[發明專利]一種基于圖像顯著性檢測與人眼狀態檢測的攝影照片篩選系統

在審

• 申請號: 201910709515.1
• 申請日: 2019-08-02
• 公開（公告）號: CN112307244A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 桑葛楠;李浬;袁峰
• 申請（專利權）人: 杭州喔影網絡科技有限公司
• 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

本發明公開了一種基于圖像顯著性檢測與人眼狀態檢測的攝影照片篩選系統，包括：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域，即人類感興趣的區域；人臉區域檢測模塊，提取照片中顯著性區域內人臉區域與人眼區域；人眼狀態檢測模塊，檢測人眼區域內人眼狀態；照片篩選模塊，根據人眼狀態信息決定是否過濾此照片。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，特別涉及一種基于圖像顯著性檢 測與人眼狀態檢測的攝影照片篩選系統。

背景技術

隨著單反相機、微單相機、智能手機的普及與社會經濟的穩健發 展。人們更加愿意去使用各種便攜設備拍攝照片。在拍攝過程中，如 果出現拍攝對象閉眼的照片，那么往往這類照片都將被用戶所刪除。 通常用戶相冊內有著很多照片，一張一張的通過人力去相冊里查找刪 除往往很費精力。更進一步的，在以圖片直播為核心，攝影師拍攝照 片為驅動的商業活動中，每日產生數以萬計的圖像數據，并且攝影師 會對特定角色進行高速連拍有較大的可能抓拍到被拍攝者對象閉眼 情況，通過人力去處理這些不需要的照片往往費時費力。因此，本系 統對提升用戶體驗，提升圖片直播效率與節省人力具有較大意義。

目前已有一些專利文獻披露通過人臉的人眼狀態檢測來實現自 動拍照，如CN103369248A公開了一種閉眼后睜開的拍照方法。還有 專利通過人眼狀態檢測來判斷駕駛員是否處于疲勞駕駛，例如專利 CN101909152B、CN103971093A、CN104013414B等。這些現有的技 術都是基于傳統的計算機視覺技術，由于深度學習，特別是卷積神經 網絡在特征表現上具有強大的優越性，能夠完全從訓練數據中學習到 圖像的層級結構特性，因此在圖像分類任務中有著遠超傳統方法的表 現。

發明內容

本發明的目的是，為了解決上述問題，提供了一種基于圖像顯著 性檢測與人眼狀態檢測的攝影照片篩選系統。其不僅可以自動識別照 片中人眼關注的顯著性區域，并能識別顯著性區域內人眼的爭閉眼狀 態，保證了照片的質量，提升了效率。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

1、一種基于圖像顯著性檢測與人眼狀態檢測的攝影照片篩選系 統，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 照片中顯著性的區域，即人類感興趣的區域；

(B)人臉區域檢測模塊，提取照片中顯著性區域內人臉區域與 人眼區域；

(C)人眼狀態檢測模塊，檢測人眼區域內人眼狀態；

(D)照片篩選模塊，根據人眼狀態信息決定是否過濾此照片。

2、根據權利要求1所述的基于圖像顯著性檢測與人眼狀態檢測的 攝影照片篩選系統，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域的輪廓數據，并獲取其最小外

接矩形作為顯著性區域。

3、根據權利要求1所述的基于圖像顯著性檢測與人眼狀態檢測的 攝影照片篩選系統，其特征在于，所述步驟(B)中，采用人臉關鍵 點檢測方法，獲取顯著性區域內人眼的區域。