[发明专利]一种拍摄方法及终端

权利要求书

1.一种拍照方法，其特征在于，包括：

获取当前图像并对所述当前图像进行处理以得到当前对焦位置，所述当前对焦位置为人眼位置；

根据所述当前对焦位置进行对焦；

接收拍摄指令以获取目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述当前图像进行处理以得到当前对焦位置，包括：

对所述当前图像进行灰度处理以获得灰度图像；

对所述灰度图像进行人脸检测以检测出目标人脸图像；

对所述目标人脸图像进行检测以检测出目标人眼图像；

对所述人眼图像进行检测以获得所述当前对焦位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标人脸图像进行检测以检测出目标人眼图像具体包括：

按照预设缩小比例对所述目标人脸图像进行缩小以得到第一图像；

将所述第一图像进行多次划分以得到多张第二图像，每张所述第二图像包括多个子窗口；

根据积分图计算每张所述第二图像中每个子窗口的Haar特征值；

根据强分类器及每张所述第二图像得到的Haar特征值检测出多张第一人眼图像；

将所述多张第一人眼图像进行合并得到所述目标人眼图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据积分图计算每个子窗口的Haar特征值，包括：

根据所述积分图计算所述每个子窗口的像素值；

根据所述每个子窗口对应的像素值计算所述每个子窗口的Haar特征值。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据强分类器及每张所述第二图像得到的Haar特征值检测出多张第一人眼图像之前，还包括：

初始化训练样本的权值分布，所述训练样本包括人眼样本和非人眼样本；

对训练样本进行学习以得到多个弱分类器；

计算每一所述弱分类器在所述训练样本上的分类误差率；

根据所述分类误差率计算所述弱分类器的系数，所述系数表示每一所述弱分类器在所述强分类器中所占的权值；

根据所述系数更新所述训练样本中的权值分布并进行迭代计算，以得到所述强分类器，所述强分类器为每次迭代计算中加权分类误差率最小的所述分类器。

6.一种终端，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取当前图像；

处理单元，用于对所述获取单元获取的当前图像进行处理以得到当前对焦位置，所述当前对焦位置为人眼位置；

对焦单元，用于根据所述出处理单元得到的当前对焦位置进行对焦；

所述获取单元还用于接收拍摄指令以获取目标图像。

7.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述处理单元具体用于：

对所述当前图像进行灰度处理以获得灰度图像；

对所述灰度图像进行人脸检测以检测出目标人脸图像；

对所述目标人脸图像进行检测以检测出目标人眼图像；

对所述人眼图像进行检测以获得所述当前对焦位置。

8.根据权利要求7所述的终端，其特征在于，所述处理单元具体用于：

按照预设缩小比例对所述目标人脸图像进行缩小以得到第一图像；

将所述第一图像进行多次划分以得到多张第二图像，每张所述第二图像包括多个子窗口；

根据积分图计算每张所述第二图像中每个子窗口的Haar特征值；

根据强分类器及每张所述第二图像得到的Haar特征值检测出多张第一人眼图像；

将所述多张第一人眼图像进行合并得到所述目标人眼图像。

9.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，所述处理单元具体用于：

根据所述积分图计算所述每个子窗口的像素值；

根据所述每个子窗口对应的像素值计算所述每个子窗口的Haar特征值。

10.根据权利要求8或9所述的终端，其特征在于，所述终端还包括：

初始化单元，用于初始化训练样本的权值分布，所述训练样本包括人眼样本和非人眼样本；

学习单元，用于对训练样本进行学习以得到多个弱分类器；

计算单元，用于计算所述学习单元得到的每一所述弱分类器在所述训练样本上的分类误差率；

所述计算单元还用于根据所述分类误差率计算所述弱分类器的系数，所述系数表示每一所述弱分类器在所述强分类器中所占的权重；

更新单元，用于根据所述计算单元得到的系数更新所述训练样本中的权值分布并进行迭代计算，以得到所述强分类器，所述强分类器为每次迭代计算中加权分类误差率最小的所述分类器。