一种胖瘦检测方法及移动终端与流程

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种胖瘦检测方法及移动终端。

背景技术：

目前，随着移动通信技术的发展，智能手机、平板电脑等移动终端的功能越来越强大。移动终端上安装的越来越多的APP(应用程序，Application)，不仅给用户带来更多的便利，而且能够满足用户的即时通讯、娱乐等需求。

胖瘦是一种广受关注的话题。BMI(身体质量指数，Body Mass Index)是一种常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的标准。当需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时，BMI值是一个中立而可靠的指标。目前，移动终端可以通过APP为用户提供最新的BMI值，以使用户依据移动终端输出的BMI值判断自己的胖瘦程度。

上述BMI值仅仅是一个中立而可靠的健康指标，在实际应用中，还有一些对于胖瘦的判断标准，例如，有些标准还会从视觉上判断一个人的胖瘦。因此，现有的APP无法满足该标准及其对应的用户需求。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种胖瘦检测方法，以解决现有的胖瘦检测方法存在的无法满足视觉标准及其对应的用户需求的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种胖瘦检测方法，应用于具有摄像头的移动终端，所述方法包括：

获取所述摄像头采集的目标人脸图像；

提取所述目标人脸图像中的人脸特征信息；

基于所述人脸特征信息，确定胖瘦变化指数。

第二方面，本发明实施例还提供了一种移动终端，包括摄像头，所述移动终端还包括：

图像获取模块，用于获取所述摄像头采集的目标人脸图像；

特征提取模块，用于提取所述图像获取模块输出的目标人脸图像中的人脸特征信息；以及

胖瘦检测模块，用于基于所述特征提取模块输出的人脸特征信息，确定胖瘦变化指数。

这样，本发明实施例的胖瘦检测方法和移动终端，依据目标人脸图像的人脸特征信息进行用户的胖瘦检测，由于能够从视觉角度进行胖瘦检测，因此能够满足用户在视觉角度的胖瘦检测需求。

并且，本发明实施例基于脸部轮廓曲线的曲度，确定胖瘦变化指数，由于该胖瘦变化指数是依据脸部轮廓曲线的曲度得到的，该曲度能够反映用户的脸型，故能够通过脸型准确地检测出用户脸型的胖瘦。通常来说，该胖瘦变化指数越大则用户的脸型越瘦，或者，该胖瘦变化指数越小则用户的脸型越胖。上述胖瘦变化指数能够供用户之间进行比较，且考虑到脸部线条与身形胖瘦的直接强关联，上述胖瘦变化指数还能够作为身形胖瘦的有效参考。

另外，本发明实施例依据所述目标人脸轮廓与标准人脸轮廓的人脸轮廓变化信息，得到用户的胖瘦变化指数，由于该胖瘦变化指数可以依据目标人脸轮廓与标准人脸轮廓的比较结果得到，该胖瘦变化指数可以反映目标人脸轮廓相对于标准人脸轮廓的变化，也即能够客观地反映用户脸型胖瘦的变化程度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的一种胖瘦检测方法实施例一的流程图；

图2是本发明的一种胖瘦检测方法实施例二的流程图；

图3是本发明的一种目标人脸轮廓及脸部轮廓曲线的示意图；

图4是本发明的一种胖瘦检测方法实施例三的流程图；

图5是本发明的一种标准人脸轮廓及其基准位置的示意图；

图6是本发明的一种目标人脸轮廓与标准人脸轮廓的比较过程的示意图；

图7是本发明的一种移动终端实施例的结构框图；

图8是本发明的另一种移动终端实施例的结构框图；

图9是本发明的再一种移动终端实施例的结构框图；

图10是本发明的一种特征提取模块703的结构框图；

图11是本发明的又一种移动终端实施例的结构框图；

图12是本发明的一种胖瘦检测模块704的结构框图；

图13是本发明的另一种特征提取模块703的结构框图；

图14是本发明的一种移动终端1500的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

方法实施例一

参照图1，示出了本发明的一种胖瘦检测方法实施例一的流程图，应用于具有摄像头的移动终端，具体可以包括如下步骤：

步骤101、获取所述摄像头采集的目标人脸图像。

本发明实施例提供的胖瘦检测方法可以应用于图像相关APP(应用程序，Application)、娱乐相关APP等应用程序中，且本发明实施例提供的胖瘦检测方法可应用于客户端与服务器对应的应用环境中，其中，客户端与服务器可以位于有线或无线网络中，通过该有线或无线网络，客户端与服务器进行数据交互。

具体地，客户端可以运行在具有摄像头的移动终端上，上述移动终端具体可以包括但不限于：智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准音频层面3，Moving Picture Experts Group Audio Layer III)播放器、MP4(动态影像专家压缩标准音频层面4，Moving Picture Experts Group Audio Layer IV)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等。

针对现有的APP采用的BMI标准无法满足视觉标准及其对应的用户需求的技术问题，本发明实施例考虑到脸部线条与身形胖瘦有直接强关联，并且很多减肥用户的主要目的在于脸部感觉，故创造性地提出：针对目标人脸图像进行用户的胖瘦检测，由于能够从视觉角度进行胖瘦检测，因此能够满足用户在视觉角度的胖瘦检测需求。

在本发明的一种可选实施例中，移动终端可以设置(内置或者外置)有摄像头，则可以利用该摄像头采集目标人脸图像。另外，为了提高检测精度，可以在步骤101采集目标人脸图像的过程中，发出与拍摄角度相关的拍摄提示。上述拍摄角度具体可以包括：拍摄高度、拍摄方向和拍摄距离等，其中，拍摄方向分为正面角度、侧面角度、斜侧角度、背面角度等，在本发明的一种可选实施例中，上述拍摄角度具体可以包括：用户面部与所述移动终端平行。在实际应用中，由于低头拍照通常使得目标人脸图像中的下巴变尖，而抬头拍照通常使得目标人脸图像中的面部变宽，故上述用户面部与所述移动终端平行的拍摄角度能够保证目标人脸图像的真实性，进而提高检测精度；尤其地，上述用户面部与所述移动终端平行的拍摄角度可以向不同用户提供一致的检测结果。当然，上述用户面部与所述移动终端平行的拍摄角度只是作为可选实施例，实际上，对于同一用户而言，在使用本发明实施例的胖瘦检测方法的过程中，前后多次使用相同的拍摄角度也可以得到一致的检测结果，例如，用户习惯每次都采用低头姿势拍照，则其每次的拍摄角度都可以为10度。

在本发明的另一种可选实施例中，客户端可以提供对应的触发条件，在符合该触发条件时可以触发步骤101的执行。其中，该触发条件可以为：接收预置的触发指令，其中，该触发指令的对象可以为预置按键、或者预置接口等，可以理解，本发明实施例对于具体的触发条件不加以限制。

步骤102、提取所述目标人脸图像中的人脸特征信息。

可选地，上述人脸特征信息具体可以包括：目标人脸轮廓的全部或部分等。

在实际应用中，可以应用图像处理算法对目标人脸图像进行处理，以得到目标人脸轮廓。可选地，可以采用人脸检测算法获得目标人脸轮廓。人脸检测是指确定输入图像(本发明实施例的目标人脸图像)中是否存在人脸，并在存在时确定人脸的位置、大小和位姿的过程。由于人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术，近年来成为模式识别与计算机视觉领域内已经得到比较成功应用的课题，因此，这里可以采用已有的人脸检测方法从目标人脸图像中得到人脸图像。例如，上述人脸检测方法具体可以包括：基于Haar特征的Adaboost(自适应增强，adaptive enhancement)检测方法，利用该检测方法定位到人脸的区域，该区域的外边界即目标人脸轮廓。其中，Haar特征又称Haar-like特征，具体可以分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，Haar特征能够反映了图像的灰度变化情况。可以理解，本发明实施例对于具体的人脸检测方法不加以限制。

步骤103、基于所述人脸特征信息，确定胖瘦变化指数。

在实际应用中，客户端可以通过语音方式、或者UI(用户界面，User Interface)方式向用户输出上述胖瘦变化指数，可以理解，本发明实施例对于胖瘦变化指数的具体输出方式不加以限制。

本发明实施例的胖瘦检测方法，依据目标人脸图像的人脸特征信息进行用户的胖瘦检测，由于人脸特征信息能够反映用户人脸的胖瘦程度或者胖瘦变化，故能够使得从视觉角度进行胖瘦检测以得到对应的胖瘦变化指数，也即能够满足用户在视觉角度的胖瘦检测需求。

方法实施例二

参照图2，示出了本发明的一种胖瘦检测方法实施例二的流程图，应用于具有摄像头的移动终端，具体可以包括如下步骤：

步骤201、获取所述摄像头采集的目标人脸图像。

在实际应用中，当接收到用户的触发指令时，可以利用移动终端的摄像头采集目标人脸图像。

步骤202、提取所述目标人脸图像中的脸部一侧从下巴到耳垂的脸部轮廓曲线。

在实际应用中，可以采用基于Haar特征的Adaboost检测方法、边缘检测方法等图像处理算法，定位到目标人脸轮廓，可选地该目标人脸轮廓可以为与用户的脸型相应的封闭曲线，如椭圆形曲线等，可以理解，本发明实施例对于具体的目标人脸轮廓不加以限制。

参照图3，示出了本发明的一种目标人脸轮廓及脸部轮廓曲线的示意图，其中，可以从封闭的目标人脸轮廓中选取位于脸部一侧的、从下巴到耳垂的的曲线段，作为脸部轮廓曲线y。

步骤203、对所述脸部轮廓曲线进行二次微分运算，得到所述脸部轮廓曲线的曲度。

在此提供一种脸部轮廓曲线y的曲度的确定过程，该确定过程可以对脸部轮廓曲线y对应的曲线段做二次微分运算，得到的结果可以为一常数，该常数为脸部轮廓曲线y的切线斜率的变化率，即脸部轮廓曲线y的曲度。通常来说，该曲度越大则脸型越“圆”，胖瘦变化指数越小；反之，曲度越小则脸型越“尖”，胖瘦变化指数越大。

步骤204、基于所述脸部轮廓曲线的曲度，确定胖瘦变化指数。

在本发明的一种可选实施例中，可以将脸部轮廓曲线y的曲度的倒数作为胖瘦变化指数，或者，可以将脸部轮廓曲线y的曲度的倒数归一化至预置范围(如[0,1])内，并将归一化后的倒数作为胖瘦变化指数，或者，预置胖瘦变化指数对应的等级(如1～10级，1级对应的胖瘦变化指数为0～0.1，2级对应的胖瘦变化指数为0.1～0.2等)。

在本发明的另一种可选实施例中，可以依据预设时间段内多帧目标人脸图像的曲度，确定胖瘦变化指数。例如，可以对预设时间段内多帧目标人脸图像的曲度进行对比，以得到对应的胖瘦变化指数；或者，可以依据预设时间段内多帧目标人脸图像的曲度，绘制相应的趋势图等。其中，该预设时间段可以为终止于当前时刻对应的时间段，其长度可由本领域技术人员依据时间应用需求确定，例如，该长度可以为一周、两周、一个月等。可以理解，本发明实施例对于胖瘦变化指数的具体确定方式和具体表征方式不加以限制。

本发明实施例的胖瘦检测方法，基于脸部轮廓曲线的曲度，确定胖瘦变化指数，由于该胖瘦变化指数是依据脸部轮廓曲线的曲度得到的，该曲度能够反映用户的脸型，故能够通过脸型准确地检测出用户脸型的胖瘦。通常来说，该胖瘦变化指数越大则用户的脸型越瘦，或者，该胖瘦变化指数越小则用户的脸型越胖。上述胖瘦变化指数能够供用户之间进行比较，且考虑到脸部线条与身形胖瘦的直接强关联，上述胖瘦变化指数还能够作为身形胖瘦的有效参考。

方法实施例三

参照图4，示出了本发明的一种胖瘦检测方法实施例三的流程图，应用于具有摄像头的移动终端，具体可以包括如下步骤：

步骤401、获取所述摄像头采集的一帧人脸图像，并记为参考人脸图像；

在实际应用中，当接收到用户的触发指令时，可以利用移动终端的摄像头采集目标人脸图像。

在实际应用中，可以在获取目标人脸图像之前、预先获取参考人脸图像，其中，该参考人脸图像可以为几天或者几个月前通过摄像头采集的图像，也可以为对用户之前的老照片进行拍摄得到的图像，如用户N(N大于等于1)年前的老照片等，本发明对应具体的参考人脸图像及其获取方式不加以限制。

步骤402、对所述参考人脸图像进行人脸特征检测，分别提取两只眼睛和鼻子的坐标，并分别记为第一基准点、第二基准点和第三基准点。

对于双眼中心和鼻尖对应的第一基准点、第二基准点和第三基准点而言，由于其位置是基本固定的，基本不随用户胖瘦变化，故其可以作为参考人脸图像与目标人脸图像的定位依据。

步骤403、基于所述第一基准点、第二基准点和第三基准点，提取所述人脸图像中的人脸轮廓，并记为标准人脸轮廓。

在实际应用中，可以采用基于Haar特征的Adaboost检测方法、边缘检测方法等图像处理算法，定位到上述标准人脸轮廓，可选地，该标准人脸轮廓可以为与用户的脸型相应的封闭曲线，如椭圆形曲线等，可以理解，本发明实施例对于具体的标准人脸轮廓不加以限制。

参照图5，示出了本发明的一种标准人脸轮廓及其基准位置的示意图，可以看出，双眼中心和鼻尖对应的第一基准点、第二基准点和第三基准点之间的距离是基本固定的，基本不随用户胖瘦变化。

步骤404、获取所述摄像头采集的目标人脸图像。

在实际应用中，当接收到用户的触发指令时，可以利用移动终端的摄像头采集目标人脸图像。

为了保证目标人脸图像对应目标人脸轮廓与参考人脸图像对应标准人脸轮廓的比对结果的客观性、进而保证胖瘦变化指数的准确度，在本发明的一种可选实施例中，可以在所述摄像头采集人脸图像时，在拍照预览界面显示所述第一基准点、第二基准点和第三基准点；生成提示信息，所述提示信息用于提示拍照者的两只眼睛和鼻子与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点分别进行对准。上述提示信息能够保证目标人脸图像与参考人脸图像的中心对齐，因此能够保证胖瘦变化指数的准确度。在实际应用中，可以展示目标人脸图像的预览图像，对预览图像和参考人脸图像的3个基准位置进行比较，并依据比较结果发出相应的提示，如向左/右移动，向上/下移动等。

在本发明的一种可选实施例中，在获取摄像头采集的目标人脸图像后，可以将该目标人脸图像的第一坐标、第二坐标和第三坐标分别与参考第一基准点、第二基准点和第三基准点进行比对，并根据比对结果判断目标人脸图像与参考人脸图像的中心是否对齐。

步骤405、对所述目标人脸图像进行人脸特征检测，分别提取两只眼睛和鼻子的第一坐标、第二坐标和第三坐标。

第一坐标、第二坐标和第三坐标分别对应目标人脸图像的两只眼睛和鼻子的位置。

步骤406、将所述第一坐标、第二坐标和第三坐标分别与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点进行比对。

第一基准点、第二基准点和第三基准点分别对应参考人脸图像的两种眼睛和鼻子的位置。对于同一用户的人脸图像而言，其双眼中心和鼻尖3个基准位置是基本固定的，基本不随用户胖瘦变化，因此上述比对能够保证目标人脸图像与参考人脸图像的中心对其。

步骤407、若所述第一坐标、第二坐标和第三坐标与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点均对准，则提取所述目标人脸图像中的人脸轮廓，并记为目标人脸轮廓。

在本发明的一种可选实施例中，所述将所述第一坐标、第二坐标和第三坐标分别与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点进行比对的步骤之后，本发明实施例的方法还可以包括：若所述第一坐标、第二坐标和第三坐标中至少有一个与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点未对准，则对所述目标人脸图像进行图像处理，生成中间人脸图像；提取所述中间人脸图像中的人脸轮廓，并记为目标人脸轮廓；其中，所述中间人脸图像中的所述第一坐标、第二坐标和第三坐标与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点均对准。可选地，可以依据目标人脸图像的第一基准点、第二基准点和第三基准点，对所述目标人脸图像进行上述图像处理；例如，上述图像处理可以包括：缩放、旋转等处理，最终使得图像处理后的中间人脸图像中的第一坐标、第二坐标和第三坐标与上述第一基准点、第二基准点和第三基准点均对准。可以理解，本发明实施例对于具体的预处理方式不加以限制。

步骤408、将所述目标人脸轮廓和所述标准人脸轮廓进行比对，得到人脸轮廓变化信息。

在实际应用中，人脸轮廓变化信息具体可以包括：轮廓面积变化信息和轮廓边界变化信息等。其中，上述轮廓面积变化信息可以采用目标人脸轮廓与标准人脸轮廓两种轮廓的面积的比较结果来衡量。由于用户的胖瘦变化通常会体现在目标人脸轮廓上，变胖时则目标人脸轮廓外扩，变瘦时则目标人脸轮廓内缩，因此通过二者的轮廓面积变化信息可以客观地反映用户脸型胖瘦的变化程度。通常来说，若目标人脸轮廓的面积大于标准人脸轮廓的面积，则说明用户变胖了，若目标人脸轮廓的面积小于标准人脸轮廓的面积，则说明用户变瘦了，或者，若目标人脸轮廓的面积与标准人脸轮廓的面积相近，则说明用户基本未发生胖瘦变化。在实际应用中，可以采用各种算法计算目标人脸轮廓与标准人脸轮廓两种轮廓对应封闭图形的面积，本发明实施例对于两种轮廓的面积的具体获取方式不加以限制。

参照图6，示出了本发明的一种目标人脸轮廓与标准人脸轮廓的边界比较过程的示意图，其中，当目标人脸轮廓602的边界点位于标准人脸轮廓601的外界点的内部时，可以认为目标人脸轮廓内缩也即用户变瘦了；当目标人脸轮廓603的边界点位于标准人脸轮廓601的外界点的外部时，则说明目标人脸轮廓外扩也即用户变胖了。

步骤409、基于所述人脸轮廓变化信息，确定所述胖瘦变化指数。

在实际应用中，可以基于目标人脸轮廓的面积与标准人脸轮廓的面积的比较结果、或者目标人脸轮廓与标准人脸轮廓的边界的比较结果，确定胖瘦变化指数。具体地，在目标人脸轮廓的面积大于标准人脸轮廓的面积、或者目标人脸轮廓的边界超出标准人脸轮廓的边界时，对应的胖瘦变化指数可以为“变胖了”，相应地，可以输出对应的互动性信息，如“变胖了，开始减肥吧”、或者“变胖了，多运动吧”。同理，在目标人脸轮廓的面积小于标准人脸轮廓的面积、或者目标人脸轮廓的边界小于标准人脸轮廓的边界时，对应的胖瘦变化指数可以为“变瘦了”，相应地，可以输出对应的互动性信息，如“减肥成功，再接再厉哦”。另外，在目标人脸轮廓的面积与标准人脸轮廓的面积接近、或者目标人脸轮廓的边界与标准人脸轮廓的边界接近时，对应的胖瘦变化指数可以为“未发生变化”，相应地，可以输出对应的互动性信息，如“体型保持得不错，再接再厉哦”。可以理解，本发明实施例对具体的胖瘦变化指数及对应的互动性信息不加以限制。

本发明实施例的胖瘦检测方法，依据所述目标人脸轮廓与标准人脸轮廓的人脸轮廓变化信息，得到用户的胖瘦变化指数，由于该胖瘦变化指数可以依据目标人脸轮廓与标准人脸轮廓的比较结果得到，该胖瘦变化指数可以反映目标人脸轮廓相对于标准人脸轮廓的变化，也即能够客观地反映用户脸型胖瘦的变化程度。且考虑到脸部线条与身形胖瘦的直接强关联，上述胖瘦变化指数还能够作为身形胖瘦变化的有效参考。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

终端第一实施例

参照图7，示出了本发明一种移动终端实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：摄像头701、图像获取模块702、特征提取模块703及胖瘦检测模块704；其中，

上述图像获取模块702，用于获取所述摄像头701采集的目标人脸图像；

上述特征提取模块703，用于提取所述图像获取模块702输出的目标人脸图像中的人脸特征信息；

上述胖瘦检测模块704，用于基于所述特征提取模块703输出的人脸特征信息，确定胖瘦变化指数。

可选的，参照图8，在图7的基础上，所述移动终端还可以包括：

参考获取模块705，用于在所述特征提取模块703提取所述目标人脸图像中的人脸特征信息之前，获取所述摄像头采集的一帧人脸图像，并记为参考人脸图像；

人脸检测模块706，用于对所述参考获取模块输出的参考人脸图像进行人脸特征检测，分别提取两只眼睛和鼻子的坐标，并分别记为第一基准点、第二基准点和第三基准点；

轮廓提取模块707，用于基于所述人脸检测模块输出的第一基准点、第二基准点和第三基准点，提取所述人脸图像中的人脸轮廓，并记为标准人脸轮廓。

可选的，参照图9，在图8的基础上，所述移动终端还可以包括：

基准显示模块708，用于在所述图像获取模块获取所述摄像头采集的目标人脸图像之前，在所述摄像头采集人脸图像时，在拍照预览界面显示所述第一基准点、第二基准点和第三基准点；

提示模块709，用于生成提示信息，所述提示信息用于提示拍照者的两只眼睛和鼻子与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点分别进行对准。

可选的，特征提取模块703的结构框图如图10所示，特征提取模块703具体可以包括如下模块：

特征检测子模块731，用于对所述目标人脸图像进行人脸特征检测，分别提取两只眼睛和鼻子的第一坐标、第二坐标和第三坐标；

基准比对子模块732，用于将所述特征检测子模块输出的第一坐标、第二坐标和第三坐标分别与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点进行比对；

轮廓提取子模块733，用于在所述基准比对子模块确定第一坐标、第二坐标和第三坐标与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点均对准时，提取所述目标人脸图像中的人脸轮廓，并记为目标人脸轮廓。

可选的，参照图11，在图9或图10的基础上，所述移动终端还可以包括：

图像处理模块710，用于在所述基准比对子模块732确定第一坐标、第二坐标和第三坐标中至少有一个与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点未对准时，对所述目标人脸图像进行图像处理，生成中间人脸图像；

目标轮廓提取模块711，用于提取所述图像处理模块输出的中间人脸图像中的人脸轮廓，并记为目标人脸轮廓；

其中，所述中间人脸图像中的所述第一坐标、第二坐标和第三坐标与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点均对准。

可选的，胖瘦检测模块704的结构框图如图12所示，胖瘦检测模块704具体可以包括如下模块：

轮廓比对子模块741，用于将所述目标人脸轮廓和所述标准人脸轮廓进行比对，得到人脸轮廓变化信息；

指数确定子模块742，用于基于所述轮廓比对子模块输出的人脸轮廓变化信息，确定所述胖瘦变化指数。

可选的，特征提取模块703的结构框图如图13所示，特征提取模块703具体可以包括如下模块：

曲线提取子模块734，用于提取所述目标人脸图像中的脸部一侧从下巴到耳垂的脸部轮廓曲线；

微分运算子模块735，用于对所述曲线提取子模块输出的脸部轮廓曲线进行二次微分运算，得到所述脸部轮廓曲线的曲度。

可选的，在图13的基础上，胖瘦检测模块704具体可以包括：曲度确定子模块，用于基于所述脸部轮廓曲线的曲度，确定胖瘦变化指数。

本发明实施例的移动终端，依据目标人脸图像的人脸特征信息进行用户的胖瘦检测，由于人脸特征信息能够反映用户人脸的胖瘦程度或者胖瘦变化，故能够使得从视觉角度进行胖瘦检测以得到对应的胖瘦变化指数，也即能够满足用户在视觉角度的胖瘦检测需求。

终端第二实施例

参照图14，示出了本发明一种移动终端1500的结构示意图，具体可以包括：至少一个处理器1501、存储器1502、至少一个网络接口1504和用户接口1503。移动终端1500中的各个组件通过总线系统1505耦合在一起。可理解，总线系统1505用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1505除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图10中将各种总线都标为总线系统1505，移动终端1500还包括拍照组件1506，拍照组件1506包括摄像头。

其中，用户接口1503可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等。

可以理解，本发明实施例中的存储器1502可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、可编程只读存储器(ProgrammableROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasablePROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyEPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(StaticRAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(SynchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DoubleDataRate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(SynchlinkDRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambusRAM，DRRAM)。本发明实施例描述的系统和方法的存储器1502旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在一些实施方式中，存储器1502存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统15021和应用程序15022。

其中，操作系统15021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序15022，包含各种应用程序，例如媒体播放器(MediaPlayer)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序15022中。

在本发明实施例中，通过调用存储器1502存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序15022中存储的程序或指令，处理器1501用于获取所述摄像头采集的目标人脸图像；提取所述目标人脸图像中的人脸特征信息；基于所述人脸特征信息，确定胖瘦变化指数。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器1501中，或者由处理器1501实现。处理器1501可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1501中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1501可以是通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1502，处理器1501读取存储器1502中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解的是，本发明实施例描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuits，ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、数字信号处理设备(DSPDevice，DSPD)、可编程逻辑设备(ProgrammableLogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。

对于软件实现，可通过执行本发明实施例中所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本发明实施例中所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。

可选地，处理器1501还用于：获取所述摄像头采集的一帧人脸图像，并记为参考人脸图像；对所述参考人脸图像进行人脸特征检测，分别提取两只眼睛和鼻子的坐标，并分别记为第一基准点、第二基准点和第三基准点；基于所述第一基准点、第二基准点和第三基准点，提取所述人脸图像中的人脸轮廓，并记为标准人脸轮廓。

可选地，处理器1501还用于：在所述摄像头采集人脸图像时，在拍照预览界面显示所述第一基准点、第二基准点和第三基准点；生成提示信息，所述提示信息用于提示拍照者的两只眼睛和鼻子与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点分别进行对准。

可选地，处理器1501还用于：对所述目标人脸图像进行人脸特征检测，分别提取两只眼睛和鼻子的第一坐标、第二坐标和第三坐标；将所述第一坐标、第二坐标和第三坐标分别与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点进行比对；若所述第一坐标、第二坐标和第三坐标与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点均对准，则提取所述目标人脸图像中的人脸轮廓，并记为目标人脸轮廓。

可选地，处理器1501还用于：若所述第一坐标、第二坐标和第三坐标中至少有一个与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点未对准，则对所述目标人脸图像进行图像处理，生成中间人脸图像；提取所述中间人脸图像中的人脸轮廓，并记为目标人脸轮廓；其中，所述中间人脸图像中的所述第一坐标、第二坐标和第三坐标与所述第一基准点、第二基准点和第三基准点均对准。

可选地，处理器1501还用于：将所述目标人脸轮廓和所述标准人脸轮廓进行比对，得到人脸轮廓变化信息；基于所述人脸轮廓变化信息，确定所述胖瘦变化指数。

可选地，处理器1501还用于：提取所述目标人脸图像中的脸部一侧从下巴到耳垂的脸部轮廓曲线；对所述脸部轮廓曲线进行二次微分运算，得到所述脸部轮廓曲线的曲度。

可选地，处理器1501还用于：基于所述脸部轮廓曲线的曲度，确定胖瘦变化指数。

本发明实施例的移动终端，依据目标人脸图像的人脸特征信息进行用户的胖瘦检测，由于人脸特征信息能够反映用户人脸的胖瘦程度或者胖瘦变化，故能够使得从视觉角度进行胖瘦检测以得到对应的胖瘦变化指数，也即能够满足用户在视觉角度的胖瘦检测需求。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。