[发明专利]基于距离和关节点识别外力辅助拍照的方法及存储介质

权利要求书

1.一种基于距离和关节点识别外力辅助拍照的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤 1：获取 3000 张以上的大头照并采用OpenCV的快速匹配方法进行预处理，获取预处理后的大头照的像素大小；

步骤 2：基于像素大小，获取预处理后的大头照中的人脸像素点和整个大头照比例特征、左边框像素点个数和右边框像素点个数分别与整个大头照像素宽度的相对比例特征和用户上半身与整个大头照像素高度的比例特征，记为 A 类特征；

 步骤 3：提取预处理后的大头照中人体关节点坐标，根据人体关节点坐标提取人体的左、右肩膀关节点坐标和左、右手肘坐标相关特征，记为 B 类特征；

步骤 4：使用机器学习模型对 A 类特征和 B 类特征进行联合建模，建模后得到用于预测的机器学习模型和模型阈值；

步骤 5：获取待预测的大头照的 A 类特征和 B 类特征，输入用于预测的机器学习模型，得到预测概率值，若预测概率值大于模型阈值，则待预测的大头照为外力辅助拍摄，若预测概率值小于等于模型阈值，则待预测的大头照为非外力辅助拍摄。

2.根据权利要求 1 所述的一种基于距离和关节点识别外力辅助拍照的方法，其特征在于，所述步骤 1 包括如下步骤：

步骤 1.1：获取 3000 张以上的大头照，采用 OpenCV 的快速匹配方法对大头照进行修复， 得到修复后的大头照，即预处理后的大头照；

步骤 1.2：获取预处理后的大头照的像素大小。

3.根据权利要求 2 所述的一种基于距离和关节点识别外力辅助拍照的方法，其特征在于，所述步骤 2 包括如下步骤：

步骤 2.1：使用 openCV 的人脸定位方法判断预处理后的大头照是否有人脸，若是，采用openCV 的标注方法标注有人脸的标签，若否，则采用 openCV 的标注方法标注没有人脸的标签；

步骤 2.2：基于标注有人脸的标签和标签对应的预处理后的大头照的像素大小，获取标签对应的预处理后的大头照中人脸像素点和整个大头照的比例，即为特征 A1；

步骤 2.3：基于标注有人脸的标签和标签对应的预处理后的大头照的像素大小，获取标签对应的预处理后的大头照中人脸的左脸边界离大头照左边框的水平像素点个数及右脸边界离大头照右边框的水平像素点个数，即得到左边框像素点个数和右边框像素点个数分别与整个大头照像素宽度的相对比例特征，即为特征 A2 和特征 A3，其中，左边框和右边框分别为人脸的左侧和右侧对应的边框；

步骤 2.4、基于标注有人脸的标签和标签对应的预处理后的大头照的像素大小，获取标签对应的预处理后的大头照中的用户上半身的垂直像素点个数，得到用户上半身与整个大头照像素高度的比例特征，即为特征 A4，其中，特征 A1、A2、A3 和 A4 组成 A 类特征，上半身是指人脸以下距离下边框的垂直像素大小。

4.根据权利要求 3 所述的一种基于距离和关节点识别外力辅助拍照的方法，其特征在于，所述步骤 3 包括如下步骤：

步骤 3.1：将预处理后的大头照放入全卷积网络中，提取人体关节点坐标，即得到人体关节点坐标的坐标值，其中，人体关节点坐标包括人体的左、右肩膀关节点坐标和左、右手肘坐标；

步骤 3.2：若右肩膀关节点坐标人坐标值为空，即右肩膀关节点不存在，则右肩的水平像素大小为 0，若左肩膀关节点坐标人坐标值为空，左肩膀关节点不存在，则左肩的水平像素大小为整个大头照的像素宽度，若右肩膀关节点坐标或/和左肩膀关节点坐标存在，则右肩膀关节点坐标或/和左肩膀关节点坐标的水平像素大小值为右肩膀关节点坐标或/和左肩膀关节点坐标分别距离右边框的水平像素点个数，将左肩膀关节点坐标的水平像素大小减去右肩膀关节点坐标的水平像素大小，即得到肩膀的宽度，该宽度与整个大头照像素宽度的比例记为特征 B1，其中，右边框为右肩膀一侧的边框；

步骤 3.3：若左手肘关节点坐标或右手肘关节点坐标坐标值不为空，表示存在左手肘或右手肘，若左手肘关节点坐标或右手肘关节点坐标的坐标值为空，则表示不存在左手肘或右手肘，根据左手肘关节点坐标或右手肘关节点坐标的坐标值得到大头照中的人体手肘个数，记为特征 B2，其中，特征 B1 和特征 B2 组成 B 类特征。