、以及发出拍照指令的延迟时间；其中，所述拍照指令的眼睛状态为：人眼连续的一个闭合加一个睁开的状态；所述眼睛状态的状态参数包括人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长；该总时长大于人眼正常的“眨眼”时长，由于人眼正常的“眨眼”动作频率较快，为了避免正常的“眨眼”动作造成摄像头的错误拍照指令，通过预先在智能终端中设定眼睛状态的状态参数，从而使智能终端摄像头对正常的“眨眼”动作和拍照指令进行区分，避免误拍；在本发明实施例中，所述眼睛状态的状态参数设为3s，即人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长大于或等于3s，则认为该眼睛状态为拍照指令；所述发出拍照指令的延迟时间设定为3S，具体可根据不同的需求对眼睛状态的状态参数进行调整。
摄像模块与控制模块连接，用于对拍摄对象的人脸进行对焦，获取人脸图像，并接收控制模块发出的拍照指令，根据拍照指令对拍摄对象进行拍照；其中，对拍摄对象的人脸进行对焦，获取人脸图像目的在于：如果拍摄对象为2人以上，需要对焦在拍摄对象中的一位，从而对被对焦者的眼球进行追踪、识别，通过被对焦者的眼睛状态发出拍照指令。
眼球识别模块与摄像模块连接，用于对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并对眼球进行识别；其中，所述眼球识别模块对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并对眼球进行识别的方式具体为：通过眼球追踪技术对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并通过眼球识别技术对眼球进行识别。
眼睛状态识别模块分别与眼球识别模块、设置模块和眼睛状态判断模块连接，用于通过图像识别算法实时识别眼睛状态，并读取设置模块设定的拍照指令的眼睛状态，判断当前眼睛状态是否为设定的拍照指令的眼睛状态，如果当前眼睛状态不是拍照指令的眼睛状态，则继续识别眼睛状态；如果当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态，通过眼睛状态判断模块判断当前眼睛状态的持续时间；
眼睛状态判断模块分别与眼睛状态识别模块、设置模块和控制模块连接，用于读取设置模块设定的状态参数，判断当前眼睛状态的持续时间是否达到设定的状态参数，如果当前眼睛状态的持续时间没有达到设定的状态参数，通过眼睛状态识别模块重新识别眼睛状态；如果当前眼睛状态的持续时间达到设定的状态参数，则通过控制模块发出拍照指令；
控制模块分别与设置模块和摄像模块连接，用于读取设置模块设定的发出拍照指令的延迟时间，根据该延迟时间进行延迟后，根据当前眼睛状态向摄像模块自动发出拍照指令，摄像模块根据拍照指令对拍摄对象进行拍照；其中，所述延迟一定时间后再发出拍照指令的目的在于：为拍摄对象预留一定的拍照准备时间，从而拍出符合要求的照片。
在本发明实施例中，所述眼睛状态识别模块判断当前眼睛状态是否为设定的拍照指令的眼睛状态具体为：当识别到眼睛连续的一个闭合加一个睁开动作时，则初步认为当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态。具体地，眼睛状态识别模块包括眼睛定位单元、灰度化处理单元、归一化处理单元、图像滤波单元、二值化处理单元和腐蚀处理单元；眼睛定位单元、灰度化处理单元、归一化处理单元、图像滤波单元、二值化处理单元和腐蚀处理单元依次连接。
眼睛定位单元用于对人脸图像的眼睛区域进行定位，并从定位的眼睛区域中提取出眼睛感兴趣区域图像(如图2(a)所示)；
灰度化处理单元用于对提取出的眼睛感兴趣区域图像进行灰度化处理；
归一化处理单元用于使用双线性插值法将灰度化处理后的眼睛感兴趣区域图像归一化处理，得到大小尺寸为55*35像素的图像(如图2(b)所示)；
图像滤波单元用于对图像进行高斯平滑滤波处理；其中，对图像进行高斯平滑滤波处理的处理方式为：采用θ＝(n/2-1)×0.3+0.8的标准差及选取n＝11模板大小进行处理。
二值化处理单元用于对图像进行二值化处理(如图2(c)所示)；
腐蚀处理单元用于对图像进行腐蚀运算处理，得到连通区域图像，并对连通区域图像进行相应次数的膨胀运算(如图2(d))，根据运算结果分析连通区域图像的宽度及其面积，根据连通区域图像的宽度及其面积判断眼睛的睁开、闭合状态；其中，经过二值化处理后的图像除得到眼球(虹膜区内)区域外，还得到了一些其他的多余信息，采用数学形态学的开运算方法处理，先用3×3的方形结构元素对图像进行多次腐蚀运算，直到只剩下一块连通区域为止，然后，再进行相应次数的膨胀运算，根据运算处理结果分析连通区域的宽度及其面积，以此判断眼睛的睁开、闭合状态。
本发明实施例的基于智能终端的拍照控制方法及系统通过眼球追踪技术对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，通过眼球识别技术对眼球进行识别，并结合图像识别算法实时识别眼睛状态，通过拍照指令对应的眼睛状态向摄像头自动发出拍照指令，从而解决现有的物理碰撞拍照方式造成的照片模糊，以及“自拍杆”拍照方式不便于携带的技术问题，且不受距离和使用场景的限制，有利于提高用户使用体验。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智能终端的拍照控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤100：通过智能终端摄像头获取拍摄对象的人脸图像，通过眼球识别模块对人脸图像的眼睛位置进行追踪，并对眼球进行识别；
步骤200：通过图像识别算法识别眼睛状态，并判断当前眼睛状态是否为拍照指令的眼睛状态，如果当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态，执行步骤300；
步骤300：向摄像头发出拍照指令，智能终端摄像头根据拍照指令对拍摄对象进行拍照。
2.根据权利要求1所述的基于智能终端的拍照控制方法，其特征在于：所述步骤100前还包括：在智能终端中设定拍照指令的眼睛状态，眼睛状态的状态参数，以及发出拍照指令的延迟时间；所述拍照指令的眼睛状态为：人眼连续的一个闭合加一个睁开的状态；所述眼睛状态的状态参数包括人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长；所述总时长大于人眼正常的“眨眼”时长。
3.根据权利要求1所述的基于智能终端的拍照控制方法，其特征在于：所述步骤100还包括：通过摄像头对拍摄对象的人脸进行对焦，获取人脸图像。
4.根据权利要求3所述的基于智能终端的拍照控制方法，其特征在于：在所述步骤100中，所述通过眼球识别模块对人脸图像的眼睛位置进行追踪，并对眼球进行识别的方式具体为：通过眼球追踪技术对人脸图像上的眼睛位置进行实时追踪，并通过眼球识别技术对眼球进行识别。
5.根据权利要求4所述的基于智能终端的拍照控制方法，其特征在于：在所述步骤200中，所述通过图像识别算法识别眼睛状态的方法包括以下步骤：
步骤201：对人脸图像的眼睛区域进行定位，并从定位的眼睛区域中提取出眼睛感兴趣区域图像；
步骤202：对提取出的眼睛感兴趣区域图像进行灰度化处理；
步骤203：将眼睛感兴趣区域图像归一化处理，并对图像进行高斯平滑滤波；
步骤204：对图像进行二值化处理；
步骤205：对图像进行腐蚀运算处理，得到连通区域图像，并对连通区域图像进行膨胀运算，根据运算结果分析连通区域图像的宽度及其面积，根据连通区域图像的宽度及其面积判断眼睛的睁开、闭合状态。
6.根据权利要求2所述的基于智能终端的拍照控制方法，其特征在于：所述步骤300还包括：判断当前眼睛状态的持续时间是否达到设定的状态参数，如果当前眼睛状态的持续时间达到设定的状态参数，根据设定的延迟时间进行延迟后，向摄像头自动发出拍照指令；如果当前眼睛状态的持续时间没有达到设定的状态参数，重新执行步骤200。
7.一种基于智能终端的拍照控制系统，包括智能终端和摄像模块，其特征在于，还包括眼球识别模块、眼睛状态识别模块和控制模块；所述摄像模块、眼球识别模块、眼睛状态识别模块和控制模块分别设于智能终端内；所述摄像模块用于获取拍摄对象的人脸图像，所述眼球识别模块用于对人脸图像的眼睛位置进行追踪，并对眼球进行识别；所述眼睛状态识别模块用于通过图像识别算法识别眼睛状态，并判断当前眼睛状态是否为拍照指令的眼睛状态，如果当前眼睛状态是拍照指令的眼睛状态，通过控制模块向摄像模块发出拍照指令，所述摄像模块根据拍照指令对拍摄对象进行拍照。
8.根据权利要求7所述的基于智能终端的拍照控制系统，其特征在于：还包括设置模块，所述设置模块用于设定拍照指令的眼睛状态、眼睛状态的状态参数、以及发出拍照指令的延迟时间；所述拍照指令的眼睛状态为：人眼连续的一个闭合加一个睁开的状态；所述眼睛状态的状态参数包括人眼连续的一个闭合加一个睁开的总时长；所述总时长大于人眼正常的“眨眼”时长。
9.根据权利要求8所述的基于智能终端的拍照控制系统，其特征在于：所述眼睛状态识别模块包括眼睛定位单元、灰度化处理单元、归一化处理单元、图像滤波单元、二值化处理单元和腐蚀处理单元；
所述眼睛定位单元用于对人脸图像的眼睛区域进行定位，并从定位的眼睛区域中提取出眼睛感兴趣区域图像；
所述灰度化处理单元用于对提取出的眼睛感兴趣区域图像进行灰度化处理；
所述归一化处理单元用于使用将眼睛感兴趣区域图像归一化处理；
所述图像滤波单元用于对图像进行高斯平滑滤波处理；
所述二值化处理单元用于对图像进行二值化处理；
所述腐蚀处理单元用于对图像进行腐蚀运算处理，得到连通区域图像，并对连通区域图像进行膨胀运算，根据运算结果分析连通区域图像的宽度及其面积，根据连通区域图像的宽度及其面积判断眼睛的睁开、闭合状态。
10.根据权利要求9所述的基于智能终端的拍照控制系统，其特征在于：还包括眼睛状态判断模块，所述眼睛状态判断模块用于读取设置模块设定的状态参数，判断当前眼睛状态的持续时间是否达到设定的状态参数，如果当前眼睛状态的持续时间没有达到设定的状态参数，通过眼睛状态识别模块重新识别眼睛状态；如果当前眼睛状态的持续时间达到设定的状态参数，则通过控制模块根据设定的延迟时间延迟后向摄像模块发出拍照指令。
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