圖像捕獲裝置和方法與流程

2023-07-25 09:19:51

本公開涉及成像領域。更特別地，本公開涉及圖像捕獲裝置和方法。

背景技術：

本文提供的背景描述總體上用於呈現本公開上下文的目的。除非在本文中以其他方式表明，否則在該部分描述的材料不是本申請中權利要求的現有技術並且不由於包括在該部分中而被承認為現有技術。

面部相關應用獲得面部圖像作為輸入，並出於一些目的而提取信息，如身份，表情或年齡。此類信息的精確度高度依賴於面部圖像的質量，其中總體上應當避免部分或大角度面部。為促進捕獲具有合適質量的面部圖像，多個圖像捕獲設備或應用提供一些形式的指導。例如一些圖像捕獲設備或應用在照相機預覽屏幕上繪製一些標記以指導終端用戶，從而允許終端用戶將他/她的面部與該標記對齊。這種方法需要付出一些努力，這可能對兒童或年老用戶是困難的。此外，其不允許旋轉或表情，這不是特別有助於動畫或照片增強應用。

進一步地，用戶通常想要在消息傳遞中或作為個性化的面部圖標共享具有誇張或有趣表情的圖像或虛擬形象動畫圖像。表現性表情可包括例如誇張的笑、驚訝或任何其他有趣面部表情。當前方法使用專業視頻編輯軟體從輸入或生成的虛擬形象視頻中挑選出這些有趣的時刻。然而，由於這些特殊的時刻通常不頻繁並且在較短時間段內發生，當前方法對一般用戶並不是非常用戶友好。

附圖說明

通過結合附圖的如下詳細描述將容易理解各個實施例。為促進該描述，相似的附圖標記指代相似結構元素。實施例在附圖的各圖中作為示例而非作為限制被圖示。

圖1圖示根據公開的實施例的示例成像設備的框圖。

圖2圖示根據公開的實施例的成像設備的各種操縱。

圖3圖示根據公開的實施例的示例用戶指令，用於捕獲具有更好面部姿態的圖像幀。

圖4圖示根據公開的實施例的用於捕獲具有可接受面部姿態的圖像幀的過程。

圖5圖示根據公開的實施例的在不具有和具有用戶指令情況下獲得的兩個圖像幀。

圖6圖示根據公開的實施例的用於自動捕獲快照的示例過程。

圖7圖示根據公開的實施例的用於自動捕獲快照的另一示例過程。

圖8圖示根據公開的實施例的適合用於實踐本公開的各個方面的示例計算機系統。

圖9圖示根據公開的實施例的存儲介質，存儲介質具有用於實踐參考圖1-7描述的方法的指令。

具體實施方式

本文公開與捕獲圖像關聯的裝置、方法和存儲介質。在實施例中，一種裝置可包括面部跟蹤器，面部跟蹤器用於接收圖像幀，針對面部分析圖像幀，並且在圖像幀中識別出面部時，評估面部以確定圖像幀包括可接受面部姿態還是不可接受面部姿態。進一步，面部跟蹤器可被配置為提供用於獲得另一圖像幀的指令，在確定出圖像幀具有不可接受面部姿態時，所述指令被設計為提高另一圖像幀將包括可接受面部姿態的可能性。在實施例中，可從圖像捕獲引擎(例如照相機)接收圖像幀，並且所述裝置可進一步包括圖像捕獲引擎。

在實施例中，裝置可包括面部跟蹤器，面部跟蹤器用於接收圖像幀，針對面部分析圖像幀，並且在圖像幀中識別出面部時，提取面部的面部形狀或確定面部的面部表情。進一步地，面部跟蹤器可配置為確定是否將所述圖像幀添加到快照集合。該確定可至少部分地基於圖像幀中面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。在實施例中，圖像幀可接收自圖像捕獲引擎(例如照相機)或圖像生成引擎(例如動畫繪製引擎)，並且所述裝置可進一步包括圖像捕獲和/或生成引擎。

在下面的詳細描述中，參考形成本描述一部分的附圖，附圖中相似的數字始終指代相似部分，並且附圖中通過圖示的方式示出可被實踐的實施例。應當理解，可在不脫離本公開的範圍的情況下利用其他實施例並且可進行結構或邏輯的改變。因此，以下詳細描述不應以限制的意義理解，並且實施例的範圍由所附權利要求及其等同物定義。

本公開的各方面公開於隨後的描述種。可在不脫離本公開的精神或範圍的情況下設計本公開的替代實施例及其等同物。應當注意的是，以下公開的相似元件在附圖中由相似的附圖標記指示。

各種操作可以按照最有助於理解要求保護的主題的方式被描述為依序的多個分立動作或操作。然而，描述的順序不應解釋為暗示這些操作一定與順序有關。具體來說，這些操作可以不按照所呈現的順序來執行。所描述的操作可以按照與描述的實施例不同的順序被執行。在附加實施例中，各種附加操作可被執行和/或所描述的操作可被省略。

為本公開的目的，短語「a和/或b」表示(a)，(b)或(a和b)。為本公開的目的，短語「a，b和/或c」表示(a)，(b)，(c)，(a和b)，(a和c)，(b和c)或(a，b和c)。

該描述可使用短語「在一個實施例」或「在實施例中」，這些短語均可指代一個或多個相同或不同實施例。此外，如關於本公開的實施例使用的術語「包括」，「包含」，「具有」等是同義詞。

如本文所使用的，術語「模塊」可指代如下各項，是如下各項的一部分，或包括如下各項：專用集成電路(asic)、電子電路、執行一個或多個軟體或固件程序的處理器(共享、專用或群組)和/或存儲器(共享、專用或群組)、組合邏輯電路，和/或提供所描述功能的其他合適組件。

現在參見圖1，其中根據公開的實施例的成像設備被示出。如所圖示的，針對各實施例，成像設備100可包括面部跟蹤器102、一個或多個應用104和圖像捕獲引擎106，它們如所示出那樣相互耦合。面部跟蹤器102可被配置為從圖像捕獲引擎106接收圖像幀110，針對面部分析圖像幀110，並識別面部的界標，面部表情(諸如眼睛和/或嘴部移動)。面部跟蹤器102可被配置為向應用104輸出面部姿態和表情數據108，用以由應用104使用。應用104的示例可包括但不限於動畫繪製引擎104，動畫繪製引擎104配置為至少部分地基於面部姿態和表情數據108使一個或多個虛擬形象動畫化。

另外，面部跟蹤器102可包括圖像捕獲指導功能112，圖像捕獲指導功能112配置為：在圖像幀110中識別出面部時，評估該面部以確定圖像幀110包括可接受面部姿態還是不可接受面部姿態。進一步，圖像捕獲指導功能112可被配置為：在確定出圖像幀110具有不可接受面部姿態時將指令122提供至例如用戶，以獲得另一圖像幀。該指令可被設計為提高下一圖像幀110將包括可接受面部姿態的可能性。在實施例中，可從圖像捕獲引擎106接收圖像幀110。圖像捕獲引擎106的示例可包括但不限於照相機。

仍進一步地，面部跟蹤器102可進一步包括快照自動捕獲功能114，快照自動捕獲功能114被配置為：在圖像幀110中識別出面部時，提取面部的面部形狀或確定面部的面部表情，並確定是否將該圖像幀110(或基於圖像幀110的面部姿態和表情數據108生成的虛擬形象圖像111)添加到快照集合(未示出)。該確定可至少部分地基於在圖像幀110中所提取的面部的面部形狀或所確定的面部的面部表情而做出。在實施例中，圖像幀110可從圖像捕獲引擎106(例如照相機)接收，並且虛擬形象圖像可從應用104(諸如，虛擬形象動畫繪製引擎)接收。生成圖像的虛擬形象動畫繪製引擎/應用104還可稱為圖像生成引擎。

除了以下將進一步詳細描述的圖像捕獲指導功能112和快照自動捕獲功能114外，面部跟蹤器102可以是多個已知面部跟蹤器中的任一個，已知面部跟蹤器包括但不限於公開於pct申請pct/cn2014/073695中的面部網格跟蹤器，該pct申請提交於2014年3月19日，標題為「facialexpressionand/orinteractiondrivenavatarapparatusandmethod」。在實施例中，pct/cn2014/073695的面部網格跟蹤器可包括：面部檢測功能塊，用於通過對多個圖像幀中的一個或多個進行窗口掃描來檢測面部；以及界標檢測功能塊，用於檢測面部的界標點。在實施例中，它還可包括：初始面部網格擬合功能塊，用於至少部分地基於在面部上檢測到的多個界標點來初始化面部網格的3d姿態；面部表情評估功能塊，用於至少部分地基於在面部上檢測到的多個界標點來初始化多個面部運動參數；頭部姿態跟蹤功能塊，用於基於所述多個圖像幀的次級採樣像素的子集來計算用戶頭部的旋轉角度；嘴部張開估計功能塊，用於基於所述多個圖像幀的次級採樣像素的子集來計算嘴部的上唇和下唇的張開距離；面部網格跟蹤功能塊，用於調整面部網格的位置、取向或變形以保持面部的連續覆蓋和面部網格對面部移動的反映；跟蹤驗證功能塊，用於監視面部網格跟蹤狀態，以確定是否有必要重定位面部；嘴部形狀校正功能塊，用於通過檢測嘴部的幀間直方圖差異來校正嘴部形狀；眨眼檢測功能塊，用於估計眨眼；面部網格適配功能塊，用於根據得出的面部動作單元重構面部網格，並根據該面部網格重採樣當前圖像幀，以設置對下一圖像幀的處理；或混合形狀映射功能塊，用於將面部動作單元轉換為混合形狀係數以用於虛擬形象的動畫。它可利用如下各項來實現：專用集成電路(asic)、編程有實現邏輯的可編程電路、以彙編語言或高級語言實現的軟體，該高級語言兼容於由底層通用和/或圖形處理器支持的機器指令。

如較早提到的，應用104可以是多個已知應用中的任一個，該已知應用可使用由面部跟蹤器102提供的面部姿態和表情數據108。具體來說，應用104之一可以是圖像生成引擎，諸如pct申請pct/cn2014/087248中公開的虛擬形象動畫繪製引擎，該pct申請標題為「usergesturedrivenavatarapparatusandmethod」，提交於2014年9月26日。在實施例中，pct/cn2014/087248的虛擬形象動畫繪製引擎可被配置為通過如下方式使錄製的面部表情動畫化：在開始時段期間將第一一個或多個預定義形狀與中性面部混合，進一步將第二一個或多個預定義形狀與錄製的面部表情進行混合或不混合，以在保持時段期間的持續時間中使錄製的面部表情的面部移動動畫化，以及不混合第一或第二一個或多個預定義形狀以在結束時段期間使虛擬形象返回至中性面部。類似地，圖像捕獲引擎106可以是一定數量的已知圖像捕獲引擎中的任一個。

儘管為了完整性，成像設備100的實施例被描述為具有應用104和圖像捕獲引擎106，但在替代實施例中，成像設備100可被實踐為不具有應用104(包括圖像生成應用)和/或圖像捕獲引擎106。具有圖像捕獲引擎106而不具有圖像生成應用104的成像設備100還可被稱為圖像捕獲設備。類似地，具有圖像生成應用104而不具有圖像捕獲引擎106的成像設備100可被稱為圖像生成設備。因此，圖像設備100還可被稱為圖像捕獲或生成設備。除了具有圖像捕獲指導功能112和快照自動捕獲功能114的面部跟蹤器102外，成像設備100可以是各種各樣的已知成像設備，包括但不限於裝配有圖像捕獲引擎和/或圖像生成應用的可穿戴計算設備、智慧型電話、計算平板、電子書、筆記本計算機、膝上型計算機等。

現參見圖2，其中根據公開的實施例的成像設備的各種操縱被示出。如所圖示的，具有圖像捕獲引擎(諸如照相機)的成像設備(諸如智慧型電話)可以沿x軸、y軸和/或z軸，202、204和206在正或負方向移動。成像設備還可朝向或遠離用戶208以順時針或逆時針方向210和/或向左或向右212旋轉。

現參見圖3，其中示出了根據公開的實施例的用於具有圖2的操縱性的成像設備的示例用戶指令，該示例用戶指令用於捕獲具有更好面部姿態的圖像幀。如所圖示的，該指令可包括簡單易於理解的圖形，諸如弧302形式的箭頭，用於指令例如用戶以順時針或逆時針方向移動成像設備100。附加地，該指令可包括向上和向下箭頭304，用於指令例如用戶在正y或負y方向移動成像設備100，或包括水平箭頭306，用於指令例如用戶以正x或負x方向移動成像設備100。進一步，該指令可包括十字308形式的箭頭，用於指令例如用戶朝向或遠離用戶，以順時針或逆時針方向，或朝左或朝右旋轉成像設備100，如較早參考圖2描述的那樣。該示例指令意圖是說明性而非限制性的。預見到，廣範的簡單且易於理解的圖形和/或文本指令可被提供用於指導用戶移動或旋轉成像設備100，以使下一捕獲圖像的面部姿態將得到改進的可能性能夠增加。

現參見圖4，其中示出了根據公開的實施例的用於捕獲具有可接受面部姿態的圖像幀的過程。如所圖示的，用於捕獲具有可接受面部姿態的圖像幀的過程400可包括框402-410中執行的操作。這些操作可例如由較早描述的具有圖像捕獲指導功能112的面部跟蹤器102執行。

過程400可開始於框402。在框402，如較早描述的，圖像幀可被接收。在框404，可對圖像幀執行分析，以識別圖像幀中的面部。在識別出面部時，界標和/或面部表情(諸如眼睛和/或嘴部移動)可被識別。各種方法可用於識別面部界標位置，包括但不限於監督下降方法、主動外觀模型等。對於關於「監督下降方法」的進一步信息，例如參見xiong，xuehan和fernandodelatorre的「superviseddescentmethodanditsapplicationstofacealignment.」computervisionandpatternrecognition(cvpr)，2013ieeeconferenceon.ieee，2013。對於關於「主動外觀模型」的進一步信息，例如參見cootes，timothyf.，garethj.edwards和christopherj.taylor的「activeappearancemodels.」ieeetransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence23.6(2001)：681-685。從框404，過程400可前進到框406。

在框406，可評估面部姿態。在實施例中，評估可包括：針對面部姿態計算沿x、y和z軸的多個平移位置tx、ty、tz，以及圍繞x、y和z軸旋轉的角度位置rx、ry、rz。各種方法可用於計算tx、ty、tz和rx、ry、rz，包括但不限於基於模型的方法、透視n點(pnp)問題方法。對於關於「基於模型」方法的進一步信息，例如參見dementhon，danielf.和larrys.davis的「model-basedobjectposein25linesofcode.」internationaljournalofcomputervision15.1-2(1995)：123-141。對於關於pnp問題方法的進一步信息，例如參見lepetit，vincent，francescmoreno-noguer和pascalfua的「epnp：anaccurateo(n)solutiontothepnpproblem.」internationaljournalofcomputervision81.2(2009)：155-166。

其後，tx、ty、tz和rx、ry、rz可與對應參考範圍相比較以確定這些量位於參考範圍，即位置(tx1，tx2，ty1，ty2，tz1，tz2)和角度(tx1，rx2，ry1，ry2，rz1，rz2)之內還是之外，如下：

tx1＜＝tx＜＝tx2且

ty1＜＝ty＜＝ty2且

tz1＜＝tz＜＝tz2且

rx1＜＝rx＜＝rx2且

ty1＜＝ry＜＝ry2且

rz1＜＝rz＜＝rz2

在實施例中，如果tx、ty、tz和rx、ry、rz全部在參考範圍內，則面部姿態可被認為可接受或良好，否則，面部姿態可被認為不可接受或不良。

如果面部姿態被認為不可接受或不良，則過程400可從框406前進到框408。在框408，可以給出指令以指導用戶移動成像設備100並獲得至少另一圖像幀。可至少部分地基於超出各個參考範圍的量來提供例如按照沿x、y和/或z軸的正或負方向，接近或遠離用戶，順時針或逆時針，向左或向右傾斜等移動成像設備100的指令。

在實施例中，可例如由圖像捕獲指導功能112預先配置/保持6維數據結構tx、ty、tz和rx、ry、rz，該6維數據結構具有各種指令用於針對各種超出量按照沿x、y和/或z軸的正或負方向，接近或遠離用戶，順時針或逆時針，向左或向右傾斜等移動成像設備100。

框402-408處的各個操作可重複多次，直到框406處的評估結果最終指示面部姿態可接受或良好。此時，過程400可從框406前進到框410。在框410，具有可接受或良好面部姿態的圖像幀可被輸出，例如用於一個或多個應用104。

圖5圖示根據公開的實施例在不具有和具有用戶指令情況下獲得的兩個圖像幀。更具體地，圖像幀502在不具有指導情況下被獲得，得到不可接受或不良的面部姿態。圖像幀504是按照被提供用於移動成像設備100的指令而隨後重新獲得的，得到可接受或良好的面部姿態。

現參見圖6，其中根據公開的實施例的用於自動捕獲快照的示例過程被示出。如所圖示的，在實施例中，用於自動捕獲快照的過程600可包括在框602-610處執行的操作。可例如通過較早描述的快照自動捕獲功能114來執行這些操作。

過程600可開始於框602。在框602，用戶或虛擬形象圖像的快照集合(s)可利用具有中性面部形狀b0的快照來初始化。該集合可例如根據用戶請求、在用戶註冊期間等被初始化。在框604，當前圖像幀(例如由圖像捕獲引擎106捕獲的當前圖像幀)可被處理和分析以識別面部。進一步，在識別出面部時，面部的面部形狀b』可被提取。

接下來，在框606，當前圖像幀中面部的面部形狀b』可與集合s中快照的面部的面部形狀相比較，以選擇具有如下面部的快照：該面部具有最接近的面部形狀bi。在框608，可確定當前圖像幀應當被認為與選擇的最近快照相似還是不相似。例如可基於相異性度量來進行該確定。在實施例中，相異性度量可以是b』和bi之間的絕對距離，即，|b』-bi|。如果|b'-bi|大於閾值，則當前圖像幀可被認為與最接近選擇快照不相似，否則，可認為當前圖像幀和最接近選擇快照相似。

在確定出當前圖像幀和最接近選擇快照不相似時，過程600可從框608前進到框610。在框610，當前圖像幀(和/或基於圖像幀的面部姿態和表情數據生成的虛擬形象圖像)可自動添加到快照集合。另一方面，在確定出當前圖像幀和最接近選擇快照相似時，過程600可返回框604，並且如較早描述那樣從其繼續，以分析下一圖像幀。框604至框608處的操作可被重複任何次，只要有圖像幀被捕獲/生成。

現參見圖7，其中根據公開的實施例的用於自動捕獲快照的另一示例過程被示出。如所圖示的，在實施例中，用於自動捕獲快照的過程700可包括在框702-708處執行的操作。這些操作可例如由較早描述的快照自動捕獲功能114執行。

過程700可開始於框702。在框702，圖像幀可被接收。如在前所述的，圖像幀例如可從圖像捕獲引擎106接收。在框704，圖像幀可被處理和分析以識別面部。進一步，可針對面部表情(諸如眼睛和/或嘴部移動，頭部姿態等)分析面部。

在框706，可確定面部表情是否為快照集合不具有的用戶或虛擬形象的感興趣面部表情。感興趣面部表情的示例可包括但不限於具有誇張的眼睛和/或嘴部移動、伸舌、大笑、露齒笑等的面部表情。感興趣面部表情可被預定義並保持在感興趣面部表情列表中。類似地，對應列表可被保持以跟蹤具有感興趣面部表情的用戶或虛擬形象的快照是否先前已被捕獲並且已存儲到快照集合中。

在確定出當前圖像幀具有帶有感興趣面部表情的面部，並且具有這種面部表情的用戶或虛擬形象的快照先前未被捕獲時，過程700可從框706前進到框708。在框708，當前圖像幀(和/或基於圖像幀的面部姿態和表情數據生成的虛擬形象圖像)可自動被添加到快照集合。另一方面，在確定出當前圖像幀不具有感興趣面部表情或具有感興趣面部表情的用戶或虛擬形象的快照先前未被捕獲時，過程700可返回到框702，並且如較早描述那樣從其繼續，以分析下一圖像幀。框702至框706處的操作可被重複任何次，只要有圖像幀捕獲/生成。

圖8圖示示例計算機系統，其可適於用於實踐本公開的所選擇的各方面。正如所示的，計算機800可包括一個或多個處理器或處理器核802以及系統存儲器804。為本申請(包括權利要求)的目的，術語「處理器」和「處理器核」可被認為是同義的，除非上下文明確要求不是這樣。另外，計算機800可包括大容量存儲設備806(諸如軟盤、硬碟驅動器、壓縮盤只讀存儲器(cd-rom)等)、輸入/輸出設備808(諸如顯示器、鍵盤、光標控制等)以及通信接口610(諸如網絡接口卡、數據機等)。各元件可經由系統總線812相互耦合，系統總線812可表示一個或多個總線。在多個總線的情況下，它們可由一個或多個總線橋(未示出)橋接。

這些元件中每一個均可執行本領域已知的其常規功能。具體來說，系統存儲器804和大容量存儲設備806可被採用以存儲實現關聯於面部跟蹤器102的操作的編程指令的工作拷貝和永久拷貝，特別是較早描述的圖像捕獲指導功能112和/或快照自動捕獲功能114，統稱為計算邏輯822。各種元件可由受到(一個或多個)處理器802支持的彙編指令或可以被編譯為這種指令的高級語言(諸如例如c語言)實現。

這些元件810-812的數量、能力和/或容量可根據計算機800被用作行動裝置、靜態設備還是伺服器而變化。當作為行動裝置使用時，這些元件810-812的能力和/或容量可根據行動裝置是智慧型電話、計算平板、超極本還是膝上型電腦而變化。另外，元件810-812的構造是已知的，並且因此將不進一步描述。

如本領域技術人員將理解的，本公開可被體現為方法或電腦程式產品。因此，本公開除被體現於較早描述的硬體中外，還可採用如下形式：完全軟體實施例(包括固件、駐留軟體、微代碼等)或組合軟體和硬體方面的實施例，軟體和硬體方面通常均可稱為「電路」、「模塊」或「系統」。此外，本公開可採用電腦程式產品的形式，該電腦程式產品體現於表達的任何有形或非臨時性介質中，該表達具有體現於所述介質中的計算機可用程序代碼。圖9圖示示例計算機可讀非臨時性存儲介質，該非臨時性存儲介質可適於用於存儲指令，該指令使裝置響應於裝置執行指令而實踐本公開的所選擇的方面。正如所示那樣，非臨時性計算機可讀存儲介質902可包括多個編程指令904。編程指令904可被配置為使得設備(例如計算機800)響應於編程指令的執行來執行例如關聯於面部跟蹤器102的各種操作，特別是圖像捕獲指導功能112和/或快照自動捕獲功能114。在替代實施例中，編程指令904可改為設置在多個計算機可讀非臨時性存儲介質902上。在替代實施例中，編程指令904可設置於計算機可讀臨時性存儲介質902(諸如，信號)上。

一個或多個計算機可用或計算機可讀介質的任何組合可被利用。計算機可用或計算機可讀介質可以是，例如但不限於，電子、磁、光、電磁、紅外、或半導體系統、裝置、設備或傳播介質。計算機可讀介質更特定的示例(非窮舉列表)將包括以下各項：具有一個或多個導線的電連接、可攜式計算機軟盤、硬碟、隨機存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、可擦除可編程只讀存儲器(eprom或快閃記憶體)、光纖、可攜式壓縮盤只讀存儲器(cd-rom)、光學存儲設備、諸如支持網際網路或內部網的傳輸介質或磁性存儲設備。注意，計算機可用或計算機可讀介質甚至可以是紙張或程序被列印在其上的另一合適的介質，因為程序可例如經由紙張或其他介質的光學掃描而被以電子方式捕獲，然後視需要被編譯，解釋或以合適的方式另外處理，然後存儲於計算機存儲器中。在該文檔上下文中，計算機可用或計算機可讀介質可以是任何介質，該介質可包含、存儲、通信、傳播或傳輸程序，這種程序用於由或結合指令執行系統、裝置或設備使用。計算機可用介質可包括所傳播的數據信號，所傳播的數據信號具有與其一起體現在基帶中或作為載波的一部分的計算機可用程序代碼。計算機可用程序代碼可使用任何合適的介質(包括但不限於無線、有線、光纖電纜、rf等)傳輸。

用於實現本公開的操作的電腦程式代碼可以按照一個或多個程式語言的任何組合編寫，該程式語言包括：面向對象的程式語言，諸如java、smalltalk、c++等；以及常規過程程式語言，諸如「c」程式語言或相似程式語言。程序代碼可全部在用戶的計算機上執行，部分在用戶的計算機上執行，作為獨立軟體包執行，部分在用戶的計算機上並且部分在遠程計算機上執行或全部在遠程計算機或伺服器上執行。在後一種情形中，遠程計算機可通過任何類型的網絡(包括區域網(lan)或廣域網(wan)，或可至外部計算機的連接(例如利用網際網路服務提供商通過網際網路))連接到用戶的計算機。

本公開參考根據本公開的實施例的方法，裝置(系統)和電腦程式產品的流程圖圖示和/或框圖來描述。應當理解，流程圖圖示和/或框圖的每個框以及流程圖圖示和/或框圖中各個框的組合可由電腦程式指令實現。該電腦程式指令可被提供至通用計算機、專用計算機或其他可編程數據處理裝置的處理器以產生機器，使得經由計算機或其他可編程數據處理裝置的處理器執行的指令創建用於實現流程圖和/或框圖的一個或多個框中指定的功能/動作的構件。

該電腦程式指令還可存儲在計算機可讀介質中，該電腦程式指令可引導計算機或其他可編程數據處理裝置特定方式工作，以使存儲於計算機可讀介質中的指令產生製品，製品包括實現流程圖和/或框圖的一個或多個框中指定的功能/動作的指令構件。

電腦程式指令還可被加載至計算機或其他可編程數據處理裝置上，以使一系列操作步驟在計算機或其他可編程裝置上執行以產生計算機實現的過程，以使得在計算機或其他可編程裝置上執行的指令提供用於實現流程圖和/或框圖的一個或多個框中指定的功能/動作的過程。

附圖中流程圖和框圖圖示了根據本公開各個實施例的系統、方法和電腦程式產品的可能實現的體系結構、功能和操作。在這方面，流程圖或框圖中的每個框可表示代碼的模塊、段或部分，該代碼的模塊、段或部分包括用於實現(一個或多個)指定邏輯功能的一個或多個可執行指令。還應注意，在一些可選實現中，框中提到的功能可不按圖中提到的順序發生。例如相繼示出的兩個框實際上可基本並發執行，或根據所涉及的功能，該框有時可以按照相反順序執行。還將注意到的是，框圖和/或流程圖圖示的每個框以及框圖和/或流程圖圖示中各個框的組合可由執行指定功能或動作的基於專用硬體的系統或專用硬體和計算機指令的組合來實現。

本文使用的術語僅用於描述特定實施例的目的，並非意圖限制本公開。如本文所使用的，單數形式「一」、「一個」和「該」意圖也包括複數形式，除非上下文另外明確表示。將進一步理解的是，術語「包括」當在該說明書中使用時指明所述特徵、整體、步驟、操作、元件和/或組件的存在，但不排除一個或多個其他特徵、整體、步驟、操作、元件、組件和/或其群組的存在或附加。

各實施例可被實現為計算機過程、計算系統或製品，諸如計算機可讀介質的電腦程式產品。電腦程式產品可以是計算機存儲介質，計算機存儲介質可由計算機系統讀取並編碼電腦程式指令以用於執行計算機過程。

以下權利要求中所有構件或步驟加功能元素的對應結構、材料、動作和等同物意圖包括用於結合被特別地要求保護的的其他要求保護的元素執行功能的任何結構、材料或動作。本公開的描述被呈現用於說明和描述的目的，但不意圖窮舉或將本公開限制於所公開的形式。在不偏離本公開的範圍和精神的情況下，多個修改和變型將對本領域技術人員顯而易見。實施例被選擇和描述以便最佳地說明本公開的原理和實際應用，並使其他本領域普通技術人員能夠理解實施例的公開具有適合於所預期的特定使用的各種修改。

返回參照圖8，對於一個實施例，至少一個處理器802可與具有計算邏輯822的存儲器封裝在一起(代替存儲在存儲器804和存儲設備806上)。對於一個實施例，至少一個處理器802可與具有計算邏輯822的存儲器封裝在一起以形成封裝中系統(sip)。對於一個實施例，至少一個處理器802可與具有計算邏輯822的存儲器集成於相同管芯上。對於一個實施例，至少一個處理器802可與具有計算邏輯822的存儲器封裝在一起以形成片上系統(soc)。對於至少一個實施例，soc可用於例如但不限於智慧型電話或計算平板。

因此已描述本公開的各個示例實施例，包括但不限於：

示例1可以是用於捕獲或生成圖像的裝置。該裝置可包括圖像捕獲引擎；以及與圖像捕獲引擎耦合的面部跟蹤器。該面部跟蹤器可被配置為從該圖像捕獲引擎接收圖像幀，針對面部分析圖像幀，並且在識別出該圖像幀中的面部時，評估該面部以確定該圖像幀包括可接受面部姿態還是不可接受面部姿態。在確定出該圖像幀具有不可接受面部姿態時，該面部跟蹤器可進一步提供用於獲得另一圖像幀的指令，其中該指令被設計為提高該另一圖像幀將包括可接受面部姿態的可能性。

示例2可以是示例1，其中，作為評估該面部姿態的一部分，該面部跟蹤器可確定該面部姿態的多個平移位置或多個角度。

示例3可以是示例2，其中，作為評估該面部姿態的一部分，該面部跟蹤器可首先確定該面部的多個界標，並且然後至少部分地基於所確定的界標確定該面部姿態的該多個平移位置或該多個角度。

示例4可以是示例2，其中，作為評估該面部姿態的一部分，該面部跟蹤器可進一步確定該面部姿態的該多個平移位置或多個角度是否在該平移位置和該角度的對應範圍內。

示例5可以是示例4，其中該面部跟蹤器可在確定出該多個平移位置或該多個角度中的至少一項位於該平移位置或角度的對應範圍之外時提供該指令。

示例6可以是示例1-5中任一項，其中該面部跟蹤器可在獲得另一圖像幀之前指令朝向或遠離用戶，以順時針或逆時針方向，或向左或向右方向旋轉該裝置。

示例7可以是示例1-5中任一項，其中該面部跟蹤器可在獲得另一圖像幀之前指令沿x軸、y軸或z軸以正或負方向移動該裝置。

示例8可以是示例1-7中任一項，其中該面部跟蹤器可進一步：從該圖像捕獲引擎或圖像生成引擎接收第二圖像幀；針對第二面部分析第二圖像幀；並且在第二圖像幀中識別出第二面部時，提取第二面部的面部形狀或確定第二面部的面部表情，並確定是否自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合。該確定可至少部分地基於第二圖像幀中第二面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例9可以是示例8，其中該面部跟蹤器，在識別出第二圖像幀中的第二面部時，可提取第二面部的面部形狀；其中該面部跟蹤器還用於利用具有第三面部的快照初始化該快照集合，該第三面部具有中性面部形狀。

示例10可以是示例9，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可在快照集合內選擇具有第四面部的快照，該第四面部最接近第二圖像幀中的第二面部。

示例11可以是示例10，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步計算第二圖像幀中的第二面部的面部形狀和所選擇的快照中的第四面部的面部形狀之間的相異性度量。

示例12可以是示例11，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步確定該相異性度量是否超過閾值。

示例13可以是示例12，其中，在確定出該相異性度量超過該閾值時，該面部跟蹤器可自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例14可以是示例8，其中，在第二圖像幀中識別出第二面部時，該面部跟蹤器可確定第二面部的面部表情。該面部跟蹤器還可確定所確定的第二面部的面部表情是否為感興趣面部表情。

示例15可以是示例14，其中，在確定出所確定的面部表情為感興趣面部表情時，該面部跟蹤器可自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例16可以是用於捕獲或生成圖像的裝置。該裝置可包括圖像捕獲或生成引擎；以及與該圖像捕獲或生成引擎耦合的面部跟蹤器。該面部跟蹤器可被配置為從該圖像捕獲或生成引擎接收圖像幀，針對面部分析圖像幀，並且在該圖像幀中識別出面部時，提取該面部的面部形狀或確定該面部的面部表情。該面部跟蹤器可進一步確定是否自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合。該確定可至少部分地基於該圖像幀中的面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例17可以是示例16，其中，在該圖像幀中識別出面部時，該面部跟蹤器可提取該面部的面部形狀。該面部跟蹤器還可利用具有帶有中性面部形狀的面部的快照來初始化該快照集合。

示例18可以是示例17，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可在快照集合內選擇具有與該圖像幀中的面部最接近的面部的快照。

示例19可以是示例18，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步計算該圖像幀中的面部的面部形狀和所選擇的快照中面部的面部形狀之間的相異性度量。

示例20可以是示例19，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步確定該相異性度量是否超過閾值。

示例21可以是示例20，其中在確定出該相異性度量超過該閾值時，該面部跟蹤器可自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例21可以是示例16-21中任一項，其中，在該圖像幀中識別出面部時，該面部跟蹤器可確定該面部的面部表情。該面部跟蹤器還可確定該面部的所確定的面部表情是否為感興趣面部表情。

示例23可以是示例22，其中，在確定出所確定的面部表情為感興趣面部表情時，該面部跟蹤器可自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例24可以是一種用於捕獲或生成圖像的方法。該方法可包括：由圖像捕獲或生成裝置的面部跟蹤器接收圖像幀；由該面部跟蹤器針對面部分析該圖像幀；在該圖像幀中識別出面部時，由該面部跟蹤器評估該面部以確定該圖像幀包括可接受面部姿態還是不可接受面部姿態；並且在確定出該圖像幀具有不可接受面部姿態時，由該面部跟蹤器提供用於獲得另一圖像幀的指令，該指令被設計為提高該另一圖像幀將包括可接受面部姿態的可能性。

示例25可以是示例24，其中評估可包括確定該面部姿態的多個平移位置或多個角度。

示例26可以是示例25，其中評估可包括：首先確定該面部的多個界標，並且然後至少部分地基於所確定的界標確定該面部姿態的所述多個平移位置或多個角度。

示例27可以是示例25，其中評估可包括：確定該面部姿態的所述多個平移位置或多個角度是否在所述平移位置和角度的對應範圍內。

示例28可以是示例27，其中提供指令可包括：在確定出所述多個平移位置或所述多個角度中的至少一項位於該平移位置或角度的對應範圍之外時提供該指令。

示例29可以是示例24-28中任一項，其中提供指令可包括：提供指令以在獲得另一圖像幀之前朝向或遠離用戶，按照順時針或逆時針方向，或向左或向右方向旋轉該裝置。

示例30可以是示例24-28中任一項，其中提供指令可包括：提供指令以在獲得另一圖像幀之前沿x軸、y軸或z軸以正或負方向移動該裝置。

示例31可以是示例24-30中任一項，進一步包括：由該面部跟蹤器接收第二圖像幀；由該面部跟蹤器針對第二面部分析第二圖像幀；在第二圖像幀中識別出第二面部時，由該面部跟蹤器提取第二面部的面部形狀或由該面部跟蹤器確定第二面部的面部表情；並由該面部跟蹤器確定是否自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合。進一步，確定可至少部分地基於第二圖像幀中的第二面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例32可以是示例31，進一步包括：由該面部跟蹤器利用具有第三面部的快照初始化該快照集合，該第三面部具有中性面部形狀；並且在第二圖像幀中識別出第二面部時，由該面部跟蹤器提取第二面部的面部形狀。

示例33可以是示例32，其中確定是否自動將第二圖像幀添加到快照集合可包括：在快照集合中選擇具有第四面部的快照，該第四面部最接近第二圖像幀中的第二面部。

示例34可以是示例33，其中確定是否自動將第二圖像幀添加到快照集合可進一步包括：計算第二圖像幀中第二面部的面部形狀和所選擇的快照的第四面部的面部形狀之間的相異性度量。

示例35可以是示例34，其中確定是否自動將第二圖像幀添加到快照集合可進一步包括：確定該相異性度量是否超過閾值。

示例36可以是示例35，進一步包括：在確定出該相異性度量超過該閾值時，由該面部跟蹤器自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例37可以是示例31，進一步包括：在第二圖像幀中識別出第二面部時，由該面部跟蹤器確定第二面部的面部表情，包括確定第二面部的所確定的面部表情是否為感興趣面部表情。

示例38可以是示例37，進一步包括：在確定出所確定的面部表情為感興趣面部表情時，由該面部跟蹤器自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例39可以是一種用於捕獲或生成圖像的方法。該方法可包括：由圖像捕獲或生成裝置的面部跟蹤器接收圖像幀；由該面部跟蹤器針對面部分析該圖像幀；在該圖像幀中識別出面部時，由該面部跟蹤器提取該面部的面部形狀或由該面部跟蹤器確定該面部的面部表情；以及由該面部跟蹤器確定是否自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合，其中該確定至少部分地基於該圖像幀中的面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例40可以是示例39，進一步包括：由該面部跟蹤器利用具有帶有中性面部形狀的面部的快照來初始化該快照集合，以及在該圖像幀中識別出面部時，由該面部跟蹤器提取該面部的面部形狀。

示例41可以是示例40，其中確定是否自動將第二圖像添加到快照集合可進一步包括：在快照集合中選擇具有與該圖像幀中的面部最接近的面部的快照。

示例42可以是示例41，其中確定是否自動將第二圖像添加到快照集合可進一步包括：計算該圖像幀中的面部的面部形狀和所選擇的快照中面部的面部形狀之間的相異性度量。

示例43可以是示例42，其中確定是否自動將第二圖像添加到快照集合可進一步包括確定該相異性度量是否超過閾值。

示例44可以是示例43，進一步包括：在確定出該相異性度量超過該閾值時，由該面部跟蹤器自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例45可以是示例39-44中任一項，進一步包括：在該圖像幀中識別出面部時，由該面部跟蹤器確定該面部的面部表情；其中該面部跟蹤器還用於確定所確定的面部的面部表情是否為感興趣面部表情。

示例46可以是示例45，進一步包括：在確定所確定的面部表情為感興趣面部表情時，由該面部跟蹤器自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例47可以是至少一個計算機可讀介質，具有指令用於使圖像捕獲或生成裝置響應於該指令由該裝置執行而實現面部跟蹤器。該面部跟蹤器可從該圖像捕獲引擎接收圖像幀，針對面部分析圖像幀，並且在該圖像幀中識別出面部時，評估該面部以確定該圖像幀包括可接受面部姿態還是不可接受面部姿態。在確定出該圖像幀具有不可接受面部姿態時，該面部跟蹤器可進一步提供用於獲得另一圖像幀的指令，該指令被設計成提高該另一圖像幀將包括可接受面部姿態的可能性。

示例48可以是示例47，其中，作為評估該面部姿態的一部分，該面部跟蹤器可確定該面部姿態的多個平移位置或多個角度。

示例49可以是示例48，其中，作為評估該面部姿態的一部分，該面部跟蹤器可首先確定該面部的多個界標，並且然後至少部分地基於所確定的界標確定該面部姿態的多個平移位置或該多個角度。

示例50可以是示例48，其中，作為評估該面部姿態的一部分，該面部跟蹤器可進一步確定該面部姿態的多個平移位置或多個角度是否在該平移位置和該角度的對應範圍內。

示例51可以是示例50，其中，在確定出該多個平移位置或該多個角度中的至少一項位於該平移位置或角度的對應範圍之外時，該面部跟蹤器可提供該指令。

示例52可以是示例47-51中任一項，其中該面部跟蹤器可指令在獲得另一圖像幀之前朝向或遠離用戶，按照順時針或逆時針方向，或向左或向右方向旋轉該裝置。

示例53可以是示例47-51中任一項，其中該面部跟蹤器可指令在獲得另一圖像幀之前沿x軸、y軸或z軸以正或負方向移動該裝置。

示例54可以是示例47-53中任一項，其中該面部跟蹤器可進一步從該圖像捕獲引擎或圖像生成引擎接收第二圖像幀，針對第二面部分析第二圖像幀，以及在第二圖像幀中識別出第二面部時，提取第二面部的面部形狀或確定第二面部的面部表情，並確定是否自動將第二圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合。進一步，該確定可至少部分地基於第二圖像幀中的第二面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例55可以是示例54，其中，在第二圖像幀中識別出第二面部時，該面部跟蹤器可提取第二面部的面部形狀。進一步，該面部跟蹤器還可利用具有第三面部的快照初始化該快照集合，第三面部具有中性面部形狀。

示例56可以是示例55，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可在快照集合中選擇具有第四面部的快照，該第四面部最接近第二圖像幀中的第二面部。

示例57可以是示例56，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步計算第二圖像幀中的第二面部的面部形狀和所選擇的快照中的第四面部的面部形狀之間的相異性度量。

示例58可以是示例57，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步確定該相異性度量是否超過閾值。

示例59可以是示例58，其中，在確定出該相異性度量超過該閾值時，該面部跟蹤器可自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例60可以是示例54，其中，在第二圖像幀中識別出第二面部時，該面部跟蹤器可確定第二面部的面部表情；其中該面部跟蹤器還用於確定所確定的第二面部的面部表情是否為感興趣面部表情。

示例61可以是示例60，其中，在確定出所確定的面部表情為感興趣面部表情時，該面部跟蹤器可自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例62可以是至少一個計算機可讀介質，具有指令用於使圖像捕獲或生成裝置響應於該指令由該裝置的執行而實現面部跟蹤器。該面部跟蹤器可從該圖像捕獲或生成引擎接收圖像幀，針對面部分析該圖像幀，以及在該圖像幀中識別出面部時，提取該面部的面部形狀或確定該面部的面部表情；其中該面部跟蹤器進一步用於確定是否自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合。該確定可至少部分地基於該圖像幀中的面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例63可以是示例62，其中，在該圖像幀中識別出面部時，該面部跟蹤器可提取該面部的面部形狀；其中該面部跟蹤器還用於利用具有帶有中性面部形狀的面部的快照來初始化該快照集合。

示例64可以是示例63，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可在快照集合中選擇具有與該圖像幀中的面部最接近的面部的快照。

示例65可以是示例64，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步計算該圖像幀中的面部的面部形狀和所選擇的快照中面部的面部形狀之間的相異性度量。

示例66可以是示例65，其中，作為做出確定的一部分，該面部跟蹤器可進一步確定該相異性度量是否超過閾值。

示例67可以是示例66，其中該面部跟蹤器可在確定出該相異性度量超過該閾值時自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例68可以是示例62-67中任一項，其中，在該圖像幀中識別出面部時，該面部跟蹤器可確定該面部的面部表情；其中該面部跟蹤器還用於確定所確定的面部的面部表情是否為感興趣面部表情。

示例69可以是示例68，其中該面部跟蹤器可在確定出所確定的面部表情為感興趣面部表情時自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合。

示例70可以是用於捕獲或生成圖像的裝置。該裝置可包括：圖像捕獲引擎；以及面部跟蹤構件，用於接收圖像幀，針對面部分析該圖像幀，並且在該圖像幀中識別出面部時，評估該面部以確定該圖像幀包括可接受面部姿態還是不可接受面部姿態；並在確定出該圖像幀具有不可接受面部姿態時，提供用於獲得另一圖像幀的指令，其中該指令被設計為提高該另一圖像幀將包括可接受面部姿態的可能性。

示例71可以是示例70，其中該面部跟蹤構件可包括用於作為評估該面部姿態的一部分確定該面部姿態的多個平移位置或多個角度的構件。

示例72可以是示例71，其中該面部跟蹤構件可包括：用於作為評估該面部姿態的一部分首先確定該面部的多個界標，並且然後至少部分地基於所確定的界標確定該面部姿態的多個平移位置或多個角度的構件。

示例73可以是示例71，其中該面部跟蹤構件可包括：用於作為評估該面部姿態的一部分確定針對該面部姿態的多個平移位置或多個角度是否在該平移位置和該角度的對應範圍內的構件。

示例74可以是示例73，其中該面部跟蹤構件可包括：用於在確定出該多個平移位置或該多個角度中的至少一項位於該平移位置或角度的對應範圍之外時提供該指令的構件。

示例75可以是示例70-74中任一項，其中該面部跟蹤構件可包括：用於指令在獲得另一圖像幀之前朝向或遠離用戶，以順時針或逆時針方向，或向左或向右方向旋轉該裝置的構件。

示例76可以是示例70-74中任一項，其中該面部跟蹤構件可包括用於指令在獲得另一圖像幀之前沿x軸、y軸或z軸以正或負方向移動該裝置的構件。

示例77可以是示例70-76中任一項，其中該面部跟蹤構件可包括用於以下操作的構件：接收第二圖像幀，針對第二面部分析第二圖像幀，以及在第二圖像幀中識別出第二面部時提取第二面部的面部形狀或確定第二面部的面部表情，以及確定是否自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合。進一步，確定可至少部分地基於第二圖像幀中的第二面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例78可以是示例77，其中該面部跟蹤構件可包括用於在第二圖像幀中識別出第二面部時提取第二面部的面部形狀的構件；其中該面部跟蹤器還用於利用具有第三面部的快照初始化該快照集合，該第三面部具有中性面部形狀。

示例79可以是示例78，其中該面部跟蹤構件可包括用於作為該確定的一部分而在快照集合中選擇具有第四面部的快照的構件，所述第四面部最接近第二圖像幀中的第二面部。

示例80可以是示例79，其中該面部跟蹤構件可包括用於作為確定是否自動添加的一部分而計算第二圖像幀中的第二面部的面部形狀和所選擇的快照中的第四面部的面部形狀之間的相異性度量的構件。

示例81可以是示例80，其中該面部跟蹤構件可包括用於作為確定是否自動添加的一部分而確定該相異性度量是否超過閾值的構件。

示例82可以是示例81，其中該面部跟蹤構件可包括用於在確定出該相異性度量超過該閾值時自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合的構件。

示例83可以是示例77，其中該面部跟蹤構件可包括：用於在第二圖像幀中識別出第二面部時確定第二面部的面部表情的構件；以及用於確定所確定的第二面部的面部表情是否為感興趣面部表情的構件。

示例84可以是示例83，其中該面部跟蹤構件可包括：用於在確定出所確定的面部表情為感興趣面部表情時自動將第二圖像幀或至少部分地基於第二圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合的構件。

示例85可以是圖像捕獲或生成裝置，包括：圖像捕獲或生成引擎；以及面部跟蹤構件，用於接收圖像幀，針對面部分析圖像幀，以及在該圖像幀中識別出面部時提取該面部的面部形狀或確定該面部的面部表情；以及確定是否自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到快照集合，並且其中確定至少部分地基於該圖像幀中的面部的所提取的面部形狀或所確定的面部表情。

示例86可以是示例85，其中該面部跟蹤構件可包括：用於利用具有帶有中性面部形狀的面部的快照來初始化該快照集合的構件；以及用於在該圖像幀中識別出面部時提取該面部的面部形狀的構件。

示例87可以是示例86，其中該面部跟蹤構件可包括：用於作為確定是否自動添加的一部分而在快照集合中選擇具有與該圖像幀中的面部最接近的面部的快照的構件。

示例88可以是示例87，其中該面部跟蹤構件可包括用於作為確定是否自動添加的一部分而計算該圖像幀中的面部的面部形狀和所選擇的快照中面部的面部形狀之間的相異性度量的構件。

示例89可以是示例88，其中該面部跟蹤構件可包括：用於作為確定是否自動添加的一部分而確定該相異性度量是否超過閾值的構件。

示例90可以是示例89，其中該面部跟蹤構件可包括：用於在確定出該相異性度量超過該閾值時自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合的構件。

示例91可以是示例85-90中任一項，其中該面部跟蹤構件可包括：用於在該圖像幀中識別出面部時確定該面部的面部表情的構件；以及用於確定所確定的面部的面部表情是否為感興趣面部表情的構件。

示例92可以是示例91，其中該面部跟蹤構件可包括：用於在確定出所確定的面部表情為感興趣面部表情時自動將該圖像幀或至少部分地基於該圖像幀生成的虛擬形象圖像添加到該快照集合的構件。

對本領域技術人員將顯而易見的是，可在不偏離本公開的精神或範圍的情況下在所公開設備和相關聯的方法的公開實施例中進行各種修改和變型。因此意圖是，如果修改和變型落在任何權利要求及其等同物的範圍內，本公開覆蓋以上公開的實施例的修改和變型。