[发明专利]一种自拍图像的优化方法、装置和拍摄终端

摘要

本发明公开了一种自拍图像的优化方法，适于在拍摄终端中执行，该方法包括：采集多张人脸图像并对其中的人脸特征点进行标注，形成训练图像集合；将所述已标注的训练图像集合输入卷积神经网络进行人脸特征点的训练，得到人脸特征点的卷积神经网络模型；将所述待处理的自拍图像输入到所述人脸特征点的卷积神经网络模型中进行预测，得到所述自拍图像的人脸特征点；根据所述自拍图像的人脸特征点获取左右脸的同类距离参数；判断所述左脸的同类距离参数是否大于右脸的同类距离参数；若是则按原样保存所述自拍图像，否则进行镜像保存。本发明还公开了一种自拍图像的优化装置和拍摄终端。

主权项

1.一种自拍图像的优化方法，适于在拍摄终端中执行，该方法包括：采集多张人脸图像并对其中的人脸特征点进行标注，形成训练图像集合；将已标注的训练图像集合输入卷积神经网络进行人脸特征点的训练，得到人脸特征点的卷积神经网络模型；将待处理的自拍图像输入到所述人脸特征点的卷积神经网络模型中进行预测，得到所述自拍图像的人脸特征点；根据所述自拍图像的人脸特征点获取左右脸的同类距离参数；判断左脸的同类距离参数是否大于右脸的同类距离参数；若是则按原样保存所述自拍图像，否则进行镜像保存；此外，该方法还包括：在采集到的多张人脸图像中对人种、年龄、人脸旋转角度进行标注，形成训练图像集合；将所述标注有人脸旋转角度的训练图像集合输入卷积神经网络进行训练，输出预设的人脸旋转角度的区间范围所对应的人脸姿态类型，得到人脸旋转角度的卷积神经网络模型，其中计算所述输出预设的人脸旋转角度的区间范围的公式为：其中，m表示分割的角度区间数目，i表示第i个区间，σ_i(Z)表示输出结果在第i个区间的概率，Z表示神经网络的输出。