合要求，若否，则说明嘴巴张 开； 免冠检测子单元，用于根据获取的人像轮廓特征数据，检测人像轮廓特征数据与预设 的人像轮廓特征之间的差异度，若差异度小于预设值，且头部色彩无明显分割，则说明免 冠，符合要求； 红眼检测子单元，用于根据获取的眼睛特征数据，计算眼睛的色偏系数K3和色度平均 值Dal，若色偏系数K3小于1，则眼睛色度正常，符合要求；若色偏系数K3大于或等于1，且 色度平均值Dal大于O时，则存在红眼； 妆彩检测子单元，用于根据获取的人脸轮廓、眼睛和嘴巴特征数据，检测脸部的色彩偏 差值、眼脸部位的色彩偏差值、嘴巴部位的色彩偏差值，若其中之一的色彩偏差值大于预设 的偏差值，则说明有浓妆；若三者的色彩偏差值均小于或等于预设的偏差值，则说明无浓 妆，符合要求； 脸部检测子单元，用于获取脸部轮廓特征数据，检测脸部轮廓特征数据与预设的脸部 轮廓特征之间的差异度，若差异度小于预设值，则头发不遮住脸部，符合要求。5. 根据权利要求4所述的一种可检测拍摄质量的证照相机，其特征在于：所述人脸状 态检测子单元判断人脸是否端正，具体包括： 根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和证件照片水平方向的夹角，判断该 夹角是否超出预设范围，若否，则说明正视摄像头； 根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点坐标，获得鼻子的中心坐标， 获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和证件照片垂直方 向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围，若否，则说明头部垂直； 根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的中心线FLC，计算人脸区域垂直方向 的中心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否 超出预设范围，若否，则说明人脸水平居中； 当正视摄像头、头部垂直和人脸水平居中时，判断人脸端正，符合要求。6. 根据权利要求4所述的一种可检测拍摄质量的证照相机，其特征在于：所述肩部状 态检测子单元判断肩部是否齐平，具体包括： 对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标（XI， Yl)，计算Xl和证件照片垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和证件照片宽度WF 的比例，判断该比例是否超出预设范围； 对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心 线和证件照片垂直重心线的夹角，判断该夹角是否超出预设范围； 若距离Dweight和证件照片宽度WF的比例、矩形垂直重心线和证件照片垂直重心线的 夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，符合要求。7. -种拍摄质量检测方法，应用于证照相机中，其特征在于：所述方法包括： 所述证照相机根据拍摄成像的证件照片，获取文件属性信息、人像特征信息、背景信 息、亮度信息、色度信息和清晰度信息； 所述证照相机根据获取的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信 息和清晰度信息，对各项评分维度进行逐项质量检测；其中，各项评分维度为根据政府公安 行业标准制定的检测标准； 所述证照相机根据各项评分维度的预设分值，对各项评分维度的质量检测结果进行评 分，得到各项评分维度的得分值； 所述证照相机根据各项评分维度的得分值，以及得分比重，计算证件照片的质量总评 分； 所述证照相机根据证件照片的质量总评分，给出专业的拍摄建议。8. 根据权利要求7所述的一种拍摄质量检测方法，其特征在于：所述证照相机根据拍 摄成像的证件照片，获取文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息和清 晰度信息，具体包括： 获取证件照片的文件属性信息；其中，所述文件属性信息包括拍摄时间、彩色位数、文 件后缀、文件容量和图像像素； 获取证件照片的人像特征信息；其中，所述人像特征数据包括眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、 人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓、头顶和下巴特征数据； 在背景未替换时，将证件照片转换为Lab色彩空间图像，对Lab色彩空间图像，读取前 景区域的每个像素，建立前景色度的混合高斯模型；对背景区域的每个像素，获取背景色度 的直方图，计算背景色度的直方图与前景色度的混合高斯模型的重叠概率，对重叠概率取 标准均方值P ;或在背景替换成标准背景时，对证件照片采用边缘检测技术检测出人像轮 廓，获取证件照片人像轮廓以外的背景信息； 获取证件照片的亮度直方图，对亮度直方图进行数据分析，计算亮度异常系数K1和平 均亮度偏移值DA ; 将证件照片转换为Lab色彩空间图像，统计每个像素在Lab色彩空间图像的a轴和b 轴的色度平均值Da和Db，根据色度平均值Da和Db，计算色偏系数K2; 将证件照片转换为灰度图像，计算清晰度系数DR。9. 根据权利要求8所述的一种拍摄质量检测方法，其特征在于：所述证照相机根据获 取的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息和清晰度信息，对各项评 分维度进行逐项质量检测，具体包括： 从文件属性信息中获取拍摄时间，判断是否在预设的近期时间内拍摄，若是，则判断是 否为彩色照片，若是，则符合要求； 从文件属性信息中获取彩色位数，判断是否不低于24位，若是，则符合要求； 从文件属性信息中获取文件后缀，判断文件是否为压缩文件，当文件为压缩文件时，判 断是否为JPEG压缩，若是，判断压缩品质是否符合相应证件照的要求； 从文件属性信息中获取文件容量，判断文件容量是否大于相应证件照的预设值，若是， 则符合要求； 从文件属性信息中获取图像像素，判断图像像素是否符合相应证件照的要求； 在背景未替换时，从背景信息中获取标准均方值P，判断标准均方值P是否大于预设均 方值，若否，则符合要求；或用于在背景替换成标准背景时，判断获取的背景信息是否符合 相应证件照的要求； 采用边缘检测技术，检测证件照片四周是否有规则的边框特征，若无，则符合要求； 从亮度信息中获取亮度异常系数K1和平均亮度偏移值DA，若亮度异常系数K i小于1， 则亮度正常，符合要求；若亮度异常系数K1大于或等于I，且平均亮度偏移值DA大于0,则 亮度过亮；若亮度异常系数K1大于或等于1，且平均亮度偏移值DA小于0,则亮度过暗； 从色度信息中获取色偏系数K2、色度平均值Da和Db，若色偏系数K2小于1，则色度正 常，符合要求；若色偏系数K2大于或等于1，在色度平均值Da大于0时，表示偏红，在色度平 均值Da小于0时，表示偏绿，在色度平均值Db大于0时，表示偏黄，在色度平均值Db小于 0时，表示偏蓝； 从清晰度信息中获取清晰度系数DR，若清晰度系数DR大于预设清晰度系数值，则说明 清晰，符合要求； 从人像特征信息中获取眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，将获取的眼睛、 鼻子、耳朵、嘴巴、头顶和下巴特征数据，与预设的标准特征进行比对，判断五官是否齐全， 若是，则符合要求； 从人像特征信息中获取人脸轮廓特征数据，检测人脸轮廓特征数据与预设的人脸轮廓 特征之间的差异度，若差异度大于预设值，则发生畸变，若差异度小于或等于预设值，则符 合要求；其中，所述人脸轮廓特征数据与预设的人脸轮廓特征之间的差异度通过非重叠面 积和重叠面积的比值计算； 从人像特征信息中获取眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴、人脸轮廓、躯干轮廓、人像轮廓特征数 据，判断人像姿态是否端正，若是，则符合要求； 从人像特征信息中获取眼睛、耳朵、头顶和下巴特征数据，对眼睛、耳朵、头顶和下巴特 征数据进行关联性计算，得到头部宽像素、头部高像素、双眼距离像素、眼睛所在位置距上/ 下边缘距离像素以及头顶发迹距证件照片上边缘像素，将这些数据与相应证件照的参数进 行比对，判断是否符合要求。10.根据权利要求9所述的一种拍摄质量检测方法，其特征在于：所述判断人像姿态是 否端正，具体包括： 根据获取的眼睛、鼻子、嘴巴和人脸轮廓特征数据，判断人脸是否端正，若是，则符合要 求； 根据获取的躯干轮廓特征数据，判断肩部是否齐平，若是，则符合要求； 根据获取的眼睛特征数据，计算眼睛中间睁开部分的宽度，若宽度大于预设值，则符合 要求； 根据获取的嘴巴特征数据，采用边缘检测技术，判断嘴巴上下嘴唇中间是否为一条曲 线，若是，则说明嘴巴闭合，符合要求，若否，则说明嘴巴张开； 根据获取的人像轮廓特征数据，检测人像轮廓特征数据与预设的人像轮廓特征之间的 差异度，若差异度小于预设值，且头部色彩无明显分割，则说明免冠，符合要求； 根据获取的眼睛特征数据，计算眼睛的色偏系数K3和色度平均值Dal，若色偏系数K 3 小于1，则眼睛色度正常，符合要求；若色偏系数K1大于或等于1，且色度平均值Dal大于0 时，则存在红眼； 根据获取的人脸轮廓、眼睛和嘴巴特征数据，检测脸部的色彩偏差值、眼脸部位的色彩 偏差值、嘴巴部位的色彩偏差值，若其中之一的色彩偏差值大于预设的偏差值，则说明有浓 妆；若三者的色彩偏差值均小于或等于预设的偏差值，则说明无浓妆，符合要求； 获取脸部轮廓特征数据，检测脸部轮廓特征数据与预设的脸部轮廓特征之间的差异 度，若差异度小于预设值，则头发不遮住脸部，符合要求。11. 根据权利要求10所述的一种拍摄质量检测方法，其特征在于：所述判断人脸是否 端正，具体包括： 根据眼睛特征数据，生成两眼连线，计算两眼连线和证件照片水平方向的夹角，判断该 夹角是否超出预设范围，若否，则说明正视摄像头； 根据眼睛、鼻子和嘴巴特征数据，获得两眼连线的中心点坐标，获得鼻子的中心坐标， 获得嘴巴的中心坐标，对三个点做直线拟合得到直线LC，计算该直线LC和证件照片垂直方 向的夹角，判断该夹角是否超出预设范围，若否，则说明头部垂直； 根据人脸轮廓特征数据，获得人脸区域垂直方向的中心线FLC，计算人脸区域垂直方向 的中心线FLC和直线LC的距离DC，计算该距离DC和人脸区域宽度的比例，判断该比例是否 超出预设范围，若否，则说明人脸水平居中； 当正视摄像头、头部垂直和人脸水平居中时，判断人脸端正，符合要求。12. 根据权利要求10所述的一种拍摄质量检测方法，其特征在于：所述判断肩部是否 齐平，具体包括： 对躯干轮廓坐标数组，拟合为一个多边形，计算多边形的重心得到重心的坐标（XI， Yl)，计算Xl和证件照片垂直重心线的距离Dweight，计算距离Dweight和证件照片宽度WF 的比例，判断该比例是否超出预设范围； 对躯干轮廓坐标数组，采用最小外接矩形算法，得到一个最小矩形，计算矩形垂直重心 线和证件照片垂直重心线的夹角，判断该夹角是否超出预设范围； 若距离Dweight和证件照片宽度WF的比例、矩形垂直重心线和证件照片垂直重心线的 夹角都没有超出预设范围，则肩部齐平，符合要求。
【专利摘要】本发明公开了一种可检测拍摄质量的证照相机及拍摄质量检测方法，所述证照相机包括信息获取模块、质量检测模块、评分模块、质量总评分计算模块和拍摄建议模块；所述方法包括：获取证件照片的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息和清晰度信息；根据获取的文件属性信息、人像特征信息、背景信息、亮度信息、色度信息和清晰度信息，对各项评分维度进行逐项质量检测；对各项评分维度的质量检测结果进行评分，得到各项评分维度的得分值；根据各项评分维度的得分值，以及得分比重，计算证件照片的质量总评分；根据证件照片的质量总评分，给出专业的拍摄建议。本发明可以确保通过检测的证件照片都能符合证件照片相关标准要求。
【IPC分类】G06T7/60, G06T7/00
【公开号】CN105139404
【申请号】CN201510553102
【发明人】不公告发明人
【申请人】广州市幸福网络技术有限公司
【公开日】2015年12月9日
【申请日】2015年8月31日