TW201248521A - Automatically optimizing capture of images of one or more subjects - Google Patents

Description

201248521 々、發明說明： 【相關申請案之交叉引用】 本申請案主張2011年5月 23曰申請之標題為 「AUTOMATICALLY OPTIMIZING CAPTURE OF IMAGES OF ONE OR MORE SUBJECTS」之臨時申請案 第61/488,933號的優先權。 【發明所屬之技術領域】 本發明係關於自動最佳化對一或更多個主題之影像的 擷取。 【先前技術】 拍照之現狀涉及拍攝一或更多個人之照片及希望照片 合適。或者，一旦照片被拍攝，可對照片作後處理以改 變照片以使得照片中的每個人都睁開眼睛、微笑等。然 而，因為擷取影像之瞬間已過去，所以若經後處理之影 像仍不合適，則攝影師就無能為力了。 【發明内容】 本發明之實施例大體而言係關於擷取具有最佳化主題 特徵之影像。在試著擷取一個或更多個人之影像時，可 能難以協調所有人使該所有人都睜開眼睛、微笑或有其 他理想的表情。影像中的人愈多，擷取具有最佳面部表 情之所有主題就變得愈困難。使用本文所描述之實施 例，可擷取主題之複數個影像。所擷取之影像可形成分 201248521 鏡表，在该分鏡表中可偵測到主題之面部。在複數個影 像内找到主題之至少一個特徵，且可選擇特徵可被最佳 化之影像。接著，可藉由主題之特徵產生最佳化影像且 將該最佳化影像加以儲存。 藉由以下申凊專利範圍而非本發明内容來界定實施 例。由於此原因，在此提供各個態樣之高階概述以提供 本發明之概述且引入下文進一步描述之概念的選擇。本 發明内谷不欲識別所主張之標的物的關鍵特徵或基本特 徵。本發明内容亦不欲用作孤立的用以確定所主張之標 的物的範疇之辅助。 【實施方式】 在此特定地描述本發明之實施例的標的物以滿足法定 要求但描述之本身不欲必然限制申請專利範圍之範 疇。相反，可結合其他現有技術或未來技術按其他方式 體現所主張之標的物以包括類似於本文件中所描述之步 驟的不同步驟或步驟組合。除非且除明確描述個別步驟 之次序外，否則不應將術語解釋為暗示本文所揭示之各 個步驟間的任何特定次序。 本發明大體而言係關於自動擷取主題之最佳化影像。 隨著採用照相機手機、數位照相機及其他含有照相機之 裝置，使用者拍攝愈來愈多的照片。特定言之，藉由雲 端儲存及社交網路，即刻上傳所擷取之像片以展示給其 他人日盈盛行。然而，所擷取之影像可能不會比像片之 201248521 主題特別好看。當在不存取後處理程式之情況下上傳 時’所擷取的内容就是展示給外界的内容。本文呈現— 種用於在影像被擷取時最佳化影像以使得所儲存之影像 代表主題之特徵之最佳影像的方法。 在一實施例中，一或更多個電腦儲存媒體可具有體現 於一或更多個電腦儲存媒體上之電腦可執行指令，該等 電腦可執行指令在執行時自動擷取具有最佳化主題特徵 之影像。擷取主題巾之一或更多個主題之影像，且偵測 或更多個主之面部。在一或更多個主題中找到特 徵。具有該特徵之影像被選擇、最佳化且儲存作為具有 該一或更多個主題之該特徵的最佳化影像。 另一貫她例自動擷取具有最佳化主題特徵之影像。藉 由照相機來擷取一或更多個主題之複數個影像。在複數 個影像中找到-或更多個主題之至少—個最佳化特徵。 最後儲存具有-或更多個主題之至少一個最佳化特徵的 最佳化影像。 在另一實施例中，-或更多個電腦儲存媒體可具有體 現於該-或更多個電腦儲存職上之電腦可執行指令， 該等電腦可執行指令在執行時自動擷取具有最佳化：題 特徵之影像。可摘測第一主題之第一面部，且可掏取第 -主題之複數個影像。债測複數個影像中之第—主題之 第一額外㈣，且識別複數個影像中之至少一個影像之 在該至少-個影像中，第1外特徵經最佳化。最後健 存具有第-主題之最佳化第―額外特徵之 5 201248521 化影像。 ^本發明之概述中已簡單描述，現在描述示例性摔作 二兄丄在該操作環境中，可實施本發明之m態樣。一 广’參考圖式’且詳言之，首先參考圖！，圖示了 =實施本發明之實施例之示例性操作環境且該示例性 =境大體上指定為計算裝置⑽。計算裝置⑽僅 境之-實例，料算裝置⑽不欲提 本發明之使用或功能性之料的任何限制。亦μ” 算裝置100解釋為具有關於所圖示之組件中之任：者或 組合的任何相依性或要求。 本發明之實施例可在由電腦或諸如個人資料助理或1 他手持式裝置之其他機器來執行的電腦程式碼或機器可 用指令（包括諸如程式模組之電腦可執行指令）之一般 内容脈絡中描述。一般而言’包括常式、程式、物件、 組件、資料結構等之程式模組指的是執行料任務或實 施特定抽象資料類型的鞀 貝i的程式碼。本發明之實施例可按各 種系統配置實踐’該等系統配置包括手持式裝置、消費 性電子產品、通用電腦、更特殊的計算裝置及以上之類 似者。本發明之實施例亦可在分散式計算環境中實踐， 在該等分散式計算環财’可藉由遠端處理裝置執行任 務’該等遠端處理裝置可藉由通信網路鏈接。 繼續參看圖卜計算裝置1〇〇包括匯流排ι〇ι，該匯流 排101直接或間接耗接以下裝置：記憶體1〇2、一或更 多個處理器103、-或更多個呈現組件1〇4、輸入/輸出 201248521 (I/O)埠105、I/O組件106及說明性電源1〇7。匯流排 101代表可為一或更多個匯流排（諸如位址匯流排資 料匯流排或以上匯流排之組合）之物件。雖然為清晰起 見，圖1之各個方塊藉由線條圖示，但事實上，描繪各 個組件並不那麼清晰，且比喻來說，更準確地，線條將 為灰色且模糊的。舉例而言，可將諸如顯示器裝置之呈 現組件當作I/O組件。另外，許多處理器具有記憶體。 本發明者認識到此為本項技術之本質，且重申圖丨之圖 僅說明可與本發明之一或更多個實施例結合使用的示例 性計算裝置》在諸如「工作站」、「伺服器」、「膝上型電 J手持式裝置」專之種類間未作區分，因為所有該 等種類皆預期在圖丨之範圍内且指代「計算 〇 計算裝置100通常包括各種電腦可讀媒體。電腦可讀 媒體可為彳由計算裝1 _存取的任何可用媒體，且電 腦可讀媒體包括揮發性媒體及非揮發性媒體、可移除媒 體及不可移除媒體。舉例而言，但並非限制，電腦可讀 媒體可包含電腦儲存媒體及通信媒體。電腦儲存媒體包 括以用於儲存諸如電腦可讀指令、資料結構、程式模組 或其他資料之資訊的任何方法或技術來實施的揮發性媒 體及非揮發性㈣、可移㈣體^可移除媒體。電腦 儲存媒體包括（但不限於）隨機存取記憶體（RAM)、 唯讀記憶體（ROM)、電子可抹除可程式化唯讀記憶體 (EEPROM )、快閃記憶體或其他記憶體技術、 CD-ROM、數位通用光碟（DVD) <其他全像記憶體、 201248521 或其他磁性儲存裝置或任何其 可用以編碼所要資訊且可由計 磁卡、磁帶、磁碟儲存器 他媒體，該任何其他媒體 算裝置1 〇〇存取。 之電腦：广包括呈揮發性及/或非揮發性記憶體形式 電脑健存媒體。記憶體1G2可為可移除的 的或以上之組合。示 J移除 雄撼^ 置包括固態記憶體、硬 碟機、先碟機等。計算裝硬 ^ I/O 匕括自诸如圮憶體102 各種實體讀取資料之-或更多個處理 益。呈現組件1 〇4向使用去 示例性呈餘件包括顯干^置、置呈現資料指示。 卞已栝顯不益裝置、揚聲器、列印、 振動組件及以上之類似者。 之i1G5允許#异裝置⑽邏輯輕接至包括ι/〇組件 該等1/0組件106中之-些組件可為 遊戲1 ; 1/0組件106包括麥克風、控制杆、 遊戲台、衛星碟形天線、掃描器、印表機、無線裝置及 以上之類似者。 π衣置及 圖2圖示根據—實施例所提供之自_取具有最佳化 =特徵之影像。利用數位照相機、照相 =之❹者可在步驟加中按壓或以其他方式致動^ 按鈕。右偵測到主題之面部，則照相機可以 拍攝一系列照片戋影德 ^ ^^ k棋式」 個昭M “ 像議式在短時間内摘取複數 個，、、、片。在系列中之每一照片或影像中，可在步驟加 中所識別之面部區域内判定主題之眼睛之位置。在一竇 施例中’可能存在許多可能之㈣追縱演算法 8 201248521 主題之眼睛以發現眼晴是否為睁開或閉上的，如205中 所圖不。右存在所有主題之眼睛皆為睁開的單一影像， 則可選擇彼影像。但若每一主題在不同影像中顯示最佳 :二二’則可使用所選擇之影像中之最佳化特徵組成 衫像。因此保存最可能包括主題之睁開的眼睛之 =，如206中所圖示。可丟棄以叢發模式拍攝之剩餘 衫像。或者，若未偵測到主題之面部，則照相機以正常 模式或其他W知模式拍攝單—影像或照片（ 208中所圖 不）且照相機保存單-影像（2G9中所圖示）。 參考圖3，圖示用於自動操取具有最佳化主題特徵之 影像的示例性系統3GG。影像輸人302及感測器3〇3可 。包括任何影像感測器，包括電荷搞合元件（⑽）感測 器或互補金屬氧化物半導體（⑽s)感測器。分鏡表 二4可為儲存以叢發模式#|取之複數個影像的臨時緩衝 器且分鏡表304可連結3()1至影像信號處理管線3〇6。 衫像彳5號處理管線可執行一或更多個面部偵測演算法、 眼睛追蹤演算法及/或二元型樣分類器來檢查最佳化特 徵，及/或各種訓練演算法及資料庫。影像信號處理管線 306可包括用以組成最佳化影像之一系列規則。在藉由 影像信號處理管線306最佳化之後，最佳化影像可儲存 於記憶體305中。記憶體3〇5可包括隨機存取記憶體 (RAM)、唯讀記憶體（R〇M)、電子可抹除可程式化唯 讀記憶體（EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、 CD-ROM、數位通用光碟（DVD)或其他全像記憶體、 201248521 磁卡、磁帶、磁韻㈣或其他磁性神裝置或可用以 編碼所要資訊之任何其他媒體。 圖4圖示根據一實施例的用於自動操取最佳化主題特 徵之流程400。使用含有照相機之裝置，可擷取主題之 複數個影像，如401處所圖示。舉例而言，父親可能正 拍攝三個小孩之照片。含有照相機之裝置可擷取在聖誕 樹前擺姿勢的三個小孩之複數個影像。含有照相機之裝 置可執行面部偵測演算法，當偵測到一或更多個面部 a有”、、相機之裝置自動按叢發模式拍攝複數個影 像或者，照相機使用者可手動選擇面部辨識或叢發模 式。可在步驟402中制到主題之面部，且可選擇主題 之至少-個額外特徵’如4〇3中所圖示。舉例而言，父 2能想要所有小孩都微笑的照片。可能存在特徵追縦 :、、之眾夕實例，且影像處理管線可包括幫助债測新 的最佳化特徵之訓練演算法。可利用訓練資料庫，諸如 人們在微夭的照片的資料庫及人們不在微笑的照片的資 料庫：諸如支援向量機（SVM)、主要成分分析（pcA) 等之一几型樣分類器技術亦可用於決策及選擇。 可選擇複數個所操取之影像内的特徵經最佳化的影 像，如404中所固-血，， 〜 圖不。舉例而言，影像處理管線 數個影像内拮釗a , — _ 〇 & 1母一小孩之微笑。最後，如4〇5中所圖 不’可儲存主題的特徵可能經最佳化的最佳化影像 例而言，所古- 有二個小孩皆在聖誕樹前面帶微笑的照片可 儲存為最終影像。 、 10 201248521 另外’含有照相機之裝置可包括複數個主題之先前識 別之最佳化特徵的資料庫。舉例而言，拍攝小孩照月的 父親可能已儲存小孩微笑之先前的影像。若在聖誕樹前 的複數個影像中所擷取之影像不能成功進行特徵最佳 化’則先前所擷取之影像可用以組成最佳化影像。舉例 而言，一個小孩在海邊微笑的照月可用以最佳化該小孩 在聖誕樹前的影像，以使得小孩在最佳化影像中為微笑 的0 此外，擷取主題之複數個影像可在快門致動或其他照 相機致動之前及之後發生。舉例而言， 之裝置包括「實況模式」，該「實況模式」不用：二： 終影像而是僅作為觀景窗。甚至可在致動照相機快門之 則取付「實況模式」影像作為複數個所擷取之影像的部 分0 圖5圖示根據一實施例之用於自動榻取具有最佳化主 題特徵之流程5〇〇,諸如「實況模式」影像可用以形成 最佳化影像之方法。可藉由照相機操取主題之複數個影 像，如训中所圖示。此複數個影像可形成分鏡表，且 此複數個影像可按照相機「實況模式」或觀景窗模式_ 取。對複數個影像之掏取亦可在時間上龍I舉例而 吕，主題之複數個影像可能在以前已櫧取且主題之複數 個影像可形成主題的影像資料庫。可致動含有照相機之 裝置的照相機快門，1 02中所圖示。可在複數個影像 找到主題之至少一個最佳化特徵，如5〇3中所圖示。 201248521 此步驟亦可包含偵測主題之面部及定位待最佳化的特徵 (如先前所描述）。 為了在諸如步驟504中儲存具有最佳化主題特徵之最 佳化衫像，影像處理管線可在複數個影像中選擇最可能 含有最佳化特徵之影冑。影像處㈣線可使用特徵映射 資訊以使用自複數個影像中選擇之最佳化特徵來人工調 整特徵。在-實施例中，可丢棄複數個影像中未經使用 之影像。未經使用之影像可有助於訓練f料庫。被判定 匕括或更夕個主題之最佳化特徵之影像可有助於最佳 器-貝料庫以用於組成未來最佳化影像。舉例而言家 庭成員眼睛睁開的影像可用以組成家庭成員眼睛睁開的 未來影像。 圖6圖不根據一實施例的用於自動榻取具有最佳化主 題特徵之影像的流程_。流程_可儲存於各個電腦 堵存媒體上以與含有照相機之裝置—起使用。含有照相 機之裝置可包括用以谓測主題之面部的面部偵測軟體， 如60 1中所圖不。在一實例中含有照相機之裝置可執 行藉以偵測主題之面部的實況模式或觀景窗模式，如 中所圖7F。右4貞測到主題之面部，則擷取主題之複 數個影像，如602中所圖示。可在致動照相機快門時以 叢發k式#貞取複數個影像。複數個影像可按照相機實況 模式或觀景自_式㈣取。在複數個影像_之每一影像 中可偵測到第一主題之第—額外特徵，如603中所圖 τ可使用諸如眼睛追縱演算法之各種演算法來偵測此 12 201248521 睛追蹤演算法用於偵測第一主題中之眼 604中識別至少一個額外特徵經最佳化 額外特徵，該眼 睛位置。在步驟 的影像。如上文所描述，可使用訓練資料庫來判定特徵 之最佳化以建立二元分類，例如：眼睛睁開或眼睛閉上。 何—元型樣分類器技術皆可用於決策。在步驟602中 所取得的複數個影像中，儲存具有第一主題之最佳化特 徵之至少一個最佳化影像，如005中所圖示。 如上文所描述，在擷取具有第二主題之影像時，亦可 在複數個影像内偵測且識別第二主題之最佳化特徵。第 二主題之最佳化特徵可用以組成所儲存之最佳化影像。 影像處理管線可應用規則來組成影像；舉例而言，若要 最佳化多個特徵，則在組成最佳化影像時，特徵#丨（眼 睛睁開）可比特徵#2 (微笑）獲得更大權重，反之亦然。 在圖7A及圖7B中，圖示根據一實施例之自動擷取具 有最佳化主題特徵之影像的實例。在圖7A中，複數個 影像700至703可形成分鏡表或分鏡表之一部分。影像 包括第一主題705及第二主題706 »含有照相機之裝置 可偵測第一主題705之第一面部7〇7及/或第二主題706 之第一面部7 0 9。面部偵測可自動觸發叢發模式或分鏡 表擷取。含有照相機之裝置可擷取第一主題705及第二 主題706之複數個影像700至703，然而快門致動可在 —系列影像中之任何點處發生，例如於704處發生。含 有照相機之裝置可使用任何面部偵測演算法來偵測第一 主題705及第二主題706之面部707及709。影像處理 13 201248521 官線亦可使用眼睛追縱演算法在複數個影像7⑼至則 中之每一影像中偵測第—主題之眼睛716、719、721的 位置及第二主題之眼睛718、72〇、722的位置。二元型 樣分類器可判定或識別影像7〇3及影像7〇1，在該影像 7〇3中，第一主題之眼睛為睁開的721，在該影像7〇ι 中，第二主題之眼睛為睁開的718。如圖7B中所圖示之 最佳化影像可使用各種規則及所選擇佳特徵組成。 圖7A中所圖示，全部影像都不包括眼睛睁開的第一 主題及第一主題。在圖7B中，所儲存之最佳化影像 匕括眼目月睜開726的第一主題724及眼睛亦睁開727的 第二主題725。 可使用上述方法及系統識別且最佳化眾多特徵。舉例 而曰，待識別且最佳化之一特徵可為主題之微笑。另一 特徵可為所有主題執行—動作：諸如所有主題跳躍或保 =特定姿勢。主題可為非人類主題。舉例而言，動物攝 影師可能希望最佳化動物主題中之特徵。在此情況下， 自動最佳化影像摘取對於可能更難配置或預測之主題更 有用。可使用訓練資料庫及演算法來選擇非人類主題之 不同特徵。 在不脫離以下申請專利範圍之範嘴的情況下，所圖示 之各種組件之許多不同配置以及未圖示之組件係可能 的:已描述本技術之實施例，意在說明而非限制。替代 陡實知例將在閱讀本發明之後並且因為閱讀本發明而對 本發明之讀者顯而易見。可在*脫離以下申請專利範圍 14 201248521 之範疇的情況下完成實施前述内容之替代性構件。某些 特徵及子組合為實用的且可在不參考其他特徵及子組合 之情況下使用並且某些特徵及子組合被預期在申請專利 範圍之範疇内。 【圖式簡單說明】 >考附圖在下文蛘細描述本發明之說明性實施例， 其中： 圖1圖示適合於貫施本文所論述之實施例的示例性計 算環境之方塊圖。 圖2圖示根據一個實施例之用於自動儲存眼睛睁開的 人的像片之示例性方法的流程圖。 圓3圖示根據一個實施例之用於自動儲存眼睛睁開的 人的像片之系統的方塊圖。 圖4圖示根據一個實施例之用於自動擷取一或更多個 主題之最佳化影像之示例性方法的流程圖。 圖5圖示根據一個實施例之用於自動儲存主題具有最 佳化特徵之最佳化影像的示例性方法的流程圖。 圖6圖示根據一個實施例之用於自動儲存主題具有至 少一個最佳化特徵之最佳化影像的示心生方法的、流程 圖0 ，圖Μ至圖7B圖示根據m例之分鏡表及最佳化 15 201248521 【主要元件符號說明】 100 計算裝置 101 匯流排 102 記憶體 103 處理器 104 呈現組件 105 輸入/輸出（I/O)埠 106 I/O組件 107 電源 300 系統 302 影像輸入 303 感測器 304 分鏡表 305 記憶體 306 影像信號處理管線 400 流程 401 步驟 402 步驟 403 步驟 404 步驟 405 步驟 500 流程 501 步驟 502 步驟 503 步驟 504 步驟 600 流程 601 步驟 602 步驟 603 步驟 604 步驟 605 步驟 701 影像 700 影像 703 影像 702 影像 706 第二主題 705 第一主題 723 影像 707 面部 719 眼睛 709 面部 718 眼睛 716 眼睛 722 眼睛 16 201248521 721 720 724 眼睛 725 第二主題 眼睛 727 眼睛睁開 第一主題 726 眼睛睁開 17

Claims (1)

1. 201248521 七、申請專利範圍： 1. 一或更多個電腦儲存媒體，該—卞夕 ° 或更夕個電腦儲存媒體 具有體現於該—或更多個電腦儲存媒體上之電腦可執行 指令’該等電腦可執行指令在執行時執行-種用於自動 搁取具有最佳化主題特徵之一吾彡彳 g认+ 行伋之影像的方法，該方法包含 以下步驟： 擷取一或更多個主題之複數個影像； 偵測該一或更多個主題之至少—個面部； 在該-或更多個主題之該複數個影像中找到該—或更多個 主題之至少一個特徵； 選擇-影像’在該影像中，該一或更多個主題之該至少一 個特徵經最佳化；以及 儲存包含該-或更多個主題之該至少一個特徵的至少一個 最佳化影像。 2. 如請求項丨所述之媒體，其中該至少一個特徵為該一或 更多個主題之眼睛，且該最佳化特徵包括該一或更多個 主題之睁開的眼睛。 3. 如請求項丨所述之媒體，其中該至少一個特徵為該一或 更多個主題之一嘴部，且該最佳化特徵包括該一或更多 個主題之一微笑的嘴部。 4. 如請求項丨所述之媒體，其中該至少一個最佳化影像包 括一人工調整以包括該等主題中之每一者的該最佳化特 徵0 18 201248521 5. 如請求項1所述之媒體’其t擷取該等主題之該複數個 影像之步驟進一步包含：在一照相機快門致動之後以叢 發模式擷取該等影像之一部分。 6. 如請求項1所述之媒體’其中擷取該等主題之該複數個 影像之步驟進一步包含：以實況模式擷取該等影像之一 部分。 7. 一種自動擷取具有最佳化主題特徵之一影像的方法，該 方法包含以下步驟： 藉由一照相機操取一或更多個主題之複數個影像； 致動該照相機之一快門開關器； 在該一或更多個主題之該複數個影像令找到該一或更多個 主題之至少一個最佳化特徵；以及 儲存包含該一或更多個主題之該至少—個最佳化特徵的至 少一個最佳化影像。 8·如請求項7所述之方法中找到該至少—個最佳化特 徵之步驟包含以下步驟：定位該一或更多個主題之一面 部’及定位該-或更多個主題之—特徵並判定該複數個 影像中之具有該至少一個最佳化特徵之一影像。 9·如請求項8所述之方法，1中主丨中兮s , , π ^ T判疋該至少一個最佳化特 徵之步驟係藉由一二元型樣分類器完成。 10.如請求項7所述之方法，复中被左 "Τ儲存至少一個最佳化影像 之步驟進一步包含以下步驟. y 艾驟.儲存該複數個影像中之具 有該等主題之最多最佳化特徵之一影像。 八 19 201248521 使用所判定之該一或更多個主題之該 — ^ 卿玻佳化特 徵組成一最佳化影像。 、 12. 如請求項7所述之方法，其中擷取該複數個影像主題之 步驟進一步包含以下步驟··在致動該照相機快門之前以 實況模式擷取該等影像之一部分。 13. -或更多個電腦儲存媒體，該—或更多個電腦儲存媒體 具有體現於該一或更多個電腦儲存媒體上之電腦可執行 指令’該等電腦可執行指令在執行時執行—種用於心 榻取具有最佳化主題特徵之-影像的方法，該方法包含 以下步驟： 3 偵測一第一主題之一第一面部； 擷取該第一主題之複數個影像； 在該複數個影像中㈣該第—主題之—第—額外特徵； 識別該複數個影像中之至少一個影像，在該至少一個影像 中，該第一額外特徵經最佳化；以及 儲存包δ .玄第-主題之該最佳化第一額外特徵之至少一個 最佳化影像。 14. 如請求項13所述之媒體，該方法進一步包含： 在該複數個影像中^{自、、目^ -V' ^ ^ i.1 以1豕甲谓測一或更多個額外主題之一或更多個 額外面部； 在該複數個影像中谓測該一或更多個額外主題之一或更多 個額外特徵；以及 識別該複數個影像中之$ + . 私Τ之至；一個影像，在該至少一個影像 或更夕個額外特徵經最佳化，其中該至少一個 20 201248521 最佳化影像進/步包含該一或更多個額外主題之該經最 佳化的一或更多個額外特徵。 15_如請求項13所述之媒體，其中該第一額外特徵為該第 一主題之眼睛，且該最佳化特徵包括該第一主題之睁開 的眼睛。 16. 如請求項13所述之媒體，其中該第一額外特徵為該第 一主題之一嘴部，且該最佳化特徵包括該第一主題之一 微笑的嘴部。 17. 如晴求項ι3所述之媒體’該方法進一步包含使用該第 一主題之該最佳化第一額外特徵組成一最佳化影像。 18. 如請求項13所述之媒體，該方法進一步包含： 在該複數個影像中偵測該第一主題之一第二特徵；以及 識別該複數個影像中之至少一個影像’在該至少—個影像 中°亥第二特徵經最佳化，其中該至少一個最佳化影像 進一步包含該第一主題之該最佳化第二特徵。 9如胃求項13所述之媒體，該方法進一步包含： 擷取該複數個影像之步驟進一步包含在一照相機快門致動 之後以叢發模式擷取該等影像之一部分。 20如月长項ι3所述之媒體，該方法進一步包含： 棟取該複數個影像之步驟進—步包含以實況模式掏取該等 影像之~部分。 21