动态影像的处理方法技术

本发明专利技术是提供一种动态影像的处理方法，其由一电子装置通讯连接一摄影装置且读取一可执行码并执行，以人工智能辨识一预设对象，并对该预设对象进行动态影像的处理，包括预设对象辨识

【技术实现步骤摘要】
动态影像的处理方法、电子装置及其连接的终端装置


[0001]本专利技术是提供一种动态影像的处理技术，尤指一种动态影像的处理方法
、
电子装置及其连接的终端装置
。

技术介绍

[0002]现有一种婴幼儿的监看系统，可由摄影机通过人工智能辨识而自动撷取影像，其撷取影像的条件主要是人脸表情或声音的变化
。
然而，现有的监看系统有以下问题：
[0003]1.
现有监看系统，其摄影机自动撷取的影像，并没有考虑到婴幼儿身体的动作变异大小，所以撷取到的影像中，例如相当多是表情相似
(
例如同样是笑脸
)
，或影片中的声音相似者
(
例如同样的笑声
)
，但身体并没有明显的动作变化，故即使符合前述撷取影像的条件，但仍会撷取到相当多是身体动作单调且内容重复的影像，仍须在这些影像中通过人工剔除不满意者
。
[0004]2.
再者，现有监看系统即使能以人脸表情或声音的变化作为撷取影像的条件，但并无法针对表情或声音的高低程度进行排序及筛选，例如从笑脸的挑选以开口大笑者优先于笑容者
(
或反之
)
，又例如笑声的挑选以高分贝优先于低分贝者
(
或反之
)
，同样需要在这些影像中通过人工剔除不满意者
。
[0005]3.
此外，现有监看系统通常只针对婴幼儿为影像撷取对象，若是在影像中有包含两个人以上时，例如有一个人是婴幼儿而有另一个人是成人时，现有监看系统通常也只针对该婴幼儿的人脸表情或声音的变化为撷取条件，此时若符合该撷取条件但镜头内只有该成人的身体而没有人脸，此影像仍会被选中，但显然会是属于不满意者
。
[0006]因此，如何解决现有监看系统的上述问题，即为本专利技术的主要重点所在
。

技术实现思路

[0007]专利技术人遂竭其心智悉心研究，进而研发出一种动态影像的处理方法
、
电子装置及其连接的终端装置，能够将动作变异量作为筛选条件，以期达到筛选出的影像内容能够有较为动感的动作表现
。
[0008]为达上述目的，本专利技术是提供一种动态影像的处理方法，其由一电子装置通讯连接一摄影装置且读取一可执行码并执行，以人工智能辨识一预设对象，并对该预设对象进行动态影像的处理，包括以下步骤：预设对象辨识：自该摄影装置所拍摄的一初始影像中，以人工智能辨识有该预设对象；影像筛选：设定一筛选条件，该筛选条件包括侦测该预设对象在该初始影像中的一动作变异量
(Movement Variable)
，且该筛选条件符合一阈值
(Threshold)
时，选定为该初始影像中的一截取时点；以及影片串接：在该初始影像中依该截取时点选取一候选影片
(Video lip)
，并集合一个以上的该候选影片而产生一串接影片
。
[0009]于一实施例中，该动作变异量包括一动作面积变异量
(Movement Level Index,MLI)
和一动作比例变异量
(Movement Proportion Index,MPI)
，该阈值包括一第一阈值和一第二阈值，其中该动作面积变异量是自该初始影像在一预设时段内所含有该预设对象的
一第一笔数的多个图帧中，计算该预设对象在一第
N
帧影像所占的第一面积和在一第
N
‑1帧影像中所占的第二面积的差值，并以该差值相比于该第一面积所获得；该动作比例变异量是对该多个图帧中所述面积的差值大于该第一阈值者加总获得一第二笔数，并以该第二笔数相比于该第一笔数所获得，在该动作比例变异量大于该第二阈值时为符合该筛选条件
。
[0010]于一实施例中，该第一面积和该第二面积分别为四个边界点所围成的矩形范围，所述矩形范围以能涵盖该预设对象的最小范围者所定义
。
[0011]于一实施例中，该预设对象特定一婴幼儿，该筛选条件还包括该初始影像中至少包含该婴幼儿的人脸
。
[0012]于一实施例中，该筛选条件还包括一由该婴幼儿测得的环境音量，该筛选条件进一步包括该环境音量在一音量范围内
。
[0013]于一实施例中，该候选影片的选取，是依每个截取时点的该婴幼儿的人脸表情进行分数高低排序，并挑选最高者；或者，依每个截取时点的该动作面积变异量进行数值高低排序，并挑选最高者；或者，依每个截取时点的该预设对象进行人脸面积高低排序，并挑选最高者
。
[0014]于一实施例中，该预设对象的数量为两个以上，而其中的至少一个为婴幼儿，且至少一个为成人时，该筛选条件还包括计算所述初始影像中婴幼儿的人脸及身体的数量，以及所述初始影像中成人的人脸及身体的数量，该筛选条件进一步包括该婴幼儿和该成人两者的人脸数量不小于两者的身体数量，比较该些预设对象于所在的图帧中所占矩形范围，以较大者的面积计算该动作面积变异量
。
[0015]于一实施例中，该影像筛选的步骤中，以选取该候选影片所对应的该截取时点为基准，而在其往前及
/
或往后的一预定时间内其他近似影像内容的截取时点被设定为排除
。
[0016]于一实施例中，该影片串接的步骤中，以在该截取时点往前推算一片段时间以设定该候选影片的起始点，及
/
或在该截取时点往后推算该片段时间以设定该候选影片的结束点
。
[0017]于一实施例中，该截取时点有多个，对应各该截取时点所选取的多个该候选影片储存于该电子装置及
/
或一云端资料库，且由该多个候选影片串接成该串接影片
。
[0018]本专利技术另提供一种处理动态影像的电子装置，其通讯连接一摄影装置与一资料库而设，该资料库接收自该摄影装置所拍摄的一初始影像以人工智能辨识一预设对象，以所述电子装置对该预设对象进行动态影像的处理，所述电子装置包括：一智能处理单元，该智能处理单元电连接该摄影装置或该资料库以读取该初始影像，且读取一可执行码并执行，以设定符合一阈值时选定该初始影像中的一截取时点的一筛选条件，该筛选条件包括一动作变异量，该智能处理单元依该截取时点选取一候选影片，并集合一个以上的该候选影片而产生一串接影片
。
[0019]本专利技术另提供一种可与所述的电子装置通讯连接的终端装置，该终端装置搭载一应用程序，该终端装置执行该应用程序以自该电子装置接收该串接影片的推播
。
[0020]藉此，藉由筛选条件包括动作变异量，而能够产生预设对象较具动感的串接影片，以符合使用者的期望
。
[0021]再者，使用者可依个人需求，而从筛选条件中选取动作变化
、
人脸表情及
/
或声音的程度为高或低者，以使产生的串接影片能更符合使用者的期望
。
[0022]此外，当本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种动态影像的处理方法，其由一电子装置通讯连接一摄影装置且读取一可执行码并执行，以人工智能辨识一预设对象，并对该预设对象进行动态影像的处理，包括以下步骤：预设对象辨识：自该摄影装置所拍摄的一初始影像中，以人工智能辨识有该预设对象；影像筛选：设定一筛选条件，该筛选条件包括侦测该预设对象在该初始影像中的一动作变异量，且该筛选条件符合一阈值时，选定为该初始影像中的一截取时点；以及影片串接：在该初始影像中依该截取时点选取一候选影片，并集合一个以上的该候选影片而产生一串接影片
。2.
根据权利要求1所述的动态影像的处理方法，其中，该动作变异量包括一动作面积变异量和一动作比例变异量，该阈值包括一第一阈值和一第二阈值，其中该动作面积变异量是自该初始影像在一预设时段内所含有该预设对象的一第一笔数的多个图帧中，计算该预设对象在一第
N
帧影像所占的第一面积和在一第
N
‑1帧影像中所占的第二面积的差值，并以该差值相比于该第一面积所获得；该动作比例变异量是对该多个图帧中所述面积的差值大于该第一阈值者加总获得一第二笔数，并以该第二笔数相比于该第一笔数所获得，在该动作比例变异量大于该第二阈值时为符合该筛选条件
。3.
根据权利要求2所述的动态影像的处理方法，其中，该第一面积和该第二面积分别为四个边界点所围成的矩形范围，所述矩形范围以能涵盖该预设对象的最小范围者所定义
。4.
根据权利要求3所述的动态影像的处理方法，其中，该预设对象特定一婴幼儿，该筛选条件还包括该初始影像中至少包含该婴幼儿的人脸
。5.
根据权利要求4所述的动态影像的处理方法，其中，该筛选条件还包括一由该婴幼儿测得的环境音量，该筛选条件进一步包括该环境音量在一音量范围内
。6.
根据权利要求4所述的动态影像的处理方法，其中，该候选影片的选取，是依每个截取时点的该婴幼儿的人脸表情进行分数高低排序，并挑选最高者；或者，依每个截取时点的该动作面积变异量进行数值高低排序，并挑选最高者；或者，依每个截取时点的该预设对象进行人脸面积高低排序，并挑选最高者
。7.
根据权利要求3所述的动态影像的处理方法，其中，该预设对象的数量为两个以上，而其中的至少一个为婴幼儿，且至少一个为成人时，该筛选条件还包括计算所述初始影像中婴幼儿的人脸及身体的数量，以及所述初始影像中成人的人脸及身体的数量，该筛选条件进一步包括该婴幼儿和该成人两者的人脸数量不小于两者的身体数量，比较该些预设对象于所在的图帧中所占矩形范围，以较大者的面积计算该动作面积变异量
。8.
根据权利要求1所述的动态影像的处理方法，其中，该影像筛选的步骤中，以选取该候选影片所对应的该截取时点为基准，而在其往前及
/
或往后的一预定时间内其他近似影像内容的截取时点被设定为排除
。9.
根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：周品妤，李岳桦，张育宁，吴明宪，黄宇轩，
申请(专利权)人：仁宝电脑工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：