CN107995422B - 图像拍摄方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种图像拍摄方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质。所述方法包括：启动终端设备的图像拍摄应用；检测拍摄画面中的拍摄人脸；获取人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；根据所述目标人脸调整拍摄参数。上述图像拍摄方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质，可以实现对图像的精准处理，提高用户黏度。

Description

图像拍摄方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像拍摄方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

背景技术

在拍摄图像的过程中，一般会根据场景中的环境参数或物体来调节拍摄参数。例如，根据环境光强度去调节拍摄亮度，根据场景中的人脸进行对焦或白平衡处理。然而拍摄时可能会有路人经过，图像中就有可能检测到路人的人脸，而检测到的路人脸也可能被当成目标，用来调节拍摄参数。

发明内容

本申请实施例提供一种图像拍摄方法和装置、计算机设备、计算机可读存储介质，可以精准地对拍摄参数进行调节，提高用户黏度。

一种图像拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：

启动终端设备的图像拍摄应用；

检测拍摄画面中的拍摄人脸；

获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；

根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；

根据所述目标人脸调整拍摄参数。

一种图像拍摄装置，所述装置包括：

人脸检测模块，用于启动终端设备的图像拍摄应用；检测拍摄画面中的拍摄人脸；

数量统计模块，用于获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；

参数调整模块，用于根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；根据所述目标人脸调整拍摄参数。

一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行时实现如下步骤：

启动终端设备的图像拍摄应用；

检测拍摄画面中的拍摄人脸；

获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；

根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；

根据所述目标人脸调整拍摄参数。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

启动终端设备的图像拍摄应用；

检测拍摄画面中的拍摄人脸；

获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；

根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；

根据所述目标人脸调整拍摄参数。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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为一个实施例中图像拍摄方法的应用环境示意图；

图2为一个实施例中图像拍摄方法的流程图；

图3为另一个实施例中图像拍摄方法的流程图；

图4为一个实施例中获取景深信息的原理图；

图5为一个实施例中图像拍摄系统的系统架构图；

图6为另一个实施例中图像拍摄系统的系统架构图；

图7为一个实施例中拍摄图像的展示示意图；

图8为一个实施例中图像拍摄装置的结构示意图；

图9为另一个实施例中图像拍摄装置的结构示意图；

图10为一个实施例中服务器的内部结构示意图；

图11为与本申请实施例提供的计算机设备相关的手机的部分结构的框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一客户端称为第二客户端，且类似地，可将第二客户端称为第一客户端。第一客户端和第二客户端两者都是客户端，但其不是同一客户端。

图1为一个实施例中图像拍摄方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境包括客户端102和服务器104。服务器104用于向客户端102发送人脸样本集合，客户端102用于接收服务器104发送的人脸样本集合。客户端102还可以启动终端设备的图像拍摄应用；检测拍摄画面中的拍摄人脸；获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；根据所述目标人脸调整拍摄参数。其中，客户端102为处于计算机网络最外围，主要用于输入用户信息以及输出处理结果的电子设备，例如可以是个人电脑、移动终端、个人数字助理、可穿戴电子设备等。服务器104是用于响应服务请求，同时提供计算服务的设备，例如可以是一台或者多台计算机。可以理解的是，该图像拍摄方法的应用环境中可以只包括客户端102，即客户端102用于生成人脸样本集合，并在拍摄过程中检测拍摄画面中的拍摄人脸，并根据拍摄人脸和人脸样本集合中的样本人脸调整拍摄参数。

图2为一个实施例中图像拍摄方法的流程图。如图2所示，该图像拍摄方法包括步骤202至步骤210。其中：

步骤202，启动终端设备的图像拍摄应用。

步骤204，检测拍摄画面中的拍摄人脸。

当启动终端设备的图像拍摄应用时，终端设备的摄像头会定时采集拍摄画面并生成预览图像，生成的预览图像一般不会进行存储，而是在终端的显示界面上进行显示，供用户进行查看。用户可以根据预览图像调整当前拍摄画面以及拍摄参数，以生成最后的拍摄图像。例如，摄像头在拍摄过程中会每间隔0.5秒采集一帧预览图像，并在显示界面上显示生成的每一帧预览图像。在预览过程中，生成的预览图像会形成一个连续的预览图像序列，供用户查看。当用户输入拍照指令时，将生成的下一帧预览图像作为拍摄图像进行存储。在采集的每一帧预览图像时，检测预览图像中的人脸，作为拍摄画面中的拍摄人脸。拍摄人脸是指拍摄画面中的人脸所在的区域，可以通过人脸检测算法获取拍摄画面中的拍摄人脸，其中人脸检测算法可以包括基于几何特征的检测方法、特征脸检测方法、线性判别分析方法、基于隐马尔柯夫模型检测方法等，在此不做限定。

具体地，获取的拍摄人脸可以在预览图像中进行标记，用户可以在终端的显示界面上查看标记的人脸区域。每一个拍摄人脸可以对应一个人脸标识和人脸坐标，人脸标识是用于标示拍摄人脸的唯一标识符，人脸坐标是指表示人脸区域在拍摄画面中的位置的坐标，终端可以通过人脸坐标查找人脸在预览图像中的位置。例如，人脸坐标可以是人脸区域中心像素在拍摄画面中的位置的坐标，也可以是左上角像素在拍摄画面中的位置的坐标。

步骤204，获取终端设备中的人脸样本集合中与各个拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量。

样本人脸是指作为样本的人脸图像，人脸样本集合中包含了一张或多找样本人脸。例如，终端中存储了相册，相册中存储了若干张照片，可以将照片中的人脸提取出来作为样本人脸，将所有照片中的人脸提取出来组成人脸样本集合。可以理解的是，终端中的人脸样本集合可以是服务器发送的，也可以是终端从存储的图像中获取的。具体地，终端可以获取存储的图像集合，并获取图像集合中每一张图像中的人脸，生成人脸样本集合。用户还可以根据喜欢建立人脸样本集合。拍摄画面中可能存在一个或多个拍摄人脸，也可能不存在拍摄人脸。当拍摄画面中存在一个或多个拍摄人脸时，将检测到的各个拍摄人脸与人脸样本集合中的样本人脸进行匹配，统计每一个拍摄人脸对应的样本人脸的匹配数量。

步骤208，根据匹配数量从拍摄人脸中获取目标人脸。

在一个实施例中，获取的各个拍摄人脸对应的样本人脸的匹配数量，拍摄画面中检测到的每一个拍摄人脸都有对应的匹配数量，然后根据匹配数量从拍摄人脸中获取目标人脸。具体地，可以将对应匹配数量最多的拍摄人脸作为目标人脸，也可以将对应匹配数量为预设数量的拍摄人脸作为目标人脸，在此不做限定。例如，检测到拍摄画面中存在三张拍摄人脸，分别为face1、face2和face3，对应的匹配数量分别为10、50、25，则可以将对应匹配数量最多的拍摄人脸作为目标人脸，即将face2作为目标人脸。

步骤210，根据目标人脸调整拍摄参数。

拍摄参数是指在拍摄图像的过程中使用的参数，例如拍摄参数可以是感光度、白平衡参数、对焦参数等，在此不做限定。从拍摄人脸中获取目标人脸，再根据目标人脸调整拍摄参数。可以认为人脸样本集合中存储的样本人脸是用户比较关注的人脸，那么获取的目标人脸也是拍摄画面中用户比较关注的人脸，根据目标人脸调整的拍摄参数也可以适应不同用户的需求。例如，根据目标人脸的肤色调整拍摄时的白平衡参数，或者根据目标人脸调整对焦参数以进行对焦。

上述实施例提供的图像拍摄方法，将拍摄画面中的拍摄人脸与人脸样本集合中的样本人脸进行匹配，统计各个拍摄人脸对应的样本人脸的匹配数量，并根据匹配数量从拍摄画面中获取目标人脸，根据目标人脸调整拍摄参数。人脸样本集合中的样本人脸是用户比较关注的人脸，根据匹配数量获取的目标人脸可以认为是拍摄画面中用户比较关注的人脸，根据目标人脸调整拍摄参数，拍摄得到的图像更符合用户的需求，使得图像的处理更加准确，提高用户黏度。

图3为另一个实施例中图像拍摄方法的流程图。如图3所示，该图像拍摄方法包括步骤302至步骤314。其中：

步骤302，将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理，并统计每一类样本人脸对应的样本数量。

在一个实施例中，聚类处理是指将对象集合分成多个对象组合的过程，每个对象组合是由一个或多个相似的对象组成。将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理，就是将人脸样本集合中的样本人脸分成一个或多个不同类型的过程。例如，人脸样本集合中存储了“张三”、“李四”和“王五”的人脸，则将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理，可以是将样本人脸分别归为“张三”、“李四”和“王五”等三类的过程。聚类处理之后，人脸样本集合中的样本人脸可以分成一个或多个类型，然后再统计每一类样本人脸的样本数量。

具体地，终端的存储空间中存储着图片，终端可以从预设存储地址中直接获取图片，也可以遍历终端中的所有文件夹获取图片。终端的存储空间可以分为内存储器和外接存储器。内存储器是指终端本身自带的存储器，是终端硬件结构的一部分。外接存储器是指终端外接的存储设备，外接存储可以通过专用接口与终端进行数据传输。例如，外接存储器可以是SD卡、U盘等。终端可以获取存储的图像集合，并获取图像集合中每一张图像中的人脸，生成人脸样本集合。图像集合中可以包含内存储器和外接存储器中存储的图片，也可以只包含内存储器中的图片，或只包含外接存储器中的图片，在此不做限定。

提取人脸样本集合中的每一张样本人脸对应的聚类特征，并根据聚类特征将样本人脸进行聚类处理。聚类特征是指用于将样本人脸进行聚类处理的特征，根据提取的聚类特征可以将样本人脸进行聚类处理。一个样本人脸可以对应一个或多和聚类特征，这一个或多个聚类特征决定将该样本人脸分到哪一类。例如，聚类特征可以是指样本人脸的LBP(Local Binary Patterns，局部而知模式)特征、HOG(Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图)特征等。

一般地，终端可以定期或不定期的更新人脸样本集合，并根据人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理。可以设置触发聚类处理的条件，在满足条件的情况下，获取人脸样本集合，并将人脸样本集合中的人脸样本进行聚类处理。预设触发条件是指预先设置的触发聚类处理的条件，在满足该预设触发条件时，获取人脸样本集合，并对人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理。预设触发条件可以但不限于是：终端的新增图片数量大于预设数量；当前时间为预设时间；距上次发起聚类请求的时间超过预设时间段；终端当前处于充电状态；终端中的聚类模型发生变化。其中，聚类模型是指进行聚类处理的算法模型，聚类模型可以将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理。例如，常用的聚类模型包括k-means(K均值)分类模型、层次分类模型、SOM(Self-Organizing Maps，自组织特征映射模型)分类模型和FCM(Flow Cytometry，流式细胞术)分类模型等。

步骤304，启动终端设备的图像拍摄应用，检测拍摄画面中的拍摄人脸。

步骤306，遍历拍摄画面中的拍摄人脸，将拍摄人脸分别与每一类样本人脸进行匹配。

在一个实施例中，检测到拍摄画面中的拍摄人脸后，遍历拍摄画面中的每一张拍摄人脸，并将拍摄人脸分别与每一类样本人脸进行匹配。每一类样本人脸都包含了一张或多张样本人脸，只要拍摄人脸与一类样本人脸中的任意一张样本人脸相匹配，则认为该拍摄人脸与该类样本人脸相匹配。在将拍摄人脸与每一类样本人脸进行匹配的过程中，可以随机选取每一类样本人脸中的一张样本人脸与拍摄人脸进行匹配，也可以预先在每一类样本人脸中选取一张样本人脸作为基准人脸，并将拍摄人脸与基准人脸进行匹配。

步骤308，获取与拍摄人脸相匹配的一类样本人脸对应的样本数量。

将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类，然后统计每一类样本人脸的样本数量。将拍摄人脸分别与每一类样本人脸中的任意一张样本人脸进行匹配，获取相匹配的样本人脸所对应的一类样本人脸的样本数量。这样在统计与拍摄人脸匹配的样本人脸的数量时，不需要将拍摄人脸与每一张样本人脸都进行比较，大大地减少了计算量。

步骤310，获取各个拍摄人脸对应的景深信息。

具体地，在采集图像的时候，可以同时获取图像对应的深度图，深度图中的像素点与图像中的像素点对应。深度图中的像素点表示图像中对应像素点的景深信息，景深信息表示像素点对应的物体到图像采集装置的物理距离。例如，景深信息可以通过双摄像头进行获取，得到的像素点对应的景深信息可以为1米、2米或3米等，分别表示像素点对应的物体到摄像头的物理距离为1米、2米或3米。在拍摄过程中，可以同时获取预览图像对应的深度图，然后根据深度图获取拍摄人脸对应的景深信息。可以理解的是，检测到的拍摄人脸一般为图像中的一个封闭的区域，这个封闭区域由多个像素点构成，而每个像素点都有对应的景深信息。那么获取拍摄人脸对应的景深信息，可以是获取拍摄人脸中所有像素点对应的景深信息的平均值，也可以是获取拍摄人脸中某一个像素点对应的景深信息。

具体地，景深信息可以是通过双摄像头进行获取，还可以是通过激光摄像头进行获取，在此不做限定。图4为一个实施例中获取景深信息的原理图。如图4所示，已知第一摄像头402到第二摄像头404之间的距离T_c，通过第一摄像头402和第二摄像头404分别拍摄物体406对应的图像，根据该图像可以获取第一夹角A₁和第二夹角A2，第一摄像头402到第二摄像头404所在水平线与物体402之间的垂直交点为交点408。假设第一摄像头402到交点408的距离为T_x，那么交点408到第二摄像头404的距离就为T_c-T_x，物体406的景深信息即物体406到交点408的垂直距离为T_s。根据第一摄像头402、物体406和交点408组成的三角形，则可以得到以下公式：

同理，根据第二摄像头404、物体406和交点408组成的三角形，则可以得到以下公式：

由上述公式可以得到物体406的景深信息为：

步骤312，根据景深信息和匹配数量从拍摄人脸中获取目标人脸；

可以理解的是，每个拍摄人脸都有对应的景深信息和匹配数量，根据景深信息和匹配数量从拍摄人脸中获取目标人脸。景深信息可以反映人脸与摄像头的远近，在选取目标人脸的时候，可以更精准地筛选人脸。例如，在拍摄的时候，主人脸一般离摄像头比较近，路人脸离摄像头比较远，则可以根据人脸的景深信息将路人脸过滤掉，在获取拍摄参数的时候，就无需再考虑路人脸。

在一个实施例中，可以获取匹配数量大于数量阈值的拍摄人脸，并根据景深信息从所获取的拍摄人脸中获取目标人脸。数量阈值是用于筛选拍摄人脸的匹配数量的取值，数量阈值可以是预先设定的固定值，也可以是根据相匹配的样本人脸获取的，在此不做限定。例如，可以根据拍摄人脸获取对应的数量阈值，假设拍摄人脸是“小明”，则对应的数量阈值为10，假设拍摄人脸是“小花”，则对应的数量阈值为20。在拍摄过程中，一般可以认为人脸离摄像头越近，则在拍摄画面中该人脸越重要。那么根据景深信息从所获取的拍摄人脸中获取目标人脸，就可以是获取景深信息最小的拍摄人脸作为目标人脸。可以理解的是，人脸离摄像头并不是越近越好，如果人脸离摄像头太近，有可能会导致摄像头失焦等情况。因此还可以是获取景深信息为预设值的拍摄人脸作为目标人脸，在本申请中并不做具体限定。

在本申请提供的其他实施例中，还可以根据景深信息和匹配数量计算拍摄人脸的权重，然后根据权重从拍摄人脸中获取目标人脸。具体地，可以对景深信息划分景深等级，对匹配数量划分数量等级，景深等级和数量等级分别对应一个权重值。根据拍摄人脸对应的景深信息确定所处的景深等级，根据匹配数量确定所处的数量等级，再根据景深等级对应的第一权重值和数量等级对应的第二权重值，计算拍摄人脸对应的权重。计算每一个拍摄人脸对应的权重，然后将对应权重最大的拍摄人脸作为目标人脸。例如，可以将景深信息划分为0～1米、1～3米和大于3米等三个景深等级，对应的权重值分别为0.5、0.3、0.1，匹配数量划分为0～10、10～30、30～50、50～80和大于80等五个数量等级，对应的权重值分别为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5。可以根据景深信息和匹配数量获取第一权重值和第二权重值，然后第一权重值和第二权重值的总和作为拍摄人脸对应的权重。假设拍摄人脸对应的景深信息为1.5米，匹配数量为45，那么对应的第一权重值和第二权重值就分别为0.3和0.3，得到的拍摄人脸的权重就为0.6。在本实施例中，景深信息和匹配数量划分的等级数量不做具体限定，用户可以根据需要进行设置。

步骤314，根据目标人脸调整拍摄参数。

具体地，拍摄参数可以但不限于是快门值、光圈值、感光值、白平衡参数、对焦参数等。可以预先建立样本人脸与拍摄参数的对应关系，每一类样本人脸都有对应的拍摄参数。确定目标人脸之后，根据与目标人脸匹配的样本人脸所对应的拍摄参数，调整当前拍摄参数。还可以先获取目标人脸的特征参数，然后根据特征参数调整拍摄参数。特征参数可以但不限于包括肤色特征、五官特征、轮廓特征等。例如，识别到目标人脸的肤色偏暗，则调整拍摄的感光值，使拍摄的图像更亮。

在一个实施例中，根据目标人脸调整拍摄参数可以包括以下方法中的至少一种：将目标人脸作为对焦区域，调整镜头的对焦参数；将目标人脸作为清晰区域，调整拍摄画面的虚化参数；根据目标人脸调整拍摄画面的亮度参数；根据目标人脸调整拍摄画面的白平衡参数。根据对焦参数调节镜头的位置，拍摄出来的图像可以是目标人脸清晰地成像。根据虚化参数对拍摄画面进行虚化，可以将目标人脸清晰地进行显示，并通过虚化参数对目标人脸以外的区域进行虚化处理。

上述实施例提供的图像拍摄方法，先将人脸样本集合中的样本人脸进行分类，并统计每一类样本人脸的样本数量。将拍摄画面中的拍摄人脸与每一类样本人脸进行匹配，获取相匹配的样本人脸对应的样本数量。无需将拍摄人脸与每一张样本人脸进行匹配，提高了图像拍摄的效率。然后获取拍摄人脸的景深信息，根据景深信息和匹配数量从拍摄画面中获取目标人脸，根据目标人脸调整拍摄参数。人脸样本集合中的样本人脸是用户比较关注的人脸，根据匹配数量获取的目标人脸可以认为是拍摄画面中用户比较关注的人脸，根据目标人脸调整拍摄参数，拍摄得到的图像更符合用户的需求。同时根据景深信息过滤拍摄人脸，使得选取的目标人脸更加符合用户需求，图像的处理更加准确。

图5为一个实施例中图像拍摄系统的系统架构图。如图5所示，该图像拍摄系统中包括客户端502、特征服务器504和聚类服务器506。其中：

客户端502，用于获取人脸样本集合，然后将人脸样本集合发送至特征服务器504，接收特征服务器504返回的聚类特征集合，并将聚类特征集合发送至聚类服务器506。然后接收聚类服务器506返回的聚类结果，并根据聚类结果对人脸样本集合进行分类。其中，人脸样本集合中包括一张或多张样本人脸，聚类结果是根据人脸样本集合进行聚类处理得到的。客户端还用于在拍摄过程中检测拍摄人脸，然后将拍摄人脸与样本人脸进行匹配获取匹配数量，根据匹配数量从拍摄人脸中获取目标人脸，并根据目标人脸调整拍摄参数。

特征服务器504，用于接收客户端502发送的人脸样本集合，并根据人脸样本集合进行特征识别处理得到聚类特征集合，并将聚类特征集合发送至客户端502。

在本申请提供的实施例中，特征服务器可以是一个服务器集群，即通过多台服务器实现特征识别处理的分布式处理。特征服务器可以但不限于提供数据传输服务、加解密服务、特征识别服务、存储接口服务和存储服务。其中，数据传输服务用于数据的传输，例如通过IO Service接收客户端发送的人脸样本集合，或向客户端发送聚类特征集合等。加解密服务用于对数据进行加解密处理，例如通过加解密服务可以是Privacy服务，通过Privacy服务将人脸样本集合进行加密处理。特征识别服务是指提供特征识别处理的服务，例如提取人脸样本集合中的聚类特征。存储服务是存储数据的服务，例如将人脸样本集合在特征服务器上进行存储。存储接口服务是指与存储服务进行对接的服务，例如通过Storage服务实现与存储服务的对接。

聚类服务器506，用于接收客户端502发送的聚类特征集合，根据聚类特征集合进行聚类处理得到聚类结果，并将聚类结果发送至客户端502。

可以理解的是，在一个实施例中，聚类服务器可以但不限于包括：标签数据服务、聚类服务、机器学习服务和数据传输服务。其中，标签数据服务是指根据生成标签数据的服务，例如根据聚类结果生成标签数据。聚类服务是指将数据集合进行聚类处理的服务，例如将聚类特征集合进行聚类处理。聚类服务器还可以对训练图像集合进行训练得到聚类模型和特征识别模型，根据聚类模型对聚类特征集合进行聚类处理，并将特征识别模型发送至特征服务器以提取人脸样本集合的聚类特征集合。机器学习服务就是指提供模型训练的服务，例如根据训练图像集合训练得到聚类模型和特征识别模型。数据传输服务是指提供数据传输的服务，例如通过PUSH方法将聚类处理结果推送给客户端。

图6为另一个实施例中图像拍摄系统的系统架构图。如图6所示，该图像拍摄系统中包括客户端62、本地服务器64和云端服务器66。其中，客户端62可以通过触发器622发起聚类请求，然后通过数据获取模块624从图像数据库620中获取人脸样本集合，然后将人脸样本集合存放在备份数据库626中，并将人脸样本集合发送至本地服务器64。本地服务器64接收到人脸样本集合之后，通过Package打包模块640将人脸样本集合进行打包，并将打包后的人脸样本集合通过通信模块642发送到云端服务器66进行聚类处理。云端服务器66将得到的聚类结果下发到本地服务器64。本地服务器64通过通信模块642接收聚类结果，并通过Package解析模块644将聚类结果进行解析，然后将解析后的聚类结果发送到客户端62。客户端62接收到的聚类结果后，根据聚类结果从备份数据库626中获取人脸样本集合。分类处理模块628再根据聚类结果对人脸样本集合进行分类，并统计每一类样本人脸对应的样本数量。

图7为一个实施例中拍摄图像的展示示意图。如图7所示，该拍摄图像中包含三张拍摄人脸分别为人脸702、人脸704和人脸706。其中，根据拍摄人脸与样本人脸的匹配结果确定人脸702为目标人脸，则根据目标人脸调整虚化参数。最终得到的拍摄图像中，作为目标人脸的人脸702显示为清晰区域，人脸704和人脸706被虚化处理。

图8为一个实施例中图像拍摄装置的结构示意图。如图8所示，该图像拍摄装置800包括人脸检测模块802、数量统计模块804和参数调整模块806。其中：

人脸检测模块802，用于启动终端设备的图像拍摄应用；检测拍摄画面中的拍摄人脸。

数量统计模块804，用于获取人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量。

参数调整模块806，用于根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；根据所述目标人脸调整拍摄参数。

上述实施例提供的图像拍摄装置，将拍摄画面中的拍摄人脸与人脸样本集合中的样本人脸进行匹配，统计各个拍摄人脸对应的样本人脸的匹配数量，并根据匹配数量从拍摄画面中获取目标人脸，根据目标人脸调整拍摄参数。人脸样本集合中的样本人脸是用户比较关注的人脸，根据匹配数量获取的目标人脸可以认为是拍摄画面中用户比较关注的人脸，根据目标人脸调整拍摄参数，拍摄得到的图像更符合用户的需求，使得图像的处理更加准确。

图9为另一个实施例中图像拍摄装置的结构示意图。如图9所示，该图像拍摄装置900包括聚类处理模块902、人脸检测模块904、数量统计模块906、景深获取模块908和参数调整模块910。其中：

聚类处理模块902，用于将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理，并统计每一类样本人脸对应的样本数量。

人脸检测模块904，用于启动终端设备的图像拍摄应用；检测拍摄画面中的拍摄人脸。

数量统计模块906，用于遍历所述拍摄画面中的拍摄人脸，将所述拍摄人脸分别与每一类样本人脸进行匹配；获取与所述拍摄人脸相匹配的一类样本人脸对应的样本数量。

景深获取模块908，用于获取各个拍摄人脸对应的景深信息。

参数调整模块910，用于根据所述景深信息和匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；根据所述目标人脸调整拍摄参数。

上述实施例提供的图像拍摄装置，先将人脸样本集合中的样本人脸进行分类，并统计每一类样本人脸的样本数量。将拍摄画面中的拍摄人脸与每一类样本人脸进行匹配，获取相匹配的样本人脸对应的样本数量。无需将拍摄人脸与每一张样本人脸进行匹配，提高了图像拍摄的效率。然后获取拍摄人脸的景深信息，根据景深信息和匹配数量从拍摄画面中获取目标人脸，根据目标人脸调整拍摄参数。人脸样本集合中的样本人脸是用户比较关注的人脸，根据匹配数量获取的目标人脸可以认为是拍摄画面中用户比较关注的人脸，根据目标人脸调整拍摄参数，拍摄得到的图像更符合用户的需求。同时根据景深信息过滤拍摄人脸，使得选取的目标人脸更加符合用户需求，图像的处理更加准确。

在一个实施例中，参数调整模块910还用于提取人脸样本集合中的每一张样本人脸对应的聚类特征，并根据所述聚类特征将所述样本人脸进行聚类处理。

在一个实施例中，参数调整模块910还用于将对应匹配数量最多的拍摄人脸作为目标人脸。

在一个实施例中，参数调整模块910还用于获取所述匹配数量大于数量阈值的拍摄人脸，并根据所述景深信息从所获取的拍摄人脸中获取目标人脸。

在一个实施例中，参数调整模块910还用于将所述目标人脸作为对焦区域，调整镜头的对焦参数；将所述目标人脸作为清晰区域，调整拍摄画面的虚化参数；根据所述目标人脸调整拍摄画面的亮度参数；根据所述目标人脸调整拍摄画面的白平衡参数。

上述图像拍摄装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将图像拍摄装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述图像拍摄装置的全部或部分功能。

图10为一个实施例中服务器的内部结构示意图。如图10所示，该服务器包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、内存储器和网络接口。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。存储器用于存储数据、程序等，存储器上存储至少一个计算机程序，该计算机程序可被处理器执行，以实现本申请实施例中提供的适用于计算机设备的无线网络通信方法。存储器可包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random-Access-Memory，RAM)等。例如，在一个实施例中，存储器包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现上述实施例所提供的一种图像拍摄方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。网络接口可以是以太网卡或无线网卡等，用于与外部的计算机设备进行通信。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的服务器的限定，具体的服务器可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

启动终端设备的图像拍摄应用；

检测拍摄画面中的拍摄人脸；

获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；

根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；

根据所述目标人脸调整拍摄参数。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述方法还包括：

将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理，并统计每一类样本人脸对应的样本数量。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量包括：

遍历所述拍摄画面中的拍摄人脸，将所述拍摄人脸分别与每一类样本人脸进行匹配；

获取与所述拍摄人脸相匹配的一类样本人脸对应的样本数量。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸包括：

将对应匹配数量最多的拍摄人脸作为目标人脸。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述方法还包括：

获取各个拍摄人脸对应的景深信息；

所述根据所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸包括：

根据所述景深信息和匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述根据所述景深信息和匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸包括：

获取所述匹配数量大于数量阈值的拍摄人脸，并根据所述景深信息从所获取的拍摄人脸中获取目标人脸。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述根据所述目标人脸调整拍摄参数包括以下方法中的至少一种：

将所述目标人脸作为对焦区域，调整镜头的对焦参数；

将所述目标人脸作为清晰区域，调整拍摄画面的虚化参数；

根据所述目标人脸调整拍摄画面的亮度参数；

根据所述目标人脸调整拍摄画面的白平衡参数。

一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的图像拍摄方法。

本申请实施例还提供了一种计算机设备。如图11所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该计算机设备可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑、穿戴式设备等任意终端设备，以计算机设备为手机为例：

图11为与本申请实施例提供的计算机设备相关的手机的部分结构的框图。参考图11，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路1110、存储器1120、输入单元1130、显示单元1140、传感器1150、音频电路1160、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块1170、处理器1180、以及电源1190等部件。本领域技术人员可以理解，图11所示的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

其中，RF电路1110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，可将基站的下行信息接收后，给处理器1180处理；也可以将上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路1110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System ofMobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access，WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE))、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。

存储器1120可用于存储软件程序以及模块，处理器1180通过运行存储在存储器1120的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1120可主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能的应用程序、图像播放功能的应用程序等)等；数据存储区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、通讯录等)等。此外，存储器1120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元1130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机1100的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1130可包括触控面板1131以及其他输入设备1132。触控面板1131，也可称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1131上或在触控面板1131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。在一个实施例中，触控面板1131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1180，并能接收处理器1180发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1131。除了触控面板1131，输入单元1130还可以包括其他输入设备1132。具体地，其他输入设备1132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)等中的一种或多种。

显示单元1140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1140可包括显示面板1141。在一个实施例中，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1141。在一个实施例中，触控面板1131可覆盖显示面板1141，当触控面板1131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1180以确定触摸事件的类型，随后处理器1180根据触摸事件的类型在显示面板1141上提供相应的视觉输出。虽然在图11中，触控面板1131与显示面板1141是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1131与显示面板1141集成而实现手机的输入和输出功能。

手机1100还可包括至少一种传感器1150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1141的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1141和/或背光。运动传感器可包括加速度传感器，通过加速度传感器可检测各个方向上加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；此外，手机还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器等。

音频电路1160、扬声器1161和传声器1162可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1161，由扬声器1161转换为声音信号输出；另一方面，传声器1162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1180处理后，经RF电路1110可以发送给另一手机，或者将音频数据输出至存储器1120以便后续处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1170可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图11示出了WiFi模块1170，但是可以理解的是，其并不属于手机1100的必须构成，可以根据需要而省略。

处理器1180是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1120内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。在一个实施例中，处理器1180可包括一个或多个处理单元。在一个实施例中，处理器1180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1180中。

手机1100还包括给各个部件供电的电源1190(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

在一个实施例中，手机1100还可以包括摄像头、蓝牙模块等。

在本申请实施例中，该移动终端所包括的处理器1180执行存储在存储器上的计算机程序时实现上述实施例提供的图像拍摄方法。

本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种图像拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：

启动终端设备的图像拍摄应用；

检测拍摄画面中的拍摄人脸；

获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；

获取各个拍摄人脸对应的景深信息；

根据所述景深信息和所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；

根据所述目标人脸调整拍摄参数；

所述根据所述景深信息和匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸包括：

对景深信息划分景深等级，对匹配数量划分数量等级，所述景深等级对应第一权重值，所述数量等级对应第二权重值，根据所述拍摄人脸对应的景深信息确定所处的景深等级，根据所述匹配数量确定所处的数量等级，根据所处的景深等级对应的第一权重值和所处的数量等级对应的第二权重值，计算每一个所述拍摄人脸对应的权重，将对应权重最大的所述拍摄人脸作为目标人脸。

2.根据权利要求1所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述方法还包括：

将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理，并统计每一类样本人脸对应的样本数量。

3.根据权利要求2所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量包括：

遍历所述拍摄画面中的拍摄人脸，将所述拍摄人脸分别与每一类样本人脸进行匹配；

获取与所述拍摄人脸相匹配的一类样本人脸对应的样本数量。

4.根据权利要求1至3任一项所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸调整拍摄参数包括以下方法中的至少一种：

将所述目标人脸作为对焦区域，调整镜头的对焦参数；

将所述目标人脸作为清晰区域，调整拍摄画面的虚化参数；

根据所述目标人脸调整拍摄画面的亮度参数；

根据所述目标人脸调整拍摄画面的白平衡参数。

5.一种图像拍摄装置，其特征在于，所述装置包括：

人脸检测模块，用于启动终端设备的图像拍摄应用；检测拍摄画面中的拍摄人脸；

数量统计模块，用于获取所述终端设备中的人脸样本集合中与各个所述拍摄人脸相匹配的样本人脸的匹配数量；

景深获取模块，用于获取各个拍摄人脸对应的景深信息；

参数调整模块，用于根据所述景深信息和所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸；根据所述目标人脸调整拍摄参数；

所述参数调整模块用于根据所述景深信息和所述匹配数量从所述拍摄人脸中获取目标人脸，包括：对景深信息划分景深等级，对匹配数量划分数量等级，所述景深等级对应第一权重值，所述数量等级对应第二权重值，根据所述拍摄人脸对应的景深信息确定所处的景深等级，根据所述匹配数量确定所处的数量等级，根据所处的景深等级对应的第一权重值和所处的数量等级对应的第二权重值，计算每一个所述拍摄人脸对应的权重，将对应权重最大的所述拍摄人脸作为目标人脸。

6.根据权利要求5所述的图像拍摄装置，其特征在于，所述装置还包括：

聚类处理模块，用于将人脸样本集合中的样本人脸进行聚类处理，并统计每一类样本人脸对应的样本数量。

7.根据权利要求6所述的图像拍摄装置，其特征在于，

所述数量统计模块，还用于遍历所述拍摄画面中的拍摄人脸，将所述拍摄人脸分别与每一类样本人脸进行匹配；获取与所述拍摄人脸相匹配的一类样本人脸对应的样本数量。

8.根据权利要求5至7任一项所述的图像拍摄装置，其特征在于，

所述参数调整模块，还用于将所述目标人脸作为对焦区域，调整镜头的对焦参数；将所述目标人脸作为清晰区域，调整拍摄画面的虚化参数；根据所述目标人脸调整拍摄画面的亮度参数；根据所述目标人脸调整拍摄画面的白平衡参数。

9.一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

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