CN106156696B - 一种信息处理方法及电子设备 - Google Patents

一种信息处理方法及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN106156696B
CN106156696B CN201510145612.4A CN201510145612A CN106156696B CN 106156696 B CN106156696 B CN 106156696B CN 201510145612 A CN201510145612 A CN 201510145612A CN 106156696 B CN106156696 B CN 106156696B
Authority
CN
China
Prior art keywords
distance
preview image
detection window
acquiring
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510145612.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106156696A (zh
Inventor
刘永华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lenovo Beijing Ltd
Original Assignee
Lenovo Beijing Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lenovo Beijing Ltd filed Critical Lenovo Beijing Ltd
Priority to CN201510145612.4A priority Critical patent/CN106156696B/zh
Priority to US14/839,012 priority patent/US9779506B2/en
Publication of CN106156696A publication Critical patent/CN106156696A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106156696B publication Critical patent/CN106156696B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/61—Control of cameras or camera modules based on recognised objects
    • H04N23/611—Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/90—Arrangement of cameras or camera modules, e.g. multiple cameras in TV studios or sports stadiums
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

本申请提供了一种信息处理方法及电子设备，该电子设备包括摄像装置，利用该摄像装置进行图像采集，获得预览图像后，获取该预览图像中拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离，检测该预览图像，获取其中符合预定条件的至少一个区域，其中，由于该至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内，因而，本申请只需要判断在该第一距离范围内的第一距离对应的预览图像区域是否符合预定条件即可，提高了检测符合预定条件的预览图像区域的检测效率，满足了用户对检测速度的要求。

Description

一种信息处理方法及电子设备
技术领域
本发明主要涉及数字图像处理技术领域，更具体地说是涉及一种信息处理方法及电子设备。
背景技术
如今，数字图像处理技术已普遍应用到各种电子设备中，通过该电子设备摄取图像，来实现人脸识别、美颜、年纪判断、表情检测、性别判断、人机交互、驾驶辅助和/或医疗辅助等等，申请人注意到，在这些应用的实现过程中，首先需要对人脸进行检测，确定人脸区域后才能完成后续检测进而满足实际需要。
在现有技术中，通常使用人脸检测窗口对摄取的图像进行遍历，从而初步确定出人脸区域，然而，在遍历过程中，每移动一次人脸检测窗口都需要对其对应的图像进行分析，判断其是否符合预定条件，用时较长，已无法满足用户需快速捕获人脸区域的要求。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种信息处理方法及电子设备，解决了现有技术中因对人脸检测的速度较慢，而无法满足用户需求的技术问题。
为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
一种信息处理方法，应用于一种电子设备，所述电子设备包括摄像装置，所述方法包括：
所述摄像装置进行图像采集，获得预览图像；
获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离；
检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域；
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内。
优选的，所述获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离具体为：
在利用检测窗口遍历所述预览图像时，获取所述检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离；
其中，所述检测窗口的大小随着遍历所述预览图像的遍历次数的增加而改变。
优选的，所述检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域具体包括：
在利用所述检测窗口遍历所述预览图像的过程中，将所述第一距离与预定距离进行比较，所述预定距离取决于所述检测窗口的大小；
判断所述第一距离与所述预定距离的第一差值是否小于第一阈值；
如果是，判断所述预览图像中所述第一距离对应的区域是否符合预定条件；
如果否，按照预设步长将所述检测窗口移动到下一位置，并返回所述获取所述检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离步骤。
优选的，所述预定距离随着所述检测窗口的增大而减小。
优选的，所述方法还包括：
在符合预定条件的区域内选择两个点；
基于所述第一距离，计算所选择的两个点之间的第二距离。
优选的，所述方法还包括：
将所述第二距离与预设的第二距离范围进行比较；
基于比较结果判断所述拍摄对象是否符合预设要求。
优选的，当所述摄像装置包括两个摄像头时，所述获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离具体为：
基于所述预览图像中的拍摄对象在所述两个摄像头中的成像差异，获取所述拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离。
优选的，当所述摄像装置包括一个摄像头和一个信号收发器时，所述获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离具体为：
所述信号收发器向所述预览图像中的拍摄对象发射信号波；
记录所述信号收发器首次接收到所述拍摄对象反馈的信号波的回波时间；
基于所述信号波的传播速度以及所述回波时间，计算所述预览图像中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。
优选的，当所述信息处理方法应用于真人识别系统时，所述在符合预定条件的区域内选择两个点具体为：
利用预设的人眼定位算法，在符合预定条件的区域内确定两只眼睛的位置。
优选的，所述方法还包括：
当判断出所述拍摄对象不符合预设要求时，输出第一提示信息。
一种电子设备，所述电子设备包括；
摄像装置，用于对摄像对象进行图像采集；
处理器，用于在所述摄像装置进行图像采集时，获得预览图像，并基于所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离，检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域；
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内。
优选的，所述摄像装置还用于获取深度信息，所述深度信息用于确定所述拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离。
由此可见，与现有技术相比，本申请提供了一种信息处理方法及电子设备，该电子设备包括摄像装置，利用该摄像装置进行图像采集，获得预览图像后，获取该预览图像中拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离，检测该预览图像，获取其中符合预定条件的至少一个区域，其中，由于该至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内，因而，本申请只需要判断在该第一距离范围内的第一距离对应的预览图像区域是否符合预定条件即可，提高了检测符合预定条件的预览图像区域的检测效率，满足了用户对检测速度的要求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种信息处理方法实施例的流程示意图；
图2为本发明提供的一种信息处理方法实施例的部分流程示意图；
图3为本发明提供的又一种信息处理方法实施例的流程示意图；
图4为本发明提供的一种电子设备实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请提供了一种信息处理方法及电子设备，该电子设备包括摄像装置，利用该摄像装置进行图像采集，获得预览图像后，获取该预览图像中拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离，检测该预览图像，获取其中符合预定条件的至少一个区域，其中，由于该至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内，因而，本申请只需要判断在该第一距离范围内的第一距离对应的预览图像区域是否符合预定条件即可，提高了检测符合预定条件的预览图像区域的检测效率，满足了用户对检测速度的要求。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1所示的本发明提供的一种信息处理方法实施例的流程示意图，该方法可应用于一种电子设备中，该电子设备可以包括摄像装置，在实际应用中，该电子设备具体可以为手机、笔记本、平板电脑或者带有摄像装置的安全识别设备等等，本发明对此不作具体限定。基于此，本实施例提供的信息处理方法具体可包括以下步骤：
步骤S110：摄像装置进行图像采集，获得预览图像。
步骤S120：获取该预览图像中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。
在本申请实际应用中，当需要检测拍摄对象的某个区域(记为目标区域)时，通常在得到该拍摄对象的预览图像后，利用检测算法对该预览图像进行遍历，从而初步得到该检测算法认可的所有目标区域。
然而，申请人注意到，在上述遍历检测过程中，检测窗口每移动一次，都需要利用检测算法检测当前位置的检测窗口中的预览图像中是否存在符合预定条件的区域，从而得到整个拍摄对象的预览图像中所有符合预定条件的区域，可见，这种方式大大影响了检测速度，无法满足目前用户对定位目标区域的速度要求。
针对上述问题，申请人经过研究发现，通过摄像所获得的预览图像的像素与该摄像装置本身的像素及其与拍摄对象之间的距离相关，也就是说，在摄像装置像素固定的条件下，使用预定大小的检测窗口遍历该预览图像过程中，当该检测窗口对应的拍摄对象与摄像装置之间的距离不同时，由于所得信息量的完整性不同，因而，该检测窗口遍历的有些位置的信息量并不适合进行模版匹配(即现有的积分图-级联算法)，这些位置必然不会存在目标区域。
基于上述分析可知，在利用预定大小的检测窗口对预览图像进行遍历的过程中，只有当该检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象区域与摄像装置之间的距离在一定距离范围内时，检测得到的信息量才能够完成本轮模版的匹配。所以，申请人通过反复试验，确定了在对摄像装置的某像素下得到的预览图像进行遍历过程中，不同大小的检测窗口对应的拍摄对象与摄像装置之间的预定距离即最佳距离。也就是说，在对预览图像遍历时，当确定其检测窗口的大小后，只有从与摄像装置距离一定范围(该范围根据该检测窗口的大小对应的预定距离及其左右的第一阈值确定)的拍摄对象的区域对应的预览图像区域中得到的信息，才足以完成本轮模版匹配。
综上所述，在本实施例的实际应用中，该步骤S120具体可以为：在利用检测窗口遍历上述预览图像时，获取该检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与摄像装置之前的第一距离。其中，该检测窗口的大小可随着遍历预览图像的遍历次数的增加而改变。
可选的，当该电子设备的摄像装置包含有两个摄像头时，可基于预览区域中的拍摄对象在这两个摄像头中的成像差异，获取该拍摄对象与摄像装置之间的第一距离，具体计算过程可参照现有的基于双摄像头测距的计算过程，本发明在此不再详述。
当然，本发明并不局限于上述一种计算第一距离的方法，还可以使用具有单摄像头的电子设备，但需要说明的是，此时该电子设备的摄像装置除了该摄像头外，还需要设置一个信号收发器，如红外收发器、雷达收发器、激光收发器等等，本发明对此不做具体限定。如图2所示的本发明另一种信息处理方法实施例的部分流程示意图，基于该结构所得到的第一距离的具体获取方法可以包括:
步骤S121：信号收发器向该预览图像中的拍摄对象发射信号波。
其中，在利用预定大小的检测窗口遍历预览图像的过程中，该检测窗口每移动到一个位置，都会先控制信号收发器向当前位置的预览图像区域中的拍摄对象发射信号波。
步骤S122：记录所述信号收发器首次接收到所述拍摄对象反馈的信号波的回波时间。
在本实施例中，从信号收发器向拍摄对象发射信号波开始计时，直至其首次接收到该拍摄对象反馈的信号波停止计时，所得时间即为对应该拍摄对象的回波时间。
步骤S123：基于该信号波的传播速度以及回波时间，计算该预览图像中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。
其中，由于不同波长的信号波在空气中的传播速度是已知的，因而，在得到该波长的信号波的回波时间后，即可根据公式距离＝速度×时间，计算得到该预览图像中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。
需要说明的是，本发明并不局限于本申请给出的上述两种计算拍摄对象与摄像装置之间的第一距离的方式，只要不是本领域技术人员付出创造性劳动确定的，均属于本发明保护范围，本发明在此不再一一详述。
另外，需要说明的是，对于上述步骤S120中的第一距离的获取过程，在实际应用中，也可以在得到预览图像后，基于该摄像装置的结构，采用对应的计算方式先逐一获得该预览图像的拍摄对象各部分与摄像装置的第一距离，以便在后续步骤中需要获取哪部分拍摄对象与摄像装置之间的第一距离时，直接调取该第一距离即可。也就是说，对于拍摄对象与摄像装置之间的第一距离，可以在遍历预览图像之前获得，也可以在检测窗口遍历该预览图像时再获得，本发明对此不作具体限定，本申请仅以后者为例进行信息处理方法的技术方案的详细描述。
步骤S130：检测该预览图像，获取该预览图像中符合预定条件的至少一个区域。
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内，该第一距离范围根据遍历预览图像的当前检测窗口的大小以及其可偏离的第一阈值确定。
在实际应用中，在利用检测窗口遍历预览图像的过程中，可将该监测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离与预定距离进行比较，所述预定距离取决于该检测窗口的大小，并判断该第一距离与预定距离的第一差值是否小于第一阈值，如果是，才利用现有的检测算法，判断预览图像中第一距离对应的区域是否符合预定条件，具体过程属于本领公知常识，本申请在此不再详述；如果否，此时不会对当前位置的预览图像进行检测并判断其是否符合预定条件，而是按照预设步长直接将该检测窗口移动到下一位置，之后，按照上述步骤计算该下一位置对应的拍摄对象与摄像装置的第一距离，再判断该第一距离与预定距离的第一差值是否小于第一阈值等等。由此可见，对于预览图像中对应的第一位置与预定距离之间的差值不小于第一阈值的某些区域，本实施例不再对其进行后续检测和判读，大大节省了检测预览区域中符合预定条件的区域的检测时间，提高检测效率。
可选的，基于上述实施例，在某些应用中，如当拍摄对象中包含有人脸时，进行人眼定位，在得到预览图像中符合预定条件的至少一个区域后，可在该符合预定条件的区域中选择两个点，并基于对应的第一距离，计算出这两个点之间的第二距离，之后，将该第二距离与预设的第二距离范围进行比较，以便基于该比较结果判断该拍摄对象是否符合预设要求，从而满足用户需求。
以人眼定位应用为例，上述步骤S130所得结果实际上是初步得到的预览图像中的人脸区域，则在此之后，可利用现有的人眼定位算法，从该人脸区域中获得两个眼睛的位置，并基于该人脸区域对应的第一位置，计算出两个眼睛的空间距离，即瞳距，由于人的瞳距是有一个固定范围的，如62mm±5mm，所以，在本实施例实际应用中，可通过判断计算所得瞳距是否在该范围内，来判定该人脸区域对应的拍摄对象是否为真人的人脸，以避免被包含有人脸的图片欺骗，从而提高了人脸检测的准确度。
可选的，当判断出拍摄对象不符合预设要求时，可输出第一提示信息，如语音提示信息或蜂鸣声等等，来告知拥有该电子设备的用户该拍摄对象并非真人，非常实用。
为了更加清楚地说明本发明技术方案，本申请以人眼定位的应用场景为例进行描述，如图3所示的本发明提供的又一种信息处理方法实施例的流程示意图，该方法可应用于一种电子设备，该电子设备包括摄像装置，则本实施例提供的信息处理方法具体可包括以下步骤：
步骤S301：摄像装置进行图像采集，获得预览图像。
其中，该摄像装置包括至少一个摄像头，其中，当该摄像装置包含有一个摄像头时，还可以包括一个信号收发器。
步骤S302：在利用检测窗口遍历该预览图像时，获取该检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。
其中，由于人脸区域大小通常为20×20点阵，因而，若采用随着遍历次数增加而增大检测窗口的方式，在第一轮遍历该预览图像时的检测窗口大小可设定为20×20点阵，若该预览图像时640×480像素的图像，那么，在第一轮遍历中，该检测窗口移动次数为(640-21)×(480-21)＝284121次，之后，增大该检测窗口到21×21点阵(当然，也可以按照其他步长增大检测窗口，本发明对此不作具体限定)，再遍历一次，如此类推，直至确定该预览图像中所有人脸区域。
对于本实施例的上述步骤S302，具体可以在每一次遍历预览图像时，为了提高人脸检测速度，每移动一次检测窗口都会先计算其对应预览图像区域的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。其中，计算该第一距离的具体方式与摄像装置的具体结构相关，具体可参照上述实施例对应部分的描述，本申请在此不再赘述。
步骤S303：将该第一距离与预定距离进行比较，该预定距离取决于该检测窗口的大小。
基于上述实施例的分析得知，对于某像素下的人脸，只有当其与摄像装置之间的距离在一定范围内时，才能够得到完整的图像信息，所以，在利用预定大小的检测窗口遍历预览图像时，只有从与摄像装置距离一定范围内的拍摄对象的预览图像中获取的信息，才足以进行后续的模版匹配，而该范围则根据与该预定大小的检测窗口对应的拍摄对象与摄像装置之间的最佳距离，以及其允许偏离的距离即第一阈值确定。
经过研究得知，当摄像装置的视角为90度，人距离摄像装置S(cm)的图像像宽＝2S＝640点，人脸12cm对应点数＝302*12/S，经试验得到了不同人脸像素下，获取完整人脸图像信息所要求的该人脸与摄像装置之间的距离，即部分人脸像素和该人脸与摄像装置之间的距离S之间的对应关系，如下表1所示：
表1：距离与人脸像素之间的对应关系
S(cm) 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120
人脸像素 384 192 128 96 77 64 55 48 43 38 35 32
S(cm) 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230
人脸像素 30 27 26 24 23 21 20 19 18 17 16
基于上述分析，在利用检测窗口遍历预览图像时，可将该检测窗口的大小设定成上表1中人脸像素的大小，因而，根据预先确定的上述对应关系，可得到不同大小检测窗口对应，且能够得到拍摄对象完整图像信息的该拍摄对象与摄像装置之间的最佳距离，也就是说，在对预览图像进行遍历时，一旦确定所用检测窗口的大小，即可根据上述对应关系，确定该大小的检测窗口对应的预定距离即获取拍摄对象图像完整信息的最佳距离，之后，在得到该检测窗口当前所在位置处的预览图像区域的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离后，为了提高人脸检测速度，可将该第一距离与所确定的预定距离进行比较，以判断当前位置的预览图像是否存在完整的信息。
其中，根据上述表1得到的预定距离与检测窗口大小的对应关系可知，该预定距离会随着该检测窗口的增大而减小。
步骤S304：判断该第一距离与预定距离的第一差值是否小于第一阈值，若是，直接执行步骤S305；若否，执行步骤S306。
其中，该第一阈值为实际应用中允许摄像装置与拍摄对象之前的距离偏离最佳距离的最大值，具体可通过多次试验确定，本领域技术人员也可根据经验设定，本发明对其具体数值不作具体限定。
步骤S305：判定该预览图像中该第一距离对应的区域存在的人脸区域。
在本实施例实际应用中，可利用现有的人脸检测算法来判断预览图像中是否存在人脸区域，具体过程属于本领域公知常识，本发明在此不再详述。
仍以上述表1为例，若第1轮遍历的检测窗口大小为20×20点阵，根据表1所得检测窗口大小和获取拍摄对象图像的完整信息的最佳距离之间的对应关系可知，距离摄像装置190cm附近(可允许偏离的距离，即距离190cm第一阈值的范围内)的人的图像信息，才能够进行模版匹配，太远的人所得信息量不够，太近的人的信息不适合本轮匹配；若第2轮遍历的检测窗口大小为22×22点阵，距离摄像距离大于170cm且小于180cm的人的图像信息，才进行模版匹配，其他距离的拍摄对象并不需要模版匹配，以此类推，即可利用不同大小的检测窗口快速且高效地完成预览图像的遍历，从而确定拍摄对象中的人脸区域。
步骤S306：按照预设步长将该检测窗口移动到下一位置，返回步骤S302
其中，该预设步长即为每次移动检测窗口的像素个数，而移动方向可预先设定，如从右上角开始遍历，则向左向下移动检测窗口，还可以是其他移动方向，本发明对此不做具体限定。
需要说明的是，在检测窗口对预览图像的同一轮遍历中，该检测窗口的大小是固定不变的。
步骤S307：利用预设的人眼定位算法，确定人脸区域内确定两只眼睛的位置。
本实施例中，该人眼定位算法属于现有技术，本发明对其不作详述，而关于步骤S307中如何从人脸区域中定位人眼的具体过程，可参照现有的人眼定位或人眼检测方法，本发明在此不再详述。
步骤S308：基于该人脸区域的两只眼睛与摄像装置之间的第一距离，计算所确定的两只眼睛的空间距离。
其中，两只眼睛的空间距离即为瞳距。
在本实施例中，若该摄像装置包含有双摄像头，可利用现有的基于双摄像头测距与定位的算法，来计算出该人脸区域中两只眼睛的空间坐标，从而得到该人脸的瞳距。同理，若该摄像装置包含有一个摄像头和一个信号收发器，也可根据得到的两只眼睛与摄像头之间第一距离，以及该摄像头的视角等参数，计算得到两只眼睛的空间坐标，进而得到人脸的瞳距。当然，本发明并不局限于这两种方式，只要不是本领域技术人员付出创造性确定的，均属于本发明保护范围。
步骤S309：将计算得到的两只眼睛的空间距离与预设的第二距离范围进行比较。
其中，该第二距离范围即为通常人的瞳距范围，具体可以为62mm±5mm，但不局限于此。
步骤S310：基于比较结果输出相应的提示信息。
当比较结果为计算得到的拍摄对象的瞳距在该第二距离范围内时，可确定该拍摄对象内包含有真人，可输出第一提示信息；反之，判定该拍摄对象内没有真人，可为照片，可输出不同于第一提示信息的第二提示信息，从而使用户根据输出的提示信息即可确定拍摄对象是否有真人，方便且实用。
综上所述，在本实施例中，在对通过摄像装置获取的预览图像进行遍历过程中，在确定预定大小的检测窗口检测的预览图像区域后，先获取该预览图像区域的拍摄对象与摄像装置之前的第一距离，当该第一距离与预设距离的第一差值小于第一阈值时，才利用现有的人脸检测算法检测该预览图像区域是否存在人脸区域；反之，系统不会执行人脸检测算法，而是直接移动该检测窗口至下一位置，重新计算下一位置的预览图像区域的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离，如此类推，与现有技术中，检测窗口每移动一次都需要执行改人脸检测算法相比，本实施例大大提高了检测效率；而且，在确定人脸区域后，本实施例通过人眼定位算法确定其包含的两只眼睛的位置，进而根据对应的第一距离，计算出瞳距后，通过判断该瞳距是否在真人瞳距的范围内，从而根据该判断结果来分辨拍摄对象是真人而非包含人物的照片，提高了本实施例的信息处理方法的实用性。
参照图4所示的本发明提供的一种电子设备实施例的结构示意图，在实际应用中，该电子设备可以为手机、相机、平板电脑、安全识别装置等等，本发明对此不作具体限定，本实施例提供的电子设备具体可以包括：
摄像装置400，用于对拍摄对象进行图像采集。
可选的，在实际应用中，该摄像装置400具体可以包括两个摄像头，从而利用现有技术中基于双摄像头测距及定位的原理，获取拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。具体的，当该摄像装置400包括两个摄像头时，可基于拍摄对象在两个摄像头中的成像差异，计算得到该拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。
当然，该摄像装置400也可以包括一个摄像头和一个信号收发器，其中，该信号收发器可以为红外收发器、雷达收发器、激光收发器等等，本发明此不再具体限定，而在实际应用中，可参照上述方法实施例对应部分的描述，得到基于该结构的摄像装置计算拍摄对象与摄像装置之间的第一距离的具体过程，本实施例在此不再赘述。
基于上述分析可知，本实施例中的摄像装置400还可以用于获取深度信息，所述深度信息用于确定所述拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离，也就是说，基于该摄像装置400的具体结构，获取相应的深度信息，以便据此计算出拍摄对象与摄像装置之间的第一距离并输出。可见，当摄像装置400的具体结构不同时，所获取的深度信息不同，本发明对此不做具体限定。
处理器500，用于在所述摄像装置400进行图像采集时，获得预览图像，并基于所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离，检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域；
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内。
可选的，在实际应用中，处理器500对预览图像的处理过程可以包括：利用检测窗口遍历所述预览图像的过程中，将所获取的所述检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离与预定距离进行比较，当改第一距离与预定距离的第一差值小于第一阈值时，才会利用预设检测算法判定该预览图像中该第一距离对应的区域是否符合预定条件；否则，将按照预设步长将所述检测窗口移动到下一位置，重新获取该下一位置对应的第一距离，并按照上述步骤继续执行。
其中，所述预定距离取决于所述检测窗口的大小，所述检测窗口的大小随着遍历所述预览图像的遍历次数的增加而改变。
在本实施例实际应用中，如人脸检测应用中，处理器500可利用现有的人脸检测算法判断预览图像中该第一距离对应的区域是否符合预定条件，即判断该预览图像中是否存在人脸区域，可见，上述预定条件的判断方法属于现有技术，本发明在此不再详述。
基于上述分析可知，在本实施例中，在处理器利用预定大小的检测窗口遍历预览图像过程中，对于与摄像装置的第一距离大于预定距离的拍摄对象的预览图像区域，将直接跳过，而不再判断其是否符合预定条件，从而大大缩短了检测时间，提高了检测效率。
可选的，为了提高检测准确度，在上述实施例的基础上，处理器500还可以在符合预定条件的区域内选择两个点，基于相应的第一距离，计算所选择的两个点之间的第二距离，之后，将该第二距离与预设的第二距离范围进行比较，从而基于该比较结果判断拍摄对象是否符合预设要求。
具体的，本申请以人眼定位应用为例进行说明，在得到人脸区域后，可利用现有的人眼定位算法从确定的人脸区域内计算得到两只眼睛的位置，再基于其对应的第一距离，计算出这两只眼睛的空间坐标，从而得到瞳距。由于人的瞳距通常是有一定的范围要求即第二距离范围，因而，本实施可通过判断计算得到的瞳距是否在该第二距离范围内，来判定该拍摄对象有真人，还是人物图片，从而提高了图像检测准确度。
需要说明的是，本实施例中的人眼定位算法以及人脸检测算法等均属于现有技术，本发明在此不再详述。
可选的，在上述各实施例的基础上，处理器500还可以用于在判断出拍摄对象不符合预设要求时，输出第一提示信息，而当预览图像中第一距离对应的区域不符合预定条件时，输出不同于第一提示信息的第二提示信息。
当然，也可以在电子设备上另外设置提示装置用于在判断出拍摄对象不符合预设要求时，输出第一提示信息，而当预览图像中第一距离对应的区域不符合预定条件时，输出不同于第一提示信息的第二提示信息。其中，提示装置具体可以为蜂鸣器、指示灯或语音模块等等，本发明对此不作具体限定。
综上所述，在本实施例中，当摄像装置进行图像采集时，处理器将获得预览图像，之后，在利用预定大小的检测窗口遍历该预览图像过程中，该处理器将获取预览图像中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离，据此跳过拍摄对象与摄像装置的第一距离与预定距离的第一差值大于第一阈值的预览图像区域，从而达到提高检测效率的目的；而且，该处理器通过对确定的符合预定条件的区域中选择的两点之间的第二距离的判断，进一步提高了对拍摄对象检测的准确度，从而提高了电子设备的实用性。
需要说明的是，在实际应用中，本申请提供的电子设备除了上述给出的各装置外，还可以包括储能装置、连接部件以及显示器等等，本发明在此不再一一详述，只要不是本领域技术人员付出创造性劳动确定的，均属于本发明保护范围。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的电子设备而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，应用于一种电子设备，所述电子设备包括摄像装置，所述方法包括：
所述摄像装置进行图像采集，获得预览图像；
获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离；
检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域；
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内；
所述获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离具体为：
在利用检测窗口遍历所述预览图像时，获取所述检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离；
其中，所述检测窗口的大小随着遍历所述预览图像的遍历次数的增加而改变；
其中，所述检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域具体包括：
在利用所述检测窗口遍历所述预览图像的过程中，将所述第一距离与预定距离进行比较，所述预定距离取决于所述检测窗口的大小；
判断所述第一距离与所述预定距离的第一差值是否小于第一阈值；
如果是，判断所述预览图像中所述第一距离对应的区域是否符合预定条件；
如果否，按照预设步长将所述检测窗口移动到下一位置，并返回所述获取所述检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定距离随着所述检测窗口的增大而减小。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在符合预定条件的区域内选择两个点；
基于所述第一距离，计算所选择的两个点之间的第二距离。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第二距离与预设的第二距离范围进行比较；
基于比较结果判断所述拍摄对象是否符合预设要求。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述信息处理方法应用于真人识别系统时，所述在符合预定条件的区域内选择两个点具体为：
利用预设的人眼定位算法，在符合预定条件的区域内确定两只眼睛的位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当判断出所述拍摄对象不符合预设要求时，输出第一提示信息。
7.一种信息处理方法，其特征在于，应用于一种电子设备，所述电子设备包括摄像装置，所述方法包括：
所述摄像装置进行图像采集，获得预览图像；
获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离；
检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域；
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内；
当所述摄像装置包括两个摄像头时，所述获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离具体为：
基于所述预览图像中的拍摄对象在所述两个摄像头中的成像差异，获取所述拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离。
8.一种信息处理方法，其特征在于，应用于一种电子设备，所述电子设备包括摄像装置，所述方法包括：
所述摄像装置进行图像采集，获得预览图像；
获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离；
检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域；
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内；
当所述摄像装置包括一个摄像头和一个信号收发器时，所述获取所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离具体为：
所述信号收发器向所述预览图像中的拍摄对象发射信号波；
记录所述信号收发器首次接收到所述拍摄对象反馈的信号波的回波时间；
基于所述信号波的传播速度以及所述回波时间，计算所述预览图像中的拍摄对象与摄像装置之间的第一距离。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
摄像装置，用于对拍摄对象进行图像采集；
处理器，用于在所述摄像装置进行图像采集时，获得预览图像，并基于所述预览图像中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离，检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域；
其中，所述至少一个区域对应的第一距离在预定的第一距离范围内；
所述处理器在利用检测窗口遍历所述预览图像时，获取所述检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离；
其中，所述检测窗口的大小随着遍历所述预览图像的遍历次数的增加而改变；
其中，所述处理器检测所述预览图像，获取所述预览图像中符合预定条件的至少一个区域具体包括：
在利用所述检测窗口遍历所述预览图像的过程中，将所述第一距离与预定距离进行比较，所述预定距离取决于所述检测窗口的大小；
判断所述第一距离与所述预定距离的第一差值是否小于第一阈值；
如果是，判断所述预览图像中所述第一距离对应的区域是否符合预定条件；
如果否，按照预设步长将所述检测窗口移动到下一位置，并返回所述获取所述检测窗口对应的当前预览图像区域中的拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离步骤。
10.根据权利要求9所述的电子设备，其特征在于，所述摄像装置还用于获取深度信息，所述深度信息用于确定所述拍摄对象与所述摄像装置之间的第一距离。
CN201510145612.4A 2015-03-30 2015-03-30 一种信息处理方法及电子设备 Active CN106156696B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510145612.4A CN106156696B (zh) 2015-03-30 2015-03-30 一种信息处理方法及电子设备
US14/839,012 US9779506B2 (en) 2015-03-30 2015-08-28 Method for processing information and electronic device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510145612.4A CN106156696B (zh) 2015-03-30 2015-03-30 一种信息处理方法及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106156696A CN106156696A (zh) 2016-11-23
CN106156696B true CN106156696B (zh) 2020-03-24

Family

ID=57016716

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510145612.4A Active CN106156696B (zh) 2015-03-30 2015-03-30 一种信息处理方法及电子设备

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9779506B2 (zh)
CN (1) CN106156696B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10902243B2 (en) * 2016-10-25 2021-01-26 Deep North, Inc. Vision based target tracking that distinguishes facial feature targets
US10788840B2 (en) * 2016-12-27 2020-09-29 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Information processing apparatus, information processing method, and recording medium
CN106713769B (zh) * 2017-03-27 2020-03-24 联想(北京)有限公司 图像拍摄控制方法、装置及电子设备
CN110909573B (zh) * 2018-09-17 2023-05-02 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理方法及装置、用于识别人与货架距离的方法
US11144998B2 (en) * 2018-09-20 2021-10-12 The Toronto-Dominion Bank Dynamic provisioning of data exchanges based on detected relationships within processed image data
CN110008802B (zh) * 2018-12-04 2023-08-29 创新先进技术有限公司 从多个脸部中选择目标脸部及脸部识别比对方法、装置
CN110321174A (zh) * 2019-06-25 2019-10-11 Oppo广东移动通信有限公司 一种开机方法及装置、设备、存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101196997A (zh) * 2007-12-29 2008-06-11 北京中星微电子有限公司 图像中最大人脸的跟踪装置和方法
CN101540848A (zh) * 2008-02-12 2009-09-23 索尼株式会社 摄像元件和摄像装置
CN102542244A (zh) * 2010-12-15 2012-07-04 财团法人工业技术研究院 人脸检测方法与系统及计算机程序产品

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003015019A (ja) * 2001-06-27 2003-01-15 Minolta Co Ltd 被写体検出装置およびカメラ
JP2008052123A (ja) * 2006-08-25 2008-03-06 Eastman Kodak Co 撮像装置
KR101606727B1 (ko) * 2010-06-25 2016-03-28 엘지전자 주식회사 휴대 단말기 및 그 동작 방법
TWI514869B (zh) * 2011-12-27 2015-12-21 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 自動對焦成像模組及成像方法
JP5713055B2 (ja) * 2013-06-20 2015-05-07 カシオ計算機株式会社 撮像装置、撮像方法及びプログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101196997A (zh) * 2007-12-29 2008-06-11 北京中星微电子有限公司 图像中最大人脸的跟踪装置和方法
CN101540848A (zh) * 2008-02-12 2009-09-23 索尼株式会社 摄像元件和摄像装置
CN102542244A (zh) * 2010-12-15 2012-07-04 财团法人工业技术研究院 人脸检测方法与系统及计算机程序产品

Also Published As

Publication number Publication date
US20160292871A1 (en) 2016-10-06
CN106156696A (zh) 2016-11-23
US9779506B2 (en) 2017-10-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106156696B (zh) 一种信息处理方法及电子设备
US10455141B2 (en) Auto-focus method and apparatus and electronic device
US11048953B2 (en) Systems and methods for facial liveness detection
CN111383285B (zh) 一种基于毫米波雷达与摄像机传感器融合标定方法及系统
US8373751B2 (en) Apparatus and method for measuring location and distance of object by using camera
US8754963B2 (en) Processing images having different focus
US9323977B2 (en) Apparatus and method for processing 3D information
US11024052B2 (en) Stereo camera and height acquisition method thereof and height acquisition system
JP6731097B2 (ja) 人体行動分析方法、人体行動分析装置、機器及びコンピュータ可読記憶媒体
US9508153B2 (en) Distance measurement apparatus, imaging apparatus, distance measurement method, and program
US10733774B2 (en) Device and method of displaying heat map on perspective drawing
US10121089B2 (en) Object information extraction apparatus, object information extraction program, and object information extraction method
US11375097B2 (en) Lens control method and apparatus and terminal
US20170162195A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and recording medium
US10244150B2 (en) Method and apparatus for capturing an image of an object by tracking the object
CN108600612B (zh) 一种拍照方法及移动终端
CN104102069B (zh) 一种成像系统的对焦方法及装置、成像系统
WO2018023961A1 (zh) 距离信息的处理方法和装置
EP2887310A1 (en) Method and apparatus for processing light-field image
US9852508B2 (en) Image data generating method and apparatus
CN113822942A (zh) 一种基于二维码的单目摄像头测量物体尺寸的方法
JPWO2021106529A5 (zh)
JP2009301242A (ja) 頭部候補抽出方法、頭部候補抽出装置、頭部候補抽出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体
JP2012073679A (ja) 撮像装置、画像評価方法、及び焦点調整制御プログラム
TW201833510A (zh) 物體尺寸計算系統

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant