0051]图1是依照本发明一实施例所绘示的路人侦测装置的方块图。请参照图1，本实施例的路人侦测装置100包括影像撷取单元110、储存单元120以及一或多个处理单元130。本实施例的路人侦测装置100可以是数字相机，或是手机、平板计算机等其他具备影像撷取设备的电子装置，在此并不限制其种类。
[0052]影像撷取单元110例如是包含光学定焦镜头或光学变焦镜头，以及电荷耦合组件(Charge Coupled Device ;CCD)或互补金氧半导体(Complementary Metal-OxideSemiconductor ;CM0S)组件等感光组件的装置,在本实施例中，影像撷取单元110用以撷取影像。
[0053]储存单元120可以是行动装置100的主存储器、任何型态的固定或可移动随机存取内存(random access memory ;RAM)、只读存储器(read-only memory ;R0M)、闪存(flashmemory)或类似组件或上述组件的组合。在本实施例中，储存单元120用以储存影像撷取模块121、人脸侦测模块122、特征值计算模块123、比较模块124以及判断模块125等的软件程序及透过前述影像撷取单元110所撷取的影像数据。本实施例中所述储存单元120并未限制是单一内存组件，上述的各软件模块与影像数据亦可以分开储存在不同的二个或二个以上的相同或不同型态的内存组件中。
[0054]处理单元130耦接影像撷取单元110与储存单元120。处理单元130可以是中央处理单元(Central Processing Unit ;CPU),或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微处理器(Microprocessor)、数字信号处理器(Digital Signal Processor ;DSP)、可程序化控制器、特殊应用集成电路(Applicat1n Specific Integrated Circuit ;ASIC)或其他类似组件或上述组件的组合。在本实施例中，处理单元130用以存取并执行上述储存单元120中记录的模块，藉以侦测影像中是否包含路人。本实施例中所述处理单元130并未限制是单一处理组件，也可以是二个或二个以上的处理组件共同执行。
[0055]图2是依照本发明一实施例所绘示的路人侦测方法的流程图。请同时参照图1与图2，本实施例的方法适用于上述的路人侦测装置100，以下即搭配图1中路人侦测装置100的各项组件，说明本实施例方法的详细流程。
[0056]首先，影像撷取模块121利用影像撷取单元110撷取影像(步骤S202)。接着，由人脸侦测模块122侦测出现在影像中的至少一个人脸，并取得各人脸的至少一个特征的位置(步骤S204)。在本实施例中，路人侦测装置100可以是使用安卓操作系统的电子装置，并可藉由安卓系统所支持的人脸侦测(face detect1n)功能来取得影像中人脸特征的相关信息。其中，上述的特征可以是人脸的左眼、右眼、嘴巴、脸部轮廓等其中之一或其组合，在此并不对特征的选择加以限制。
[0057]具体而言，图3是依照本发明一实施例所绘示的路人侦测方法的范例。如图3所示，影像300包括拍摄主体310以及路人320。其中，相较于路人320的人脸面积(即对应于人脸的特征值)，拍摄主体310的人脸面积较大。在本实施例中，当影像撷取单元110撷取影像时，路人侦测装置100可透过人脸侦测技术，而在预览(preview)影像时回报影像中所侦测到的人脸信息。藉由上述侦测到的人脸信息，路人侦测装置100可得到对应于各人脸的标识符(face ID),以及对应于各人脸的左眼和右眼的中心坐标位置、嘴巴中心坐标位置、脸部定位框的边界位置等特征的位置。此处的『脸部定位框』为影像撷取单元110通常具备的功能，用以定位出人脸在影像中的位置，如图3中的方形312、322所示。在其他实施例中，路人侦测装置100亦可透过其他人脸侦测算法或相关技术，而从影像中获得上述人脸特征的位置，对此本发明并不限制。
[0058]之后，特征值计算模块123根据特征的位置，计算各人脸的特征值(步骤S206)。更明确地说，此处的『特征值』可以对应于人脸在影像中所占的面积，也可以是人脸特征之间在影像中所占的长度，或是其他人脸特征对应于影像中的量值或上述的组合，应用本实施例者可依据其需求提供不同方式来得到上述的特征值，本发明对此不限制。以下将以人脸特征所形成的三角形面积、方形面积以及形成的直线长度作为特征值的方法各举一实施例作为说明。
[0059]在一实施例中，人脸的特征值可由两眼及嘴巴所形成的三角形面积来决定。在此实施例中，路人侦测装置藉由人脸侦测技术从影像中获得各人脸对应的人脸信息，并利用人脸信息中的左眼、右眼的中心坐标位置以及嘴巴的中心坐标位置，而可计算上述坐标位置所形成的三角形面积，藉以作为各人脸的特征值。
[0060]举例而言，图4是依照本发明一实施例所绘示的路人侦测方法的范例。请参照图4，在此实施例中，人脸的特征值可由两眼及嘴巴所形成的三角形面积来决定。藉由人脸侦测技术所获得的人脸信息，人脸侦测模块122可取得影像400中各人脸对应的两眼及嘴巴在影像中的位置，并由特征值计算模块123根据两眼及嘴巴在影像中的位置，来计算其所形成的三角形面积(如图4中由两眼及嘴巴所形成的三角形410)，藉以作为各人脸的特征值。
[0061]在一实施例中，人脸的特征值可由包围各人脸的脸部定位框所形成的方形面积来决定。在此实施例中，路人侦测装置藉由人脸侦测技术从影像中获得各人脸对应的人脸信息，并利用人脸信息中的脸部定位框的坐标位置，而可计算脸部定位框所形成的方形面积，藉以作为各人脸的特征值。
[0062]举例而言，图5是依照本发明一实施例所绘示的路人侦测方法的范例。在图5的实施例中，人脸的特征值可由包围各人脸的脸部定位框所形成的方形面积来决定。与前一实施例相似，人脸侦测模块122同样可藉由人脸侦测技术所获得的人脸信息，以取得影像500中各人脸对应到的脸部定位框在影像中的位置坐标，并由特征值计算模块123根据脸部定位框的位置坐标，来计算其所形成的方形面积(如图5中由脸部定位框所形成的方形510)，藉以作为各人脸的特征值。
[0063]在一实施例中，人脸的特征值可由人脸中两眼位置所形成的直线长度，亦即两眼之间的距离来决定。在此实施例中，路人侦测装置藉由人脸侦测技术从影像中获得各人脸对应的人脸信息，并利用人脸信息中的左眼以及右眼的中心坐标位置，而可计算上述坐标位置之间的直线长度，藉以作为各人脸的特征值。
[0064]举例而言，图6是依照本发明一实施例所绘示的路人侦测方法的范例。在图6的实施例中，人脸的特征值透过两眼位置之间的距离决定。人脸侦测模块122藉由人脸侦测技术所获得的人脸信息，以取得影像600中各人脸对应的两眼在影像中的位置，并由特征值计算模块123根据两眼在影像中的位置，计算两眼之间的距离(如图6中直线610的长度)，以作为各人脸的特征值。
[0065]回到图2的流程，在特征值计算模块123计算出影像中各人脸的特征值之后，比较模块124计算特征值中的至少其一与参考值的比值，并与门槛值比较(步骤S208)。当比值小于门槛值时，判断模块125判定影像中包含至少一个路人(步骤S210)。上述的参考值用来对应影像中可能的拍摄主体，而特征值中的至少其一则用来对应影像中可能的路人。此夕卜，上述的门槛值则可对应于路人侦测的灵敏度。换句话说，本实施例即是藉由特征值中的至少其一与参考值的相对大小，并以门槛值的限制作为判断条件，藉此来判断影像中是否包含路人。
[0066]在此先以特征值中的最小值作为上述特征值中的至少其一来进行说明。详细来说，在本实施例中，在将最小值与参考值的比值与门槛值比较之前，比较模块124会先藉由各人脸的特征值来决定参考值。上述参考值可以取用所有特征值中的最大值，亦可取用所有特征值的平均值或中位数，在此不限定。另外，参考值也可透过影像撷取单元110所对焦的人脸来决定，也就是以对焦人脸所对应的特征值作为参考值。应用本实施例者可依照其需求而提供获得参考值的不同方式，在此并不加以限制。以下将先对取用所有特征值的最大值、平均值或中位数来作为参考值的方法，各举实施例加以说明。而透过对焦人脸来决定参考值的方法，则在之后的实施例有更详尽的说明，请参阅后述。
[0067]具体而言，在一实施例中，比较模块124可直接取用特征值中的最大值来作为参考值。由前述可知，一般情况下，拍摄主体在影像中所对应的特征值会大于路人在影像中所对应的特征值(例如图3中的拍摄主体310的人脸面积即大于路人320的人脸面积)。故