本公开提供了基于智能眼镜的目标选择方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像处理、深度学习和智能设备领域。具体实现方案为：响应于智能眼镜采集的N个图像中出现目标手势，在所述N个图像之前采集的M个图像中，选取不包含手势信息的第一图像；其中，N和M均为不小于1的整数；基于所述目标手势，在所述第一图像中确定处理目标。本公开的技术方案可以便于交互以及提升选择处理目标的准确性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
基于智能眼镜的目标选择方法、装置和电子设备
[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及图像处理、深度学习和智能设备领域。
技术介绍
[0002]近年来，随着深度学习技术的发展，语音识别、图像识别等技术的准确率得到有效提升，基于语音或图像识别的应用也出现在多种不同的场景中。特别是智能设备中，用户可以无需手动输入，通过语音及图像就可以与设备进行交互。
[0003]例如，智能眼镜中设置有摄像头，基于摄像头的输入实现用户与设备之间的交互。其中，摄像头的输入是区域性的，输入的内容中存在多个人/物/景等情况。相关技术中，采用自动对焦或者识别眼球的变化的方式，在摄像头输入的图像中确定处理目标。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种基于智能眼镜的目标选择方法、装置和电子设备。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种基于智能眼镜的目标选择方法，包括：
[0006]响应于智能眼镜采集的N个图像中出现目标手势，在所述N个图像之前采集的M个图像中，选取不包含手势信息的第一图像；其中，N和M均为不小于1的整数；
[0007]基于所述目标手势，在所述第一图像中确定处理目标。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种基于智能眼镜的目标选择装置，包括：
[0009]第一图像确定模块，用于响应于智能眼镜采集的N个图像中出现目标手势，在所述N个图像之前采集的M个图像中，选取不包含手势信息的第一图像；其中，N和M均为不小于1的整数；
[0010]第一目标确定模块，用于基于所述目标手势，在所述第一图像中确定处理目标。
[0011]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0012]至少一个处理器；以及
[0013]与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0014]该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。
[0015]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。
[0016]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例中任一的方法。
[0017]根据本公开实施例的技术方案，用户可以采用目标手势指示处理目标，电子设备可以基于目标手势，在出现目标手势之前采集的不包含手势信息的第一图像中确定出处理目标。一方面便于交互，另一方面通过在不包含手势信息的第一图像中确定处理目标，可以提升选择处理目标的准确性。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0020]图1是本公开一实施例提供的基于智能眼镜的目标选择方法的流程示意图；
[0021]图2是本公开另一实施例提供的基于智能眼镜的目标选择方法的流程示意图；
[0022]图3是本公开实施例中第一图像的示意图；
[0023]图4是本公开一实施例提供的基于智能眼镜的目标选择装置的示意性框图；
[0024]图5是本公开另一实施例提供的基于智能眼镜的目标选择装置的示意性框图；
[0025]图6是用来实现本公开实施例的基于智能眼镜的目标选择方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0026]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0027]图1示出了本公开一实施例提供的基于智能眼镜的目标选择方法的流程示意图。该方法可以应用于电子设备中。该电子设备例如是智能眼镜，或者是与智能眼镜连接的其他设备中的处理设备。这里，智能眼镜连接的其他设备可以包括单机或多机的用户设备、服务器、服务器集群等。在一些可能的实现方式中，该方法还可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。如图1所示，该方法可以包括：
[0028]S110，响应于智能眼镜采集的N个图像中出现目标手势，在N个图像之前采集的M个图像中，选取不包含手势信息的第一图像；其中，N和M均为不小于1的整数；
[0029]S120，基于目标手势，在第一图像中确定处理目标。
[0030]示例性地，在本公开实施例中，目标手势可以包括指向手势或圈选手势等。其中，指向手势用于根据手指的指向识别手指点击某个点。圈选手势用于根据手部(包括手指、手掌等)的运动轨迹确定圈选的区域。
[0031]可选地，本公开实施例中的N个图像可以指单个图像或连续的多个图像。例如，可以基于单个图像确定是否包含指向手势的图像信息，在该图像包含指向手势的图像信息时，确定该图像出现目标手势。又例如，可以基于连续的多个图像确定是否形成指向轨迹或圈选轨迹，在形成指向轨迹或圈选的情况下，确定该多个图像中出现目标手势。
[0032]示例性地，在本公开实施例中，手势信息指目标手势的图像信息。换句话说，不包含手势信息的第一图像是指没有拍摄到手势的图像。
[0033]实际应用中，电子设备可以缓存智能眼镜采集到的图像，以在出现目标手势的情况下，回溯目标手势出现之前采集的M个图像。其中，M可以是预设的数量。
[0034]示例性地，在本公开实施例中，处理目标可以指某个图像区域或者说局部图像。具体地，处理目标可以指需要处理的人物图像区域、物品图像区域等。可选地，可以基于目标手势的指向或圈选轨迹，在第一图像中确定处理目标。
[0035]可以理解，在一些应用场景中，需要在用户的视野范围中选取处理目标。例如，在精细化拍摄场景中，需要在智能眼镜的采集范围中选取拍摄的目标，以便于对焦。又例如，在图像识别和图像搜索场景中，需要在智能眼镜的采集范围中选取待识别或搜索的物品。根据本公开实施例的上述方法，用户可以采用目标手势指示处理目标，电子设备可以基于目标手势，在出现目标手势之前采集的不包含手势信息的第一图像中确定出处理目标。一方面便于交互，另一方面通过在不包含手势信息的第一图像中确定处理目标，可以避免因手势遮挡而无法准确选中处理目标，从而提升选择处理目标的准确性。
[0036]可选地，在一些实施例中，基于智能眼镜的目标选择方法还包括：
[0037]基于处理目标进行图像识别、目标搜索以及图像对焦中的至少一个操作。
[0038]上述实施例将前述步骤S110～S120确定出的处理目标，应用于图像识别、目标搜索、图像对焦等场景中，可以实现在上述场景中的图像精本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于智能眼镜的目标选择方法，包括：响应于智能眼镜采集的N个图像中出现目标手势，在所述N个图像之前采集的M个图像中，选取不包含手势信息的第一图像；其中，N和M均为不小于1的整数；基于所述目标手势，在所述第一图像中确定处理目标。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：在检测到所述智能眼镜静止的情况下，在所述智能眼镜静止之后采集的N个图像中进行手势识别，得到手势识别结果；在所述手势识别结果符合预设条件的情况下，确定所述N个图像中出现目标手势。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：基于所述智能眼镜静止的时间信息，在缓存图像集中确定所述M个图像；其中，所述缓存图像集包括当前时刻之前的L个图像和/或所述智能眼镜静止之前的K个图像；L和K均为不小于1的整数。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其中，所述基于所述目标手势，在所述第一图像中确定处理目标，包括：基于所述目标手势，在所述N个图像中的第二图像中确定所述目标手势对应的第一框选位置信息；基于所述第一框选位置信息以及所述第一图像与所述第二图像之间的像素映射关系，在所述第一图像中确定第二框选位置信息；基于所述第二框选位置信息，在所述第一图像中确定处理目标。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述第二框选位置信息，在所述第一图像中确定处理目标，包括：在所述第一图像中识别至少一个物体区域；基于所述第二框选位置信息，在所述至少一个物体区域中选取所述处理目标。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：在所述第一图像中识别不到物体区域的情况下，将所述第一图像作为处理目标。7.根据权利要求1
‑
5中任一项所述的方法，还包括：基于所述处理目标进行图像识别、目标搜索以及图像对焦中的至少一个操作。8.一种基于智能眼镜的目标选择装置，包括：第一图像确定模块，用于响应于智能眼镜采集的N个图像中出现目标手势，在所述N个图像之前采集的M个图像中，选取不包含手势信息的第一图像；其中，N和M均为不小于1的整数；第一目标确定模块，用于基于所述目标手势，在所述第一图像中确定处理目标。9.根据权利要求8所述的装置，还包括：手势识别模块，用于在检测到所述智能眼镜静止的情况下，在所述智能眼镜静止...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊启，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。