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摘要：本发明提供一种通过人脸属性进行抓拍选优的方法，包括：S1使用人脸检测模型得到人脸检测框并扩充；S2使用人脸属性模型中的眼睛遮挡，进行第一次筛选；S3使用人脸属性模型中的关键点，进行第二次筛选；S4使用图片模糊模型，进行第三次筛选，输出。基于人脸检测算法得到人脸检测框并扩充，通过人脸属性模型中的眼睛，判断人脸的两个眼睛是否存在，对人脸图进行第一次筛选过滤没有眼睛且被误检的人脸图，使用人脸属性中的关键点，对于侧脸的数据进行第二次筛选，将会得到每个人脸图不同角度的得分，得分越高人脸越正。然后将满足条件的得分人脸图进行模糊模型进行第三次筛选，使用模糊阈值过滤较模糊的人脸图，最后输出的人脸图为抓拍选优后的结果。

主权项：1.一种通过人脸属性进行抓拍选优的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.使用人脸检测模型得到人脸检测框并扩充：摄像头采集数据，进行人脸检测裁剪扩充，即通过人脸检测模型确定抓拍图的人脸框，以人脸框中心点向四周进行人脸扩充，其中扩充长度为随机扩大后人脸框最大边的一半，最后得到一个等边的正方形，然后等比缩放到人脸属性所需要的图片大小，这里宽高为96,96，该图为人脸扩充图保证了输入人脸模型的有效区域一致；S2.使用人脸属性模型中的眼睛遮挡，进行第一次筛选：将人脸扩充图送进人脸属性模型，得到该图预测的人脸眼睛遮挡的得分值，通过测试得到，得分阈值小于0.5时，越接近0，眼睛会完全看不到，越接近1时，能看到眼睛的效果越明显；通过两个眼睛的得分阈值，将抓拍图中人脸检测的误检图片及人脸眼睛遮挡严重的抓拍图进行过滤，经过测试得分阈值为0.7，大于0.7时，将继续流程，小于0.7时，将结束当前人脸，继续下个人脸，这样过滤使抓拍结果更整齐，保证抓拍图都是人脸；S3.使用人脸属性模型中的关键点，进行第二次筛选：通过第一次过滤后，使用人脸关键点的太阳穴、虹膜、鼻尖来计算侧脸的比值得分，首先分别计算左右太阳穴x1,y1,x11,y11到鼻子x,y之间的距离L1＝math.sqrtx-x11**2+y-y11**2，R1＝math.sqrtx-x1**2+y-y1**2，来确定侧脸的方向，然后分别计算太阳穴到左右虹膜x2,y2,x22,y22与虹膜到鼻子x,y之间的距离比值，scale1＝math.sqrtx22-x11**2+y22-y11**2math.sqrtx-x22**2+y-y22**2；Scale2＝math.sqrtx2-x1**2+y2-y1**2math.sqrtx-x2**2+y-y2**2；最后将比值归一化即除以比值最大值1.8到0至1，实际测试效果后，侧脸得分阈值大于0.83时，人脸越正，小于0.83时，人脸侧脸效果越明显，使用关键点筛选，此次筛选过滤掉得分小于0.83的侧脸的抓拍图，使抓拍结果更准确；S4.使用图片模糊模型，进行第三次筛选：通过关键点进行第二次筛选后，使用图片模糊模型，输入人脸扩充图，得到此图的模糊得分，所述模糊得分为模型学习、训练后的预测值，得分为0～1的小数，通过测试效果发现，模糊得分阈值大于0.4时，原始的人脸抓拍图越清晰，小于0.4时，人脸抓拍图会存在模糊的效果；通过此次筛选，最终会得到清晰、正脸抓拍图，输出抓拍图。

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