[发明专利]自动拍照方法和装置

权利要求书

1.一种自动拍照方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据基于深度学习训练的婴儿人脸识别模型，检测采集图像中是否存在婴儿面部区域；

若检测到所述采集图像中存在所述婴儿面部区域，则根据基于深度学习训练的婴儿表情识别模型检测所述婴儿面部的实时表情；

若比较获知所述实时表情属于预设的抓拍数据库中存储的样本表情类别，则拍摄与所述实时表情对应的婴儿面部图片。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据基于深度学习训练的婴儿人脸识别模型，检测采集图像中是否存在婴儿面部区域之前，还包括：

采集包含婴儿面部区域的样本图片；

按照预设尺寸将每张样本图片切分成多个数据块，并为每个数据块设置内容标签；

将所有的数据块以及各个数据块对应的内容标签输入到卷积神经网络模型进行训练，生成所述婴儿人脸识别模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据基于深度学习训练的婴儿表情识别模型检测所述婴儿面部的实时表情之前，还包括：

截取每个样本图片中的婴儿面部区域获取样本面部图片，并为每个样本面部图片设置表情标签；

将所有的样本面部图片以及与各个样本面部图片对应的表情标签输入到卷积神经网络模型进行训练，生成所述婴儿表情识别模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述启动拍摄指令，拍摄与所述实时表情对应的婴儿面部图片之后，还包括：

获取与所述实时表情关联的图像处理参数；

根据所述图像处理参数对所述婴儿面部图片进行图像处理，生成效果图片。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，还包括：

获取属于同一表情类型的多张婴儿面部图片；

获取与所述表情类型对应的背景音乐；

根据所述多张婴儿面部图片和所述背景音乐生成婴儿表情包。

6.一种自动拍照装置，其特征在于，包括：

第一检测模块，用于根据基于深度学习训练的婴儿人脸识别模型，检测采集图像中是否存在婴儿面部区域；

第二检测模块，用于在检测到所述采集图像中存在所述婴儿面部区域，则根据基于深度学习训练的婴儿表情识别模型检测所述婴儿面部的实时表情类别；

拍摄模块，用于在比较获知所述实时表情属于预设的抓拍数据库中存储的样本表情，则拍摄与所述实时表情对应的婴儿面部图片。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

采集模块，用于采集包含婴儿面部区域的样本图片；

设置模块，用于按照预设尺寸将每张样本图片切分成多个数据块，并为每个数据块设置内容标签；

训练生成模块，用于将所有的数据块以及各个数据块对应的内容标签输入到卷积神经网络模型进行训练，生成所述婴儿人脸识别模型。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

获取模块，用于获取与所述实时表情关联的图像处理参数；

生成模块，用于根据所述图像处理参数对所述婴儿面部图片进行图像处理，生成效果图片。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的自动拍照方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的自动拍照方法。