[發(fā)明專利]一種基于圖像顯著性檢測與人眼狀態(tài)檢測的攝影照片篩選系統(tǒng)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201910709515.1
• 申請日: 2019-08-02
• 公開（公告）號: CN112307244A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設計）人: 桑葛楠;李浬;袁峰
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州喔影網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于圖像顯著性檢測與人眼狀態(tài)檢測的攝影照片篩選系統(tǒng)，其特征在于，包括：

(A)圖像顯著性檢測模塊，模擬人的視覺特點提取攝影師拍攝照片中顯著性的區(qū)域，即人類感興趣的區(qū)域；

(B)人臉區(qū)域檢測模塊，提取照片中顯著性區(qū)域內(nèi)人臉區(qū)域與人眼區(qū)域；

(C)人眼狀態(tài)檢測模塊，檢測人眼區(qū)域內(nèi)人眼狀態(tài)；

(D)照片篩選模塊，根據(jù)人眼狀態(tài)信息決定是否過濾此照片。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像顯著性檢測與人眼狀態(tài)檢測的攝影照片篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述步驟(A)中，圖像顯著性檢測包含如下步驟：

將輸入的圖像按最長邊進行等比縮放至400，并將縮放后的圖像進行標準化處理；

將處理后的圖像輸入至基于深度學習的顯著性檢測模型中，得到縮放后的顯著圖；

根據(jù)原輸入圖像尺寸的尺度大小，使用雙線性插值方法，將顯著圖縮放回原圖像尺寸；

使用輪廓檢測算法獲取顯著性區(qū)域的輪廓數(shù)據(jù)，并獲取其最小外接矩形作為顯著性區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像顯著性檢測與人眼狀態(tài)檢測的攝影照片篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述步驟(B)中，采用人臉關(guān)鍵點檢測方法，獲取顯著性區(qū)域內(nèi)人眼的區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像顯著性檢測與人眼狀態(tài)檢測的攝影照片篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述步驟(C)中，人眼狀態(tài)檢測包含如下步驟：

將上述獲取的人眼區(qū)域圖像進行灰度化處理，并將其尺寸縮放到32*32；

將經(jīng)過預處理的圖像數(shù)據(jù)輸入到用于分類的神經(jīng)網(wǎng)絡中，得到人眼狀態(tài)的預測值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像顯著性檢測與人眼狀態(tài)檢測的攝影照片篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述步驟(D)中，計算照片中閉眼的比例公式如下：

其中O為睜眼數(shù)量，C為閉眼數(shù)量，若P(O)＜0.9則將此張照片過濾。