[发明专利]确定摄影函数的感兴趣区域

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：

接收计算装置处的输入图像；

利用所述计算装置的对象检测器来确定与在所述输入图像中检测到的对象相关联的所述输入图像的对象感兴趣区域；

使用经过训练的机器学习算法基于所述对象感兴趣区域和所述输入图像来确定所述输入图像的输出摄影感兴趣区域，其中，所述机器学习算法被训练以识别适合于由摄影函数用于图像生成的摄影感兴趣区域；以及

生成与所述输出摄影感兴趣区域相关的所述计算装置的输出。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述计算装置与照相机相关联，并且其中，生成所述计算装置的所述输出包括：

将所述输出摄影感兴趣区域提供给所述照相机；以及

由所述照相机利用所述输出摄影感兴趣区域来执行所述摄影函数。

3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中，生成所述计算装置的所述输出进一步包括：

在由所述照相机执行所述摄影函数之后，使用所述照相机来捕获所述对象的第二图像；以及

提供包括所述第二图像的所述计算装置的输出。

4.根据权利要求1至3中的任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述摄影函数包括以下中的一个或多个：自动聚焦函数、自动曝光函数、面部检测函数和/或自动白平衡函数。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述输出摄影感兴趣区域包括矩形感兴趣区域。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述经过训练的机器学习算法包括特征提取器，所述特征提取器被配置为从所述输入图像中提取特征以用于确定一个或多个摄影感兴趣区域，所述一个或多个摄影感兴趣区域包括所述输出摄影感兴趣区域。

7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述经过训练的机器学习算法包括与一个或多个摄影函数相关联的一个或多个回归器，所述一个或多个回归器被配置为基于由所述特征提取器提取的所述特征来确定所述一个或多个摄影感兴趣区域。

8.根据权利要求1至7中的任一项所述的计算机实现的方法，进一步包括：

基于所述对象感兴趣区域来确定地面实况感兴趣区域；

利用所述机器学习算法来确定所述摄影函数的所述输出摄影感兴趣区域；以及

基于所述输出摄影感兴趣区域与所述地面实况感兴趣区域之间的比较来训练所述机器学习算法。

9.根据权利要求8所述的计算机实现的方法，其中，确定所述地面实况感兴趣区域包括穷举地搜索所述对象感兴趣区域以确定所述地面实况感兴趣区域。

10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中，穷举地搜索所述对象感兴趣区域以确定所述地面实况感兴趣区域包括：

在所述对象感兴趣区域内确定多个估计的地面实况感兴趣区域；

确定与所述摄影函数相关联的所述输入图像的掩码；以及

基于所述地面实况感兴趣区域与所述掩码之间的交集来从所述多个估计的地面实况感兴趣区域中选择所述地面实况感兴趣区域。

11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，基于所述地面实况感兴趣区域与所述掩码之间的所述交集来从所述多个估计的地面实况感兴趣区域中选择所述地面实况感兴趣区域包括：

基于所述地面实况感兴趣区域和所述掩码之间的所述交集与所述地面实况感兴趣区域和所述掩码的并集的比率来从所述多个估计的地面实况感兴趣区域中选择所述地面实况感兴趣区域。

12.根据权利要求10或权利要求11所述的计算机实现的方法，其中，确定与所述摄影函数相关联的所述输入图像的所述掩码包括：通过将与所述摄影函数相关的变换应用于所述输入图像的所述对象感兴趣区域来确定所述掩码。