本申请实施例涉及照相机技术领域，具体涉及智能照相机。
背景技术：
现在拍照设备(如照相机、拍照手机等)已经很普遍了，但用这些拍照设备一般需要通过人工控制拍摄，不能自动地找准拍摄时机对用户进行抓拍。
技术实现要素：
本申请实施例提出了智能照相机。
本申请实施例提供了一种智能照相机，包括图像采集部件和控制电路；图像采集部件，被配置成实时获取视频流；控制电路，被配置成检测当前所处的拍摄模式，若当前处于第一预设拍摄模式或第二预设拍摄模式，则从图像采集部件获取视频流，对获取到的视频流中的图像进行分析，确定图像中是否存在人像，若存在，则对人像进行分析，确定人像的指定信息是否满足预设条件，若满足，则控制图像采集部件进行拍摄，其中，指定信息包括以下至少一项：表情、姿势。
在一些实施例中，控制电路进一步被配置成：在获取到视频流后，检测当前是否处于节能模式，若处于节能模式，则对获取到的视频流中的图像进行运动目标检测，以确定图像中是否存在运动目标，若不存在运动目标，则确定图像中不存在人像。
在一些实施例中，控制电路还进一步被配置成：响应于确定图像中存在运动目标，对该图像进行人脸检测，得到检测结果，基于检测结果，确定图像中是否存在人像。
在一些实施例中，控制电路还进一步被配置成：响应于检测到当前不处于节能模式，对获取到的视频流中的图像进行人脸检测，得到检测结果，基于该检测结果，确定该图像中是否存在人像。
在一些实施例中，控制电路还进一步被配置成：响应于确定图像中存在人像，基于人像的脸部区域，控制图像采集部件进行自动对焦。
在一些实施例中，控制电路还进一步被配置成：响应于检测到当前处于第二预设拍摄模式，获取用户的拍摄指令，以及执行与获取到的拍摄指令相应的操作。
在一些实施例中，智能照相机还包括语音采集部件；以及控制电路还进一步被配置成：对语音采集部件实时采集的语音信息进行分析，以获取用户的拍摄指令。
在一些实施例中，智能照相机还包括语音播放部件；以及控制电路还进一步被配置成：在获取到用户的拍摄指令后，生成相应的语音反馈信息，将语音反馈信息输出至语音播放部件，以播放语音反馈信息。
在一些实施例中，智能照相机还包括操作按键，操作按键包括实体按键和/或虚拟按键；控制电路还进一步被配置成：通过操作按键获取用户的拍摄指令。
在一些实施例中，控制电路还进一步被配置成：响应于检测到当前处于第三预设拍摄模式，获取用户的拍摄指令，若获取到拍摄指令，则从图像采集部件获取视频流，对获取到的视频流中的图像进行分析，确定图像中是否存在人像，若存在，则对人像进行分析，确定人像的指定信息是否满足预设条件，若不满足，则生成语音提示信息，将语音提示信息输出至语音播放部件，以播放语音提示信息。
在一些实施例中，控制电路还进一步被配置成：响应于检测到当前处于第三预设拍摄模式、以及确定人像的指定信息满足预设条件，控制图像采集部件进行拍摄。
在一些实施例中，智能照相机还包括无线通信部件，被配置成将智能照相机与用户端通信连接；以及控制电路还进一步被配置成：响应于检测到当前处于第三预设拍摄模式、以及确定人像的姿势不满足预设条件，在将生成的语音提示信息输出至语音播放部件后，从预先存储的摆拍样照集中选取摆拍样照，以及将选取出的摆拍样照发送至用户端。
在一些实施例中，无线通信部件进一步被配置成将智能照相机与服务器通信连接；以及控制电路还进一步被配置成：从服务器获取新的摆拍样照集来更新已存储的摆拍样照集。
在一些实施例中，用户端被配置成对智能照相机进行控制；以及控制电路还进一步被配置成：从用户端获取用户的拍摄指令。
在一些实施例中，控制电路还进一步被配置成：将图像采集部件拍摄的照片和/或视频发送至用户端。
在一些实施例中，智能照相机还设置有调节底座，被配置成调节智能照相机的俯仰角度和拍摄方向。
本申请实施例提供的智能照相机，通过图像采集部件实时获取视频流，以便控制电路在检测到当前处于第一预设拍摄模式或第二预设拍摄模式时，从图像采集部件获取视频流，以及对获取到的视频流进行分析，确定图像中是否存在人像。而后控制电路响应于确定图像中存在人像而对人像进行分析，确定人像的指定信息(例如表情和/或姿势)是否满足预设条件，以便在确定该指定信息满足该预设条件时，控制图像采集部件进行拍摄。从而有效利用了对人像的指定信息是否满足预设条件的判断，实现了对用户的有效抓拍，提高了拍摄效果。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请提供的智能照相机的一个实施例的结构示意图；
图2是本申请提供的智能照相机的一个应用场景的示意图；
图3是本申请提供的智能照相机的又一个实施例的结构示意图；
图4是本申请提供的智能照相机的再一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了本申请提供的智能照相机的一个实施例的结构示意图。
如图1所示，本实施例中的智能照相机可以包括图像采集部件1和控制电路2。图像采集部件1和控制电路2通信连接。
在本实施例中，图像采集部件1可以实时获取视频流。而且，图像采集部件1还可以接收控制电路2发送的拍摄控制信号，并根据该拍摄控制信号进行拍照或录像。需要说明的是，图像采集部件1可以是具有较高分辨率的摄像头。该摄像头例如可以具有大光圈、宽视角、低畸变、自动变焦、且适合1m～3m范围拍摄的镜头，其中，该范围可以包括端点1m和3m，m可以表示单位“米”。该镜头的视角可以处于60°～90°范围内，其中，该范围可以包括端点60°和90°。而且该镜头还可以具有500万像素以上的图像分辨率。因此，本实施例中的智能照相机可以用于进行全身人像自拍。
在本实施例中，智能照相机的拍摄模式例如可以包括ai(artificialintelligence，人工智能)自拍模式、ai辅助模式、人工拍摄模式和混合模式。在ai自拍模式下，智能照相机可以利用人工智能技术自动地选择拍摄时机进行拍摄。在ai辅助模式下，智能照相机可以获取用户的拍摄指令，以及在获取到拍摄指令后，通过人工智能技术对图像采集部件1采集到的视频流中的图像进行相应的分析，来确定当前是否适合拍摄，并基于确定的结果进行相应的处理。例如，若确定适合拍摄，则智能照相机可以进行拍摄；否则，智能照相机可以给出相应的提示信息(例如语音、文本或图像等形式的提示信息)，以提示用户进行相应的调整(例如调整姿势、表情和/或位置等)。混合模式可以是ai自拍模式与人工拍摄模式的结合。在混合模式下，智能照相机既可以自动地选择拍摄时机进行拍摄，又可以响应用户的拍摄指令而进行拍摄。
其中，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
在本实施例中，控制电路2可以实时地检测当前所处的拍摄模式。作为示例，智能照相机可以设置有拍摄模式参数，拍摄模式参数的参数值可以包括第一值(例如0)、第二值(例如1)、第三值(例如2)和第四值(例如3)，每个值可以代表一种拍摄模式。控制电路2可以通过检测拍摄模式参数当前的值，来确定当前处于哪种拍摄模式。需要说明的是，控制电路2可以包含嵌入式处理器、ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)、闪存、语音处理芯片等。另外，控制电路2可以存储并运行软件，软件部分可以包括操作系统和应用软件(例如语音识别软件、用于控制智能照相机的软件等)。其中，操作系统可以为安卓系统或linux系统等。
在本实施例中，控制电路2还可以响应于检测到当前处于第一预设拍摄模式(例如上述ai自拍模式)或第二预设拍摄模式(例如上述混合模式)，而从图像采集部件1获取视频流，对获取到的视频流中的图像进行分析，确定图像中是否存在人像。
作为示例，控制电路2可以预先存储有人脸检测模型。控制电路2可以将获取到的视频流中的图像输入该人脸检测模型，得到该图像中存在人脸的概率。控制电路2可以将该概率与概率阈值(例如0.5等)进行比较，若该概率不低于概率阈值，则控制电路2可以确定该图像中存在人像。需要说明的是，该人脸检测模型可以用于表征图像与图像中存在人脸的概率之间的对应关系。而且，该人脸检测模型可以是经简化后的人脸检测模型，在训练过程中未考虑侧脸和遮挡情况。这样，可以提高人脸检测速度。
需要指出的是，该人脸检测模型可以是本领域技术人员基于大量统计计算而预先制定的、用于表征图像与图像中存在人脸的概率之间的对应关系的对应关系表；也可以是使用朴素贝叶斯模型(naivebayesianmodel，nbm)、支持向量机(supportvectormachine，svm)、xgboost(extremegradientboosting)或卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork，cnn)等可以用于分类的模型进行训练得到的。
在本实施例中，控制电路2还可以响应于确定图像中存在人像，而对人像进行分析，确定人像的指定信息是否满足预设条件。其中，指定信息可以包括以下至少一项：表情、姿势。预设条件可以包括以下至少一项：表情所归属的类别包含在预设的表情类别集合中、姿势所归属的类别包含在预设的姿势类别集合中。该表情类别集合中的表情类别所指示的表情例如可以包括微笑、大笑、鬼脸等适合拍摄的表情。该姿势类别集合中的姿势类别所指示的姿势例如可以包括双手张开、手插裤袋、比剪刀手、手托下巴、双手叉腰、单手叉腰等适合拍摄的姿势。
作为示例，假设指定信息包括表情和姿势，预设条件包括表情所归属的类别包含在上述表情类别集合中以及姿势所归属的类别包含在上述姿势类别集合中。控制电路2可以预先存储有表情识别模型和姿势识别模型。控制电路2可以将人像所在的图像分别输入表情识别模型和姿势识别模型，得到该人像的表情所归属的类别和姿势所归属的类别。控制电路2可以通过将该人像的表情所归属的类别与上述表情类别集合中的表情类别进行比较，以及将该人像的姿势所归属的类别与上述姿势类别集合中的姿势类别进行比较，以确定该人像的表情和姿势是否满足预设条件。
其中，表情识别模型可以是本领域技术人员基于大量统计计算而预先制定的、用于表征图像与表情类别之间的对应关系的对应关系表；也可以是使用朴素贝叶斯模型、支持向量机、xgboost或卷积神经网络等可以用于分类的模型进行训练得到的。姿势识别模型可以是本领域技术人员基于大量统计计算而预先制定的、用于表征图像与姿势类别之间的对应关系的对应关系表；也可以是使用朴素贝叶斯模型、支持向量机、xgboost或卷积神经网络等可以用于分类的模型进行训练得到的。
在本实施例中，控制电路2还可以响应于确定人像的指定信息满足预设条件，而控制图像采集部件1进行拍摄。作为示例，ai自拍模式和混合模式可以分别对应拍摄方式，拍摄方式包括拍照和录像。对于ai自拍模式和混合模式中的任意一种拍摄模式，若当前所对应的拍摄方式是拍照，则控制电路2可以生成拍照控制信号，将拍照控制信号发送至图像采集部件1，以控制图像采集部件1进行拍照。若当前所对应的拍摄方式是录像，则控制电路2可以生成录像控制信号，将录像控制信号发送至图像采集部件1，以控制图像采集部件1进行录像。这里，控制电路2可以控制图像采集部件1录制具有指定时长(例如10秒等)的视频。
在本实施例的一些可选的实现方式中，控制电路2还可以预存有表情模板和姿势模板。控制电路2可以通过将人像与表情模板和/或姿势模板进行匹配，来确定人像的指定信息是否满足预设条件。其中，表情模板中的每种表情对应一种表情类别。姿势模板中的每种姿势对应一种姿势类别。
在本实施例的一些可选的实现方式中，控制电路2还可以响应于检测到当前处于第二预设拍摄模式，而获取用户的拍摄指令，以及执行与获取到的拍摄指令相应的操作。这里，智能照相机可以包括语音采集部件。控制电路2可以对语音采集部件实时采集的语音信息进行分析，以获取用户的拍摄指令。其中，语音采集部件可以是包括至少两个麦克风的麦克风阵列。该麦克风阵列的拾音距离可以达到5m以上，在5m内可以语音控制。
作为示例，控制电路2例如可以利用语音处理芯片对语音信息进行分析，得到分析结果。控制电路2可以基于分析结果获取用户的拍摄指令。其中，分析结果可以包括关键词，控制电路2可以预存有指令词集合，每个指令词可以代表一种用户指令。控制电路2可以将该关键词与指令词集合中的指令词进行匹配，以确定该关键词是否属于拍摄指令。其中，用户指令例如可以包括拍摄指令、闪光灯开关指令、音量调节指令等等。
再例如，控制电路2可以利用预先安装的语音识别软件对语音采集部件实时获取的语音信息进行分析，得到分析结果，基于该分析结果获取用户的拍摄指令。
在本实施例的一些可选的实现方式中，智能照相机还可以包括操作按键，操作按键可以包括实体按键和/或虚拟按键。控制电路2还可以通过操作按键获取用户的拍摄指令。
在本实施例的一些可选的实现方式中，智能照相机还可以设置有调节底座，该调节底座可以用于调节智能照相机的俯仰角度和拍摄方向。其中，智能照相机和调节底座可以采用多种连接方式。作为示例，智能照相机可以包括壳体，该壳体可以与调节底座连接。该壳体与调节底座之间的连接方式可以包括可拆卸连接，如螺栓、卡箍等。再例如，智能照相机可以内置有磁铁，而调节底座也可以内置有磁铁，智能照相机与调节底座可进行磁力连接，这样对角度位置的调节更加方便快捷。需要说明的是，通过为智能照相机配备调节底座，可以减少用户拍摄之前的准备工作。例如，通过使用配备有调节底座的智能照相机，就不需要用户使用三脚架调节高度和角度。
继续参见图2，图2是本实施例中的智能照相机的应用场景的一个示意图。在图2的应用场景中，智能照相机可以包括图像采集部件1和控制电路2。当智能照相机被启动后，图像采集部件1可以实时获取视频流。控制电路2可以实时检测智能照相机当前所处的拍摄模式。响应于检测到智能照相机当前处于ai自拍模式，控制电路2可以从图像采集部件1获取视频流，对获取到的视频流中的图像进行分析，确定图像中是否存在人像，其中，ai自拍模式对应的拍摄方式是拍照。而后响应于确定图像中存在人像，控制电路2可以对人像进行表情分析以及姿势分析，确定人像的表情和姿势是否满足预设条件。最后，响应于确定人像的表情和姿势满足预设条件，控制电路2可以生成拍照控制信号，将拍照控制信号发送至图像采集部件1，以控制图像采集部件1进行拍照。
本申请的上述实施例提供的智能照相机，有效利用了对人像的指定信息是否满足预设条件的判断，实现了对用户的有效抓拍，提高了拍摄效果。
进一步参见图3，其示出了本申请提供的智能照相机的又一个实施例的结构示意图。
如图3所示，本实施例中的智能照相机可以包括图像采集部件1、控制电路2和无线通信部件3。图像采集部件1和无线通信部件3分别与控制电路2通信连接。
在本实施例中，图像采集部件1可以实时获取视频流。针对图像采集部件1的解释说明，可参看图1所示实施例中的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例中，无线通信部件3可以将智能照相机与用户端通信连接。例如通过无线网(wifi)或者热点将智能照相机与用户端通信连接。其中，用户端可以接收控制电路2发送的照片和/或视频等。另外，用户端还可以对智能照相机进行控制。例如，用户可以通过用户端向智能照相机发送用户指令，以使智能照相机执行相应的操作。而且，用户还可以通过用户端设置智能照相机的参数，例如焦距、电子变焦、自动对焦等等。这样，可以方便用户的使用，而且让自拍全身照变得简单易操作。
需要说明的是，用户端可以是硬件，也可以是软件。当用户端为硬件时，可以是具有显示屏的各种移动设备，例如智能手机、平板电脑等，而且用户端上可以安装有用于对智能照相机进行控制的客户端应用。当用户端为软件时，用户端本身可以是用于对智能照相机进行控制的客户端应用，其可以安装在上述所列的移动设备中。而且用户端可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
在本实施例中，控制电路2可以实时地检测当前所处的拍摄模式。控制电路2还可以响应于检测到当前处于第一预设拍摄模式或第二预设拍摄模式，而检测当前是否处于节能模式。而后，响应于检测到当前处于节能模式，控制电路2可以从图像采集部件1获取视频流，对视频流中的图像进行运动目标检测，以确定图像中是否存在运动目标。若不存在运动目标，则控制电路2可以确定图像中不存在人像。若存在运动目标，则控制点2可以进一步对图像进行人脸检测，得到检测结果，基于检测结果，确定图像中是否存在人像。若存在人像，则控制电路2可以基于人像的人脸区域控制图像采集部件1进行对焦。而后，控制电路2可以对人像进行分析，确定人像的指定信息是否满足预设条件。若满足，则控制电路2可以控制图像采集部件1进行拍摄，以及将图像采集部件1拍摄所得的照片或视频发送至用户端，以便用户通过用户端进行浏览。其中，指定信息可以包括以下至少一项：表情、姿势。
这里，节能模式可以用于表征智能照相机具有节约电源的电量的功能。需要指出的是，智能照相机可以设置有节能模式参数。节能模式参数的参数值可以包括用于指示智能照相机已处于节能模式的值(例如1)、以及用于指示智能照相机未处于节能模式的值(例如0)。控制电路2可以确定节能模式参数当前的参数值是否为用于指示智能照相机已处于节能模式的值，若是，则控制电路2可以确定当前处于节能模式。
需要说明的是，运动目标检测一般是首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在hsv色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。运动目标检测算法可以包括背景差分法、帧间差分法、光流法、混合高斯模型、码本等等。其中，h的全称为hue，代表色相。s的全称为saturation，代表饱和度。v的全称为value，代表明度。由于运动目标检测是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。
需要指出的是，通过对获取到的视频流中的图像进行运动目标检测，可以在检测到该图像中不存在运动目标时，就可以不对该图像进行后续的人脸检测，这样可以减轻控制电路2的工作压力，而且还可以节约智能照相机的电源的电量。
另外，对于人脸检测方法，以及确定人像的指定信息是否满足预设条件的方法，可参看图1所示实施例中的相关描述，在此不再赘述。
此外，人脸检测的检测结果在包括图像中存在人脸的概率的同时，还可以包括人脸的位置信息，例如人脸所在的矩形区域的顶点坐标。控制电路2可以基于人脸检测的检测结果中的位置信息计算出人脸所在的矩形区域的大小。对于大小满足阈值的矩形区域，控制电路2可以计算出该矩形区域的方差，控制图像采集部件1调节焦距以使矩形区域的方差最大。如有多个矩形区域，确保方差和最大。
从图3中可以看出，与图1对应的实施例相比，本实施例中的智能照相机的组成部件多出了无线通信部件3。这样，本实施例中的智能照相机除了能实现图1所示的实施例已描述的技术效果外，还可以将照片和/或视频发送给用户端，以便于用户通过用户端进行浏览。而且，本实施例中的智能照相机还可以节约电源的电量以及进行自动对焦。因此，本实施例中的智能照相机可以具有功能多样性、操作简单等特性。
进一步参见图4，其示出了本申请提供的智能照相机的再一个实施例的结构示意图。
如图4所示，本实施例中的智能照相机可以包括图像采集部件1、控制电路2、无线通信部件3和语音播放部件4。图像采集部件1、无线通信模块3和语音播放部件4可以分别与控制电路2通信连接。
在本实施例中，图像采集部件1可以实时获取视频流。无线通信部件3可以将智能照相机与用户端通信连接。针对图像采集部件1和无线通信部件3的解释说明，可参看图1、图3分别所示的实施例中的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例中，语音播放部件4可以用于播放控制电路2发送的语音信息。其中，语音播放部件4可以是扬声器。该扬声器的发声在5m内可以清晰地听到，且音量可以调节。
在本实施例中，控制电路2可以实时地检测当前所处的拍摄模式。控制电路2还可以响应于检测到当前处于第一预设拍摄模式或第二预设拍摄模式，而检测当前是否处于节能模式。而后控制电路2可以响应于检测到当前处于节能模式，而从图像采集部件1获取视频流，对视频流中的图像进行运动目标检测，以确定图像中是否存在运动目标。若不存在运动目标，则控制电路2可以确定图像中不存在人像。若存在运动目标，则控制点2可以进一步对图像进行人脸检测，得到检测结果，基于检测结果，确定图像中是否存在人像。若存在人像，则控制电路2可以基于人像的人脸区域控制图像采集部件1进行对焦。接着，控制电路2可以对人像进行分析，确定人像的指定信息是否满足预设条件。若满足，则控制电路2可以控制图像采集部件1进行拍摄，以及将图像采集部件1拍摄的照片或视频发送至用户端，以便用户通过用户端进行浏览。其中，指定信息可以包括以下至少一项：表情、姿势。
在本实施例中，控制电路2还可以响应于检测到当前处于第三预设拍摄模式(例如上述ai辅助模式)，而获取用户的拍摄指令。若获取到拍摄指令，控制电路2可以从图像采集部件1获取视频流，对获取到的视频流中的图像进行分析，确定图像中是否存在人像。若存在，则控制电路2可以进一步确定人像的指定信息是否满足预设条件，其中，人像的指定信息包括以下至少一项：表情、姿势。若不满足，则控制电路2可以生成语音提示信息，将语音提示信息输出至语音播放部件4，以播放语音提示信息。其中，语音提示信息可以是用于提示用户调整表情和/或姿势的提示信息。
在本实施例中，控制电路2还可以响应于确定人像的姿势不满足预设条件，而在将生成的语音提示信息输出至语音播放部件4后，从预先存储的摆拍样照集中选取摆拍样照，以及将选取出的摆拍样照发送至用户端。用户可以参考用户端接收到的摆拍样照来调整自己的拍照姿势，这样可以有助于提高拍摄效果。需要说明的是，控制电路2可以在摆拍样照集中随机选取摆拍样照；也可以计算人像所在的图像的背景与摆拍样照集中的摆拍样照的背景之间的相似度，选取出对应最大相似度的摆拍样照。
需要指出的是，无线通信部件3还可以将智能照相机与服务器通信连接，例如通过无线网将智能照相机与服务器通信连接。上述摆拍样照集可以是控制电路2预先从服务器获取的。服务器可以通过ai和大数据技术分析优秀摄影作品的拍摄技巧，不同地区和时间的审美特点，以从优秀摄影作品中选取摄影作品作为摆拍样照，并提供用户进行更新。另外，服务器还可以通过分析用户喜爱的照片来获取用户的需求，针对不同类型的用户生成不同的摆拍样照集，以满足用户个性化的拍照需求。
在本实施例的一些可选的实现方式中，控制电路2还可以实时或定期地从服务器获取新的摆拍样照集来更新已存储的摆拍样照集。
在本实施例的一些可选的实现方式中，控制电路2还可以响应于获取到用户通过语音方式发送的拍摄指令，而生成语音反馈信息，将语音反馈信息输出至语音播放部件4，以播放语音反馈信息。这样，可以与用户进行语音交互。
在本实施例的一些可选的实现方式中，控制电路2还可以响应于检测到当前处于第三预设拍摄模式，以及确定人像的指定信息满足预设条件，而控制图像采集部件1进行拍摄。
从图4中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的智能照相机的组成部件多出了语音播放部件4。这样，本实施例中的智能照相机除了能实现图3所示的实施例已描述的技术效果外，还可以在检测到用户的指定信息(例如表情和/姿势)不满足预设条件时，对用户进行语音提示。而且，本实施例中的智能照相机还可以在用户的姿势不满足预设条件时，向用户推送摆拍样照，以使用户参照摆拍样照来调节自己的拍照姿势，这样有助于提高拍摄效果。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。