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申请/专利权人：上海寸心创意科技有限公司

摘要：本发明公开了基于AI神经网络性别年龄检测的照片防切头优化剪裁方法，涉及照片裁剪处理技术领域。本发明针对摄影艺术行业的艺术相册在线客制化云编辑、排版软件开发和客制化工厂生产制造数字化、一体化结合的垂直行业；快速实现相册内每个内页多张照片的自动布局，并保证每个照片排版布局时，照片框自动识别、对齐人脸中心部分，防止被图片框部分切掉人物肖像的头部和脸部，从而避免有排版设计瑕疵的相册进一步送入工厂进行生产；解决了用户在使用相册的一键自动排版或手动排版时，不能快速得到每页预期的照片置放、裁切效果，免去了需要不断的去移动调整照片框相对于照片的裁切区域的操作，从而大大提升了用户做照片排版的效率。

主权项：1.基于AI神经网络性别年龄检测的照片防切头优化剪裁方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：用户输入一张宽度为Pw、高度为Ph的照片P，以及需要裁剪适配的宽度为Fw、高度为Fh的目标照片框F，将用户照片P输入AI深度神经网络模型做人脸检测与设别，提取照片中每张人脸的矩形坐标位置，并进一步提取性别、年龄等人脸属性值，构建一个人脸数组结构；S2：若用户照片中没有检测到任何人脸，则判定是风景类照片，使用默认裁剪算法，即先基于根据照片框的宽高比，保证一边撑满，另一边按比例裁切的标准，计算照片框F代表的裁剪窗口Cw,h，以照片P的中心为依据计算照片的实际裁剪区域，保证被裁切后的用户照片P的中心尽量靠近照片框F的中心；S3：若S1步骤的人脸数组结构中包含了一个或多个人脸，则建立一个人脸数组，并按照女生权重高于男生、小孩权重高于大人的规则，对人脸数组进行排序，并对每个人脸赋予一个权重值wi；S4：计算人脸数组中全部人脸组成的最大包络线矩形Ew,h，中心点Ec；S5：计算扣除人脸包络区E后，在裁剪窗口Cw,h中剩下的可视保留区域R；S6：建立一个空的、被剔除的低权重人脸bad_face的数组，这里的bad_face主要指低权重的男生人脸或老人的人脸；S7：判定在S4步骤中得到的全部人脸包络线矩形E是否都在剪裁窗口Cw,h内部；若否，则按照权重高低，剔除权重最低的一张人脸，放入被剔除人脸数组，然后重复S7步骤，重新计算下一轮i的人脸数组中剩下全部人脸的包络线矩形Ei；S8：若S7步骤的判断结果为是，则当前包络线矩形Ei全部位于剪裁窗口内部，已经是包含最优人脸数的包络矩形了，此时准备执行对本轮被剔除人脸的局部恢复露出优化，按照具体的定量露出比例作为阈值，以获得照片中尽可能多的人脸露出数目，改善照片体验：从被剔除人脸数组中提取本轮被剔除的人脸bad_face，如果提取成功，即存在有bad_face，则适当偏移包络线矩形Ei的位置，保证在S5步骤得到的剪辑窗口Cw,h中剩下的可视保留区R中，bad_face可以按比例适当恢复局部露出一部分人脸，并执行S10步骤；如果没有bad_face，则直接执行S8；S9：若S7步骤中没有bad_face，这意味着当前是第一轮，且未剔除任何人脸的情况下就已经获得最优包络线矩形了，则直接根据当前获得的“最优”人脸包络区域中心点，直接计算最终裁剪区域；S10：当S7步骤中上一轮被剔除的bad_face被局部按比例恢复露出一部分后，已经获得当前轮次的较优人脸包络线矩形位置，此时以此“较优”包络线矩形位置和中心为准，计算最终裁剪区域；S11：根据S9步骤、S10步骤获得的最终裁剪区域，最终计算出用户照片一边撑满照片框后，另一边被裁剪掉一部分的最终照片填充效果；在此填充效果中，保证了尽可能多的人脸数量被显示露出，且露出的人脸中以女生和小孩的优先，男生和老人的人脸允许被局部露出及局部剪切。

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