人脸图像的拍照方法、装置、存储介质及终端与流程

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及人脸图像的拍照方法、装置、存储介质及终端。

背景技术

随着移动终端的不断发展，几乎每台移动终端均配置了相机功能，基于相机功能可以进行拍照。移动终端趋向于自动化的拍照过程，在拍照之前的预览画面中会自动识别人脸部分，基于人脸进行拍照。但是在使用中发现，对于演唱会、舞厅等背景较为复杂的场景，人脸识别往往不准确，例如将非人脸的移动物体识别为人脸，则拍摄得到的照片对焦较差。

技术实现要素：

本申请实施例的目的是提供一种人脸图像的拍照方法、装置、存储介质及终端，可以混光场景下的白平衡校正效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸图像的拍照方法，包括：

对目标头像进行分割，得到多个目标子图像；

判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述目标子图像中的任意一个；

如果第一子图像包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象；

对所述拍摄对象进行跟踪拍照。

第二方面，本申请实施例提供了一种人脸图像的拍照装置，包括：

分割模块，用于对目标头像进行分割，得到多个目标子图像；

判断模块，用于判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述分割模块得到的所述目标子图像中的任意一个；

确定模块，用于如果所述判定模块判定第一子图像是否包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象；

拍照模块，用于对所述确定模块确定的所述拍摄对象进行跟踪拍照。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所示的人脸图像的拍照方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所示的人脸图像的拍照方法。

本申请实施例中提供的人脸图像的拍照方案，首先对目标头像进行分割，得到多个目标子图像；其次，判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述目标子图像中的任意一个；再次，如果第一子图像包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象；最后，对所述拍摄对象进行跟踪拍照，能够更加准确的识别目标图像中人脸，提高人脸图像的拍摄效果。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种人脸图像的拍照方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种人脸图像的拍照方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种人脸图像的拍照方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种人脸图像的拍照方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种人脸图像的拍照方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的一种移动终端的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

随着移动终端的不断发展，几乎每台移动终端均配置了相机功能，基于相机功能可以进行拍照。移动终端趋向于自动化的拍照过程，在拍照之前的预览画面中会自动识别人脸部分，基于人脸进行拍照。但是在使用中发现，对于演唱会、舞厅等背景较为复杂的场景，人脸识别往往不准确，例如将非人脸的移动物体识别为人脸，则拍摄得到的照片对焦较差。示例性的，当拍摄场景中除了人像外，还有其他移动的物体，比如被移动的饮料等，此时目前的拍照程序会对该移动物体进行对焦跟踪。目前的对焦机制包括对于移动物体的对焦，但是当移动物体不是人像时，常常出现对焦对象错误的问题。

本申请实施例提供了一种人脸图像的拍照方法，能够识别目标图像中的各部分的人脸特征，根据人脸特征准确的确定拍摄对象，提高人脸图像的识别效率。具体方案如下所示：

图1为本申请实施例提供的人脸图像的拍照方法的流程示意图，该方法用于使用移动终端进行拍照的情况，尤其是混光场景拍照的情况，该方法可以由移动终端来执行，该移动终端可以为智能手机、平板电脑、可穿戴设备、笔记本电脑等，该方法具体包括如下步骤：

步骤110、对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

目标图像可以为预览阶段的预览图像。用户启动相机应用时，相机应用在预览界面中实时显示摄像头获取到的预览帧图像。当预览界面中预览帧图像符合用户需求时，用户点击拍照按钮进行拍照，得到照片。移动终端在显示预览画面前，对预览画面进行白平衡处理，使得用户在预览阶段即可获取到准确色温的图像。考虑到白平衡处理会产生计算时间，可相应降低预览画面的帧率。

可以根据固定的预设分割面积，如以50像素*50像素的固定大小分割目标图像。进一步的，如果固定大小的分割方式无法与目标图像匹配，如果目标图像侧边存在一条不足预设分割面积的子图像，则可以忽略该子图像。也可以，根据固定分割数量对目标图像记性分割，例如，将目标图像分割为10*10，共100个目标子图像。

步骤120、判断第一子图像是否包含人脸特征，第一子图像为目标子图像中的任意一个。

在获取到多个目标子图像后，分别检测每个目标子图像的人脸特征。如果检测到人脸特征，则确定第一子图像包含人脸特征，执行步骤130。如果未检测到人脸特征，则确定第一子图像包含人脸特征，执行步骤150。

可以通过边缘检测判断一个第一子图像中是否包含完整的人脸特征，如果包含一个完整的人脸轮廓对应的人脸特征，则确定第一子图像包含人脸特征。进一步的，当人物距离镜头模组较近时，第一子图像可能仅包含人脸的部分特征，如果获取到部分特征，则可通过延伸算法查找到整张人脸进行跟踪，此时人脸对应多个目标子图像。延伸算法可以包括查找邻接的边缘像素值接近的模块进行拼接。

进一步的，将第一子图像输入至预设识别模型中。通过预设识别模型判断第一子图像是否包含人脸特征。

预设识别模型可以为通过训练得到的卷积神经网络模型。预设识别模型能够识别出完整的人脸图像，也可以识别出部分人脸图像。由于预设识别模型可以随着输入数据的增加得到丰富，进而能够更加准确的判定第一子图像是否包含人脸特征。

步骤130、如果第一子图像包含人脸特征，则根据第一子图像确定拍摄对象。

获取目标子图像中具有人脸特征的全部第一子图像。根据每个第一子图像确定拍摄对象。如果某个第一子图像对应完整人脸特征，则根据该第一子图像确定拍摄对象。如果多个第一子图像对应部分人脸特征，则根据相邻的多个第一子图像确定拍摄对象。

步骤140、对拍摄对象进行跟踪拍照。

基于拍摄对象进行对焦，并在预览帧图像中为拍摄对象添加标识。该标识可以为黄色框体等。

步骤150、如果第一子图像未包含人脸特征，则根据预设拍照算法进行拍照。

当第一子图像未包含人脸特征时，表示在目标图像中未发现人脸特征，此时可以根据环境亮度等参数调整至相应模式，例如夜景模式、静物模式或景色模式等。

本申请实施例中提供的人脸图像的拍照方法，首先对目标头像进行分割，得到多个目标子图像；其次，判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述目标子图像中的任意一个；再次，如果第一子图像包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象；最后，对所述拍摄对象进行跟踪拍照，能够更加准确的识别目标图像中人脸，提高人脸图像的拍摄效果。相对于目前基于移动的物体进行跟踪，无法准确的识别人脸，导致人脸拍照效果差，本申请实施例能够在对目标图像进行分割后，是被每个目标子图像的人脸特征，基于人脸特征准确的定位人脸，提高人脸图像的拍摄效率。

图2为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照方法的流程示意图，作为对上述实施例的进一步说明，包括：

步骤210、获取预设识别模型的输入规格。

如果预设识别模型的输入规格是固定大小的图像，则在对目标图像进行分割之前，获取预设识别模型的输入规格，以便根据输入规格对目标图像进行分割。

步骤220、根据输入规格对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

步骤230、将第一子图像输入至预设识别模型中，第一子图像为目标子图像中的任意一个。

步骤240、通过预设识别模型判断第一子图像是否包含人脸特征。

步骤250、如果第一子图像包含人脸特征，则根据第一子图像确定拍摄对象。

步骤260、对拍摄对象进行跟踪拍照。

步骤270、如果第一子图像未包含人脸特征，则根据预设拍照算法进行拍照。

本申请实施例提供的图像白平衡校正方法，能够根据预设识别模型的输入规格对目标图像进行划分，进而使预设识别模型能够更快的识别出目标子图像的人脸特征，提高识别效率。

图3为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照方法的流程示意图，作为对上述实施例的进一步说明，包括：

步骤310、向预设卷积神经网络中输入不同用户的多个人脸图像，通过训练得到预设识别模型。

输入不同用户的完整人脸图像。不同用户包括不同拍摄角度、不同亮度、不同肤色的人脸图像。通过输入完整的人脸图像，能够训练处可识别完整人脸图像的预设卷积神经网络模型。

进一步的，在输入完整人脸图像之后，对人脸图像进行分割，得到多个部分人脸图像的输入数据。基于部分人脸图像的输入数据进行训练，可得到能够识别部分人脸特征的预设卷积神经网络模型。

步骤320、对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

步骤330、将第一子图像输入至预设识别模型中，第一子图像为目标子图像中的任意一个。

步骤340、通过预设识别模型判断第一子图像是否包含人脸特征。

步骤350、如果第一子图像包含人脸特征，则根据第一子图像确定拍摄对象。

步骤360、对拍摄对象进行跟踪拍照。

步骤370、如果第一子图像未包含人脸特征，则根据预设拍照算法进行拍照。

本申请实施例提供的人脸图像的拍照方法，能够通过对卷积神经网络模型进行训练，进而能够对完整人脸以及部分人脸进行识别，提高识别效率。

图4为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照方法的流程示意图，作为对上述实施例的进一步说明，包括：

步骤410、对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

步骤420、判断第一子图像是否包含人脸特征，第一子图像为目标子图像中的任意一个。

步骤430、如果第一子图像包含人脸特征，则根据多个第一子图像的相邻关系确定多个第二子图像。

当人脸所占面积较大时，一个目标子图像无法识别并定位完整拍摄对象。因此，当识别出第一子图像为部分人脸特征时，可通过相邻关系确定多个与该第一子图像相邻的同样具有部分人脸特征的目标子图像，进而确定拍摄对象。

步骤440、根据多个第二子图像确定拍摄对象。

步骤450、对拍摄对象进行跟踪拍照。

步骤460、如果第一子图像未包含人脸特征，则根据预设拍照算法进行拍照。

本申请实施例提供的人脸图像的拍照方法，能够通过相邻关系更加准确的定位和跟踪拍摄对象。

图5为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照方法的流程示意图，作为对上述实施例的进一步说明，包括：

步骤510、对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

步骤520、判断第一子图像是否包含人脸特征，第一子图像为目标子图像中的任意一个。

步骤530、如果第一子图像包含人脸特征，则当第一子图像中的人脸占比大于预设比例时，根据第一子图像确定拍摄对象。

如果第一子图像中的人脸占比小于预设比例，则由于其所占面积较小，将导致无法清晰拍摄，因此忽略此部分人脸。当第一子图像中的人脸占比大于预设比例时，根据第一子图像确定拍摄对象。

步骤540、对拍摄对象进行跟踪拍照。

步骤550、如果第一子图像未包含人脸特征，则根据预设拍照算法进行拍照。

本申请实施例提供的人脸图像的拍照方法，能够更加准确的定位拍摄对象，取消对无效人脸的识别和跟踪。

图6为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照方法的流程示意图，作为对上述实施例的进一步说明，包括：

步骤610、对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

步骤620、判断第一子图像是否包含人脸特征，第一子图像为目标子图像中的任意一个。

步骤630、如果第一子图像包含人脸特征，则判断人脸特征与目标用户特征是否匹配。

步骤640、如果人脸特征与目标用户特征匹配，则根据第一子图像确定拍摄对象。

目标用户可以为移动终端的主用户。同时，也可以为主用户关联的多个好友用户。此时，只对目标用户进行跟踪，进而避免对无关人员进行跟踪对焦的漏洞。

进一步的，可以根据移动终端图像库中存储的用户照片进行机器学习，经过训练的到能够识别目标用户的机器学习模型。

步骤650、如果人脸特征与目标用户特征不匹配，则根据预设拍照算法进行拍照。

步骤660、对拍摄对象进行跟踪拍照。

步骤670、如果第一子图像未包含人脸特征，则根据预设拍照算法进行拍照。

本申请实施例提供的人脸图像的拍照方法，能够实现仅对目标用户进行识别和跟踪，避免识别无关人员的人脸，进一步提高人脸识别的准确性。

图7为本申请实施例提供的一种人脸图像的拍照装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：分割模块710、判断模块720、确定模块730、拍照模块740和学习模块750。

分割模块710，用于对目标头像进行分割，得到多个目标子图像；

判断模块720，用于判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述分割模块710得到的所述目标子图像中的任意一个；

确定模块730，用于如果所述判定模块判定第一子图像是否包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象；

拍照模块740，用于对所述确定模块730确定的所述拍摄对象进行跟踪拍照。

进一步的，判断模块720用于：

将第一子图像输入至预设识别模型中；

根据所述预设识别模型中，判断第一子图像是否包含人脸特征。

进一步的，分割模块710用于：

获取所述预设识别模型的输入规格；

根据所述输入规格对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

进一步的，还包括学习模块750，学习模块750用于

在将第一子图像输入至预设识别模型中之前，向预设卷积神经网络中输入不同用户的多个人脸图像，通过训练得到预设识别模型，以便判断模块720将第一子图像输入至预设识别模型中；通过所述预设识别模型判断第一子图像是否包含人脸特征。

进一步的，确定模块730用于：

根据多个第一子图像的相邻关系确定多个第二子图像；

根据所述多个第二子图像确定拍摄对象。

进一步的，确定模块730用于：

当第一子图像中的人脸占比大于预设比例时，根据所述第一子图像确定拍摄对象。

进一步的，确定模块730用于：

如果第一子图像包含人脸特征，则判断所述人脸特征与目标用户特征是否匹配；

如果匹配，则根据所述第一子图像确定拍摄对象。

本申请实施例中提供的人脸图像的拍照装置，首先分割模块710对目标头像进行分割，得到多个目标子图像；其次，判断模块720判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述目标子图像中的任意一个；再次，如果第一子图像包含人脸特征，则确定模块730根据所述第一子图像确定拍摄对象；最后，拍照模块740对所述拍摄对象进行跟踪拍照，能够更加准确的识别目标图像中人脸，提高人脸图像的拍摄效果。相对于目前基于移动的物体进行跟踪，无法准确的识别人脸，导致人脸拍照效果差，本申请实施例能够在对目标图像进行分割后，是被每个目标子图像的人脸特征，基于人脸特征准确的定位人脸，提高人脸图像的拍摄效率。

上述装置可执行本申请前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请前述所有实施例所提供的方法。

图8是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。如图8所示，该终端可以包括：壳体(图中未示出)、存储器801、中央处理器(centralprocessingunit，cpu)802(又称处理器，以下简称cpu)、存储在存储器801上并可在处理器802上运行的计算机程序、电路板(图中未示出)和电源电路(图中未示出)。所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部；所述cpu802和所述存储器801设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述终端的各个电路或器件供电；所述存储器801，用于存储可执行程序代码；所述cpu802通过读取所述存储器801中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序。

所述终端还包括：外设接口803、rf(radiofrequency，射频)电路805、音频电路806、扬声器811、电源管理芯片808、输入/输出(i/o)子系统809、触摸屏812、其他输入/控制设备810以及外部端口804，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线807来通信。

应该理解的是，图示终端设备800仅仅是终端的一个范例，并且终端设备800可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

下面就本实施例提供的用于一种终端设备进行详细的描述，该终端设备以智能手机为例。

存储器801，所述存储器801可以被cpu802、外设接口803等访问，所述存储器801可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

外设接口803，所述外设接口803可以将设备的输入和输出外设连接到cpu802和存储器801。

i/o子系统809，所述i/o子系统809可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏812和其他输入/控制设备810，连接到外设接口803。i/o子系统809可以包括显示控制器8091和用于控制其他输入/控制设备810的一个或多个输入控制器8092。其中，一个或多个输入控制器8092从其他输入/控制设备810接收电信号或者向其他输入/控制设备810发送电信号，其他输入/控制设备810可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器8092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、usb接口以及诸如鼠标的指示设备。

其中，按照触摸屏的工作原理和传输信息的介质分类，触摸屏812可以为电阻式、电容感应式、红外线式或表面声波式。按照安装方式分类，触摸屏812可以为：外挂式、内置式或整体式。按照技术原理分类，触摸屏812可以为：矢量压力传感技术触摸屏、电阻技术触摸屏、电容技术触摸屏、红外线技术触摸屏或表面声波技术触摸屏。

触摸屏812，所述触摸屏812是用户终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。可选的，触摸屏812将用户在触屏幕上触发的电信号(如接触面的电信号)，发送给处理器802。

i/o子系统809中的显示控制器8091从触摸屏812接收电信号或者向触摸屏812发送电信号。触摸屏812检测触摸屏上的接触，显示控制器8091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏812上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏812上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。

rf电路805，主要用于建立智能音箱与无线网络(即网络侧)的通信，实现智能音箱与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。

音频电路806，主要用于从外设接口803接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器811。

扬声器811，用于将智能音箱通过rf电路805从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。

电源管理芯片808，用于为cpu802、i/o子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。

在本实施例中，中央处理器802用于：

对目标头像进行分割，得到多个目标子图像；

判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述目标子图像中的任意一个；

如果第一子图像包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象；

对所述拍摄对象进行跟踪拍照。

进一步的，所述判断第一子图像是否包含人脸特征，包括：

将第一子图像输入至预设识别模型中；

通过所述预设识别模型判断第一子图像是否包含人脸特征。

进一步的，对目标头像进行分割，得到多个目标子图像，包括：

获取所述预设识别模型的输入规格；

根据所述输入规格对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

进一步的，在将第一子图像输入至预设识别模型中之前，还包括：

向预设卷积神经网络中输入不同用户的多个人脸图像，通过训练得到预设识别模型。

进一步的，所述根据所述第一子图像确定拍摄对象，包括：

根据多个第一子图像的相邻关系确定多个第二子图像；

根据所述多个第二子图像确定拍摄对象。

进一步的，所述根据所述第一子图像确定拍摄对象，包括：

当第一子图像中的人脸占比大于预设比例时，根据所述第一子图像确定拍摄对象。

进一步的，所述如果第一子图像包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象，包括：

如果第一子图像包含人脸特征，则判断所述人脸特征与目标用户特征是否匹配；

如果匹配，则根据所述第一子图像确定拍摄对象。

本申请实施例还提供一种包含终端设备可执行指令的存储介质，所述终端设备可执行指令在由终端设备处理器执行时用于执行一种人脸图像的拍照方法，该方法包括：

对目标图像进行分割，得到多个目标子图像；

判断第一子图像是否包含人脸特征，所述第一子图像为所述目标子图像中的任意一个；

如果第一子图像包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象；

对所述拍摄对象进行跟踪拍照。

进一步的，所述判断第一子图像是否包含人脸特征，包括：

将第一子图像输入至预设识别模型中；

通过所述预设识别模型判断第一子图像是否包含人脸特征。

进一步的，对目标头像进行分割，得到多个目标子图像，包括：

获取所述预设识别模型的输入规格；

根据所述输入规格对目标头像进行分割，得到多个目标子图像。

进一步的，在将第一子图像输入至预设识别模型中之前，还包括：

向预设卷积神经网络中输入不同用户的多个人脸图像，通过训练得到预设识别模型。

进一步的，所述根据所述第一子图像确定拍摄对象，包括：

根据多个第一子图像的相邻关系确定多个第二子图像；

根据所述多个第二子图像确定拍摄对象。

进一步的，所述根据所述第一子图像确定拍摄对象，包括：

当第一子图像中的人脸占比大于预设比例时，根据所述第一子图像确定拍摄对象。

进一步的，所述如果第一子图像包含人脸特征，则根据所述第一子图像确定拍摄对象，包括：

如果第一子图像包含人脸特征，则判断所述人脸特征与目标用户特征是否匹配；

如果匹配，则根据所述第一子图像确定拍摄对象。

本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的人脸图像的拍照操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的人脸图像的拍照方法中的相关操作。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。