CN111432114B - 基于拍摄构图评分方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种拍摄构图评分方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：检测人脸图像；选取所述人脸图像的构图分析参考点；基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；计算所述人脸图像的亲密度加分值；根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。本发明所提供的拍照构图的自动评分方法能够自动提取视频中的合适照片推荐给用户，或触发拍照机制，为用户提供更多优质照片。

Description

基于拍摄构图评分方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种拍摄构图评分方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

生活中经常会有一些精彩的瞬间或者值得回忆的美好时刻需要保留。例如婴幼儿在成长的过程会不断进步，也会给父母带来很多欢乐的时刻。父母都喜欢用摄像机或数码相机抓怕婴幼儿的照片，以记录婴幼儿美好的瞬间，但由于工作繁忙和其他原因的影响，父母并不能时刻陪伴儿童，不能抓拍到婴幼儿的每一个精彩瞬间。而通过摄像机实时录像这种方式会拍摄大量的无效图像(如人脸被遮挡、人脸无表情等图像)，一方面，要耗费人很多时间在视频中找精彩的照片，另一方面，大量的无效图像会占用内存空间，影响继续拍摄。因此，需要在拍摄前，需要一种能够自动评价待拍摄图像的构图是否合理的方法，从而能够自动抓拍高质量的图像。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种拍摄构图评分方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中无法自动识别高质量构图照片的技术问题。

为实现上述目的，本发明一方面提供一种拍摄构图评分方法，所述方法包括：

检测人脸图像；

选取所述人脸图像的构图分析参考点；

基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；

计算所述人脸图像的亲密度加分值；

根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。

进一步的，所述选取所述人脸图像的构图分析参考包括：

当所述人脸图像中只存在一个人脸框，选取所述人脸框的中心点为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在多个人脸框，计算最外侧两个人脸框的中点，选取所述中点与单个人脸框到预设图像中心的距离中的最小距离对应的点作为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且只存在一个侧脸时，选取所述侧脸人脸框的中心点作为构图分析参考点；所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且存在两个侧脸时，将所述人脸框中离预设图像中心最近的距离与两人脸中心到预设图像中心距离进行比较，选取距离最小的点作为构图分析的参考点；

当所述人脸图像存在亲密关系且与目标人脸存在亲密关系的人脸框面积与目标人脸框面积比小于阈值，比较亲密关系中心与当前参考中心距离预设图像中心距离小的点作为构图分析的参考点；所述亲密关系中心为存在亲密关系的两个人脸框的中心点，所述当前参考中心是所述人脸图像中包含人脸区域的中心点。

进一步的，所述基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值包括：

基于所述构图分析参考点设置预设图像中心区域；

当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域时构图减分值为零；

当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域之外时，分别计算目标人脸中心到所述预设图像中心的距离(dx，dy)，所述人脸图像的构图减分值Location_score为：

Location_score＝－(0.5*dx+0.08*dy)。

进一步的，所述预设图像中心区域大小等于所选目标人脸的大小，目标人脸中心为构图分析的参考点。

进一步的，所述计算所述人脸图像的亲密度加分值包括：

当所述人脸图像中仅存在一个人脸时亲密度加分值为零；

当所述人脸图像中包含至少两张人脸图像且包含目标人脸图像时，判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密；

若所述目标人脸与其他人脸亲密，计算每个其他人脸与目标人脸的子亲密度加分项，

其中，k为其他人脸个数，x为其他人脸中心与目标人脸中心的距离，weight为所述其他人脸子亲密度的权重值，thresh为亲密度阈值；

将所述子亲密度加分项求和得到亲密度加分项。

进一步的，所述判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密包括：

判断所述目标人脸框与其他人脸框的距离是否小于亲密度阈值thresh＝2*(w1+w2)，其中，w1，w2分别为目标人脸宽度和其他人脸宽度；

若所述目标人脸框与其他人脸框的距离小于亲密度阈值，确定所述目标人脸与其他人脸亲密。

进一步的，所述方法还包括：

拍摄并存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像；

或者，将存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像推荐给用户。

本发明还提供一种拍摄构图评分装置，所述装置包括：

检测模块，用于检测人脸图像；

选取模块，用于选取所述人脸图像的构图分析参考点；

第一计算模块，用于基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；

第二计算模块，用于计算所述人脸图像的亲密度加分值；

确定模块，用于根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。

本发明另一方面还提供一种拍摄构图评分设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述任一项所述的方法。

本发明另一方面还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。

本发明提供的拍摄构图评分方法、装置、设备及存储介质，通过选取人脸图像的构图分析参考点；基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；计算所述人脸图像的亲密度加分值；根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。这样，在摄像头的拍摄过程中中，无需用户操作也能智能化地抓拍构图评分较高的场景，提升相机的智能型和实用性，并提升用户体验。本发明所提供的拍照构图的自动评分方法能够自动提取视频中的合适照片推荐给用户，或触发拍照机制，为用户提供更多优质照片。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种拍摄构图评分方法流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种拍摄构图评分方法流程图；

图3为本发明实施例三提供的一种拍摄构图评分装置的结构示意图；

图4为本发明实施例四提供的一种拍摄构图评分设备的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

实施例一

本发明实施例一提供一种拍摄构图评分方法，如图1所示，所述方法包括：

S1、检测人脸图像；

具体的，本步骤可以通过人脸检测器自动检测视频流中的图像；判断当前帧图像是否存在人脸图像，本实施例中，所述人脸图像至少包含一个人脸。

S2、选取所述人脸图像的构图分析参考点；

其中，构图分析参考点是用来评价图像中所有人脸在图像中的聚集位置的参数，可以通过计算构图参考点与预设图像中心的距离来判断图像中所有人脸所在区域远离图像中心的程度。其中，预设图像中心可以是图像的几何中心点，也可以是图像中所有人脸所在区域的中心点，还可以是其他点，本发明不作具体限定。

本实施例中，所述人脸图像中至少包含一个人脸框，所述人脸图像中可以包含预设的目标人脸框，也可以不包括预设的目标人脸框。其中，目标人脸框可以是用户感兴趣的人脸，如婴儿脸框，老人脸框等等。

示例性的，当所述人脸图像中只存在一个人脸框，所述人脸框的中心点为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在多个人脸框，计算最外侧两个人脸框的中点，将所述中点与单个人脸框到预设图像中心的距离中的最小距离对应的点作为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且只存在一个侧脸时，将所述侧脸人脸框的中心点作为构图分析参考点；所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且存在两个侧脸时，将所述人脸框中离预设图像中心最近的距离与两人脸中心到预设图像中心距离进行比较，选取距离最小的点作为构图分析的参考点；

当所述人脸图像存在亲密关系且与目标人脸存在亲密关系的人脸框面积与目标人脸框面积比小于阈值，比较亲密关系中心与当前参考中心距离预设图像中心距离小的点作为构图分析的参考点；所述亲密关系中心为存在亲密关系的两个人脸框的中心点，所述当前参考中心是所述人脸图像中包含人脸区域的中心点。

S3、基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；

其中，构图减分值是根据图像中的人脸与图像中心的偏移程度进行减分的评分值。具体的，本步骤包括：

S31、基于所述构图分析参考点设置预设图像中心区域；

其中，所述预设图像中心区域大小等于所选目标人脸的大小，目标人脸中心为构图分析的参考点。当人脸图像中存在多个人脸时，预设图像中心区域的大小为预先设置的固定值。

S32、当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域时不扣分；

其中，目标人脸中心可以是目标人脸的几何中心点。

S33、当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域之外时，分别计算目标人脸中心到所述预设图像中心的距离(dx，dy)，所述人脸图像的构图减分值Location_score为：

Location_score＝－(0.5*dx+0.08*dy)。

需要说明的是，当人脸图像中不包含目标人脸图像时，在一种情况中，用户对不包含目标人脸图像的图像也感兴趣，则所述人脸图像的构图减分值为预设固定值；在另一种情况中，用户对不包含目标人脸图像的图像不感兴趣，则结束对所述人脸图像的拍摄构图评分，继续检测视频后续的人脸图像。

S4、计算所述人脸图像的亲密度加分值；

本实施例中，亲密度是用来评价两个人脸的横向距离远近的参数。

具体的，所述计算所述人脸图像的亲密度加分值包括：

S41、当所述人脸图像中仅存在一个人脸时不加分；

S42、当所述人脸图像中包含至少两张人脸图像且包含目标人脸图像时，判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密；

其中，所述判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密包括：

判断所述目标人脸框与其他人脸框的距离是否小于亲密度阈值thresh＝2*(w1+w2)，其中，w1，w2分别为目标人脸宽度和其他人脸宽度；

若所述目标人脸框与其他人脸框的距离小于亲密度阈值，确定所述目标人脸与其他人脸亲密。

S43、若所述目标人脸与其他人脸亲密，计算每个其他人脸与目标人脸的子亲密度加分项，

其中，k为其他人脸个数，x为其他人脸中心与目标人脸中心的距离，weight为所述其他人脸子亲密度的权重值，thresh为亲密度阈值；

S44、将所述子亲密度加分项求和得到亲密度加分项。

S5、根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。

具体的，人脸图像的拍摄构图评分为构图减分值和亲密度加分值之和。

本发明提供的拍摄构图评分方法，通过选取人脸图像的构图分析参考点；基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；计算所述人脸图像的亲密度加分值；根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。这样，在摄像头的拍摄过程中中，无需要求用户操作也能智能化地抓拍构图评分较高的场景，提升了相机的智能型和实用性，并提升了用户体验。本发明所提供的拍照构图的自动评分方法能够自动提取视频中的合适照片推荐给用户，或触发拍照机制，为用户提供更多优质照片。

实施例二

本发明实施例二提供一种拍摄构图评分方法，如图2所示，该方法包括：

S201、检测人脸图像；

S202、根据人脸图像中的人脸特征将所述人脸图像分组；

具体的，将存在目标人脸的图像分为第一组人脸图像，将只有两个非目标人脸的图像分为第二组人脸图像，将其他图像分为第三组人脸图像。

S203、根据人脸图像组选取所述人脸图像的构图分析参考点；

示例性的，第一人脸图像的中心点为构图分析参考点；

对于第二人脸图像，若只存在一个侧脸时，将所述侧脸人脸框的中心点作为构图分析参考点；若存在两个侧脸时，将所述人脸框中离预设图像中心最近的距离与两人脸中心到预设图像中心距离进行比较，选取距离最小的点作为构图分析的参考点；

对于第三人脸图像，当所述人脸图像中存在多个人脸框，计算最外侧两个人脸框的中点，将所述中点与单个人脸框到预设图像中心的距离中的最小距离对应的点作为构图分析参考点；

进一步的，当所述人脸图像存在亲密关系且与目标人脸存在亲密关系的人脸框面积与目标人脸框面积比小于阈值，比较亲密关系中心与当前参考中心距离预设图像中心距离小的点作为构图分析的参考点；所述亲密关系中心为存在亲密关系的两个人脸框的中心点，所述当前参考中心是所述人脸图像中包含人脸区域的中心点。

S204、基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；

S205、计算所述人脸图像的亲密度加分值；

S206、根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。

上述步骤S204～S206分别与实施例一中的步骤S3～S5相同，此处不再赘述。

S207、拍摄并存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像；或者，将存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像推荐给用户。

本发明所提供的拍照构图的自动评分方法能够自动提取视频中的合适照片推荐给用户，或触发拍照机制，为用户提供更多优质照片。

基于上述各方法实施例，提出以下装置实施例。

实施例三

本发明实施例三提供一种拍摄构图评分装置3，如图3所示，该拍摄构图评分装置3包括：

检测模块31，用于检测人脸图像；

选取模块32，用于选取所述人脸图像的构图分析参考点；

第一计算模块33，用于基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；

第二计算模块34，用于计算所述人脸图像的亲密度加分值；

确定模块35，用于根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。

拍摄模块36，用于拍摄并存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像；或者，将存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像推荐给用户。

在一种具体实施方式中，所述选取模块32具体用于：

所述选取所述人脸图像的构图分析参考包括：

当所述人脸图像中只存在一个人脸框，选取所述人脸框的中心点为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在多个人脸框，计算最外侧两个人脸框的中点，选取所述中点与单个人脸框到预设图像中心的距离中的最小距离对应的点作为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且只存在一个侧脸时，选取所述侧脸人脸框的中心点作为构图分析参考点；所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且存在两个侧脸时，将所述人脸框中离预设图像中心最近的距离与两人脸中心到预设图像中心距离进行比较，选取距离最小的点作为构图分析的参考点；

当所述人脸图像存在亲密关系且与目标人脸存在亲密关系的人脸框面积与目标人脸框面积比小于阈值，比较亲密关系中心与当前参考中心距离预设图像中心距离小的点作为构图分析的参考点；所述亲密关系中心为存在亲密关系的两个人脸框的中心点，所述当前参考中心是所述人脸图像中包含人脸区域的中心点。

所述第一计算模块33包括：

设置模块，用于基于所述构图分析参考点设置预设图像中心区域；

第一子计算模块，用于当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域时，所述构图减分值为零；当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域之外时，分别计算目标人脸中心到所述预设图像中心的距离(dx，dy)，所述人脸图像的构图减分值Location_score为：

Location_score＝－(0.5*dx+0.08*dy)。

其中，所述预设图像中心区域大小等于所选目标人脸的大小，目标人脸中心为构图分析的参考点。

所述第二计算模块34包括：

设置模块，用于当所述人脸图像中包含至少两张人脸图像且包含目标人脸图像时，判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密；

第二子计算模块，用于若所述目标人脸与其他人脸亲密，计算每个其他人脸与目标人脸的子亲密度加分项，

其中，k为其他人脸个数，x为其他人脸中心与目标人脸中心的距离，weight为所述其他人脸子亲密度的权重值，thresh为亲密度阈值；将所述子亲密度加分项求和得到亲密度加分项。

优选地，本发明还公开了一种拍摄构图评分设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现本实施例所述的方法。

具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器402包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的拍摄构图评分方法。

在一个示例中，拍摄构图评分设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图4所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。

通信接口403，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线410包括硬件、软件或两者，将拍摄构图评分设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

另外，结合上述实施例中的拍摄构图评分方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种拍摄构图评分方法。

本发明提供的拍摄构图评分方法、装置、设备及存储介质，通过选取人脸图像的构图分析参考点；基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；计算所述人脸图像的亲密度加分值；根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分。这样，在摄像头的拍摄过程中中，无需用户操作也能智能化地抓拍构图评分较高的场景，提升相机的智能型和实用性，并提升用户体验。本发明所提供的拍照构图的自动评分方法能够自动提取视频中的合适照片推荐给用户，或触发拍照机制，为用户提供更多优质照片。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者终端中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (7)

1.一种拍摄构图评分方法，其特征在于，所述方法包括：

检测人脸图像；

选取所述人脸图像的构图分析参考点；

基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；

计算所述人脸图像的亲密度加分值；

根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分；

其中，所述选取所述人脸图像的构图分析参考点包括：

当所述人脸图像中只存在一个人脸框，选取所述人脸框的中心点为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在多个人脸框，计算最外侧两个人脸框的中点，选取所述中点与单个人脸框到预设图像中心的距离中的最小距离对应的点作为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且只存在一个侧脸时，选取所述侧脸人脸框的中心点作为构图分析参考点；所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且存在两个侧脸时，将所述人脸框中离预设图像中心最近的距离与两人脸中心到预设图像中心距离进行比较，选取距离最小的点作为构图分析的参考点；

当所述人脸图像存在亲密关系且与目标人脸存在亲密关系的人脸框面积与目标人脸框面积比小于阈值，比较亲密关系中心与当前参考中心距离预设图像中心距离小的点作为构图分析的参考点；所述亲密关系中心为存在亲密关系的两个人脸框的中心点，所述当前参考中心是所述人脸图像中包含人脸区域的中心点；

所述基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值包括：

基于所述构图分析参考点设置预设图像中心区域；

当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域时构图减分值为零；

当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域之外时，分别计算目标人脸中心到所述预设图像中心的距离（dx，dy），所述人脸图像的构图减分值Location _ score为：

Location _ score=－（0.5*dx+0.08*dy）；

所述计算所述人脸图像的亲密度加分值包括：

当所述人脸图像中仅存在一个人脸时亲密度加分值为零；

当所述人脸图像中包含至少两张人脸图像且包含目标人脸图像时，判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密；

若所述目标人脸与其他人脸亲密，计算每个其他人脸与目标人脸的子亲密度加分项，

，其中，k为其他人脸个数，x为其他人脸中心与目标人脸中心的距离，weight为所述其他人脸子亲密度的权重值，thresh为亲密度阈值；

将所述子亲密度加分项求和得到亲密度加分项。

2.根据权利要求1所述的拍摄构图评分方法，其特征在于，所述预设图像中心区域大小等于所选目标人脸的大小，目标人脸中心为构图分析的参考点。

3.根据权利要求1所述的拍摄构图评分方法，其特征在于，所述判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密包括：

判断所述目标人脸框与其他人脸框的距离是否小于亲密度阈值thresh=2*( w1+w2 )，其中，w1，w2 分别为目标人脸宽度和其他人脸宽度；

若所述目标人脸框与其他人脸框的距离小于亲密度阈值，确定所述目标人脸与其他人脸亲密。

4.根据权利要求1所述的拍摄构图评分方法，其特征在于，所述方法还包括：

拍摄并存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像；

或者，将存储摄构图评分大于预设评分值的人脸图像推荐给用户。

5.一种拍摄构图评分装置，其特征在于，所述装置包括：

检测模块，用于检测人脸图像；

选取模块，用于选取所述人脸图像的构图分析参考点；

第一计算模块，用于基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值；

第二计算模块，用于计算所述人脸图像的亲密度加分值；

确定模块，用于根据所述构图减分值和所述亲密度加分值确定所述人脸图像的拍摄构图评分；

其中，所述选取所述人脸图像的构图分析参考点包括：

当所述人脸图像中只存在一个人脸框，选取所述人脸框的中心点为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在多个人脸框，计算最外侧两个人脸框的中点，选取所述中点与单个人脸框到预设图像中心的距离中的最小距离对应的点作为构图分析参考点；

当所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且只存在一个侧脸时，选取所述侧脸人脸框的中心点作为构图分析参考点；所述人脸图像中存在两个非目标人脸框且存在两个侧脸时，将所述人脸框中离预设图像中心最近的距离与两人脸中心到预设图像中心距离进行比较，选取距离最小的点作为构图分析的参考点；

当所述人脸图像存在亲密关系且与目标人脸存在亲密关系的人脸框面积与目标人脸框面积比小于阈值，比较亲密关系中心与当前参考中心距离预设图像中心距离小的点作为构图分析的参考点；所述亲密关系中心为存在亲密关系的两个人脸框的中心点，所述当前参考中心是所述人脸图像中包含人脸区域的中心点；

所述基于所述构图分析参考点计算所述人脸图像的构图减分值包括：

基于所述构图分析参考点设置预设图像中心区域；

当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域时构图减分值为零；

当目标人脸中心位于所述预设图像中心区域之外时，分别计算目标人脸中心到所述预设图像中心的距离（dx，dy），所述人脸图像的构图减分值Location _ score为：

Location _ score=－（0.5*dx+0.08*dy）；

所述计算所述人脸图像的亲密度加分值包括：

当所述人脸图像中仅存在一个人脸时亲密度加分值为零；

当所述人脸图像中包含至少两张人脸图像且包含目标人脸图像时，判断所述目标人脸与其他人脸是否亲密；

若所述目标人脸与其他人脸亲密，计算每个其他人脸与目标人脸的子亲密度加分项，

，其中，k为其他人脸个数，x为其他人脸中心与目标人脸中心的距离，weight为所述其他人脸子亲密度的权重值，thresh为亲密度阈值；

将所述子亲密度加分项求和得到亲密度加分项。

6.一种拍摄构图评分设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。

7.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。

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