[发明专利]一种基于年龄估计的闪光灯控制方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种拍照技术，特别是一种基于年龄估计的闪光灯控制方法和装置。

背景技术

数字视频和数字相机的摄像与拍照功能带给人们极大的便利和许多美好的记忆，许多父母喜欢在小孩出生、一周、十天、满月、一百天、周岁等一些重要的日子给婴儿拍摄照片，然后将照片收集起来记录小孩的成长过程，但我们在对刚出生的婴儿进行拍照时，往往忘记关闭闪光灯，特别是在室内拍摄时，由于光线不足，而导致拍照时闪光灯检测到光线不足而自动打开，闪光灯所发出的强光对婴儿的眼睛视网膜造成一定的伤害，从而影响其视觉发育。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供了一种基于年龄估计的闪光灯控制方法和装置，其通过年龄估计对婴幼儿进行判断，并自动闪光灯，无需担心在拍照时忘记关闭闪光灯。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于年龄估计的闪光灯控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

10.捕获当前预览的摄像头数据；

20.对所述的摄像头数据进行人脸识别，并获取识别到的人脸图像；

30.对所述的人脸图像进行年龄估计；

40.根据年龄估计结果判断所述的人脸图像是否为婴幼儿，若是则自动关闭闪光灯。

优选的，所述的步骤30中对所述的人脸图像进行年龄估计，主要是利用卷积神经网络的方法对所述的人脸图像进行年龄估计。

优选的，所述的步骤30中对所述的人脸图像进行年龄估计，进一步包括以下步骤：

31.收集样本图像并进行人工标注各个样本图像的年龄类型，并预设标准人脸图；

32.比对样本图像的人脸特征关键点和标准人脸图的人脸特征关键点，对样本图像进行关键点对齐和调整，再对调整后的样本图像进行轮廓提取得到样本图像的人脸轮廓图，并将该样本图像的人脸轮廓图进行归一化处理并输入卷积神经网络系统进行分类模型的训练；

33.获取从摄像头数据中识别到的人脸图像，比对该人脸图像的人脸特征关键点和标准人脸图的人脸特征关键点，对所述的人脸图像进行关键点对齐和调整，再对调整后的人脸图像进行轮廓提取得到所述人脸图像的人脸轮廓图，并将人脸图像的人脸轮廓图采用所述的分类模型进行年龄分类，得到所述人脸图像的年龄类型。

优选的，在进行分类模型的训练过程中，卷积神经网络系统将分类错误的样本图像收集起来并依次执行步骤31及步骤32，直到超过预期结果时定为所述步骤32所训练出来的分类模型为最佳分类模型，并在所述的步骤33中采用该最佳分类模型对所述人脸图像的人脸轮廓图进行年龄分类，得到所述人脸图像的年龄类型。

优选的，所述的年龄类型包括：婴幼儿、儿童、少年、青年、中年、老年。

优选的，所述的年龄类型包括：两岁以下类型和两岁以上类型。

优选的，所述的步骤32中比对样本图像的人脸特征关键点和标准人脸图的人脸特征关键点，对样本图像进行关键点对齐和调整，或者，所述的步骤33中比对所述人脸图像的人脸特征关键点和标准人脸图的人脸特征关键点，对所述人脸图像进行关键点对齐和调整，主要是通过预设标准人脸图及其对应的人脸特征关键点，并根据获取的样本图像或人脸图像的人脸区域及其对应的人脸特征关键点，利用仿射变换对样本图像或人脸图像的人脸特征关键点进行对齐和调整，再对调整后的样本图像或人脸图像进行轮廓提取得到调整后的人脸轮廓图，并将该调整后的人脸轮廓图作为所述样本图像或人脸图像的人脸轮廓图。

优选的，所述的轮廓提取主要是对所述调整后的样本图像或人脸图像进行小波变换，得到低频分量的频域图像，即所述的人脸轮廓图。

优选的，所述的步骤33中将所述人脸图像的人脸轮廓图采用所述的分类模型进行年龄分类得到所述人脸图像的年龄类型，主要是将所述的所述人脸图像的人脸轮廓图放入卷积神经网络系统中进行计算所述人脸图像每一种年龄类型的概率，并选择概率最大的年龄类型作为所述人脸图像的年龄类型。

优选的，所述的人脸特征关键点主要包括眼睛轮廓、嘴部、眉毛、脸部轮廓线、额头。

另外，本发明基于上述方法还提供了一种基于年龄估计的闪光灯控制装置，其特征在于：其包括

相机模块，用于启动摄像头并捕获当前预览的摄像头数据；

人脸识别模块，对所述的摄像头数据进行人脸识别，并获取识别到的人脸图像；

年龄分类模块，其对所述的人脸图像进行年龄估计；

执行模块，其根据年龄估计结果判断所述的人脸图像是否为婴幼儿，若是则自动关闭闪光灯，并驱动摄像头进行拍照。