一种人脸图像的校正方法及装置制造方法及图纸

本公开是关于一种人脸图像的校正方法及装置，该方法包括：获取待校正人脸图像；以待校正人脸图像中的人脸的预判角度作为成像参数之一，按照成像参数对预先保存的立体人脸模型进行投影生成平面人脸图像；当待校正人脸图像与平面人脸图像的图像相似度符合预设条件时，将待校正人脸图像映射到处于预判角度的立体人脸模型上生成待校正人脸模型，在待校正人脸模型的正面进行投影生成正面人脸图像。本公开提供的方案可以将带有角度的待校正人脸图像调整为正面人脸图像，从而为后续的人脸识别操作提供正面人脸图像。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本公开是关于一种人脸图像的校正方法及装置，该方法包括：获取待校正人脸图像；以待校正人脸图像中的人脸的预判角度作为成像参数之一，按照成像参数对预先保存的立体人脸模型进行投影生成平面人脸图像；当待校正人脸图像与平面人脸图像的图像相似度符合预设条件时，将待校正人脸图像映射到处于预判角度的立体人脸模型上生成待校正人脸模型，在待校正人脸模型的正面进行投影生成正面人脸图像。本公开提供的方案可以将带有角度的待校正人脸图像调整为正面人脸图像，从而为后续的人脸识别操作提供正面人脸图像。【专利说明】一种人脸图像的校正方法及装置
本专利技术涉及图像
，更具体的说，涉及人脸图像的校正方法及装置。
技术介绍
目前，人脸图像识别技术指的是对正面的人脸图像进行识别，如果人脸图像不是 正面的，而是带有一定角度的，那么就很难采用人脸图像识别技术对人脸图像进行识别。例 如，人脸图像为水平向左摆动30度，那么就无法采用人脸图像识别技术对该人脸图像进行 精确的识别。 通常情况下，相关的图像处理技术主要为仿射变换。由于仿射变换仅可以对图片 进行平移、缩放、旋转、翻转和错切等处理，所以无法将带有角度的人脸图像调整为正面的 人脸图像，从而无法为后续的人脸识别操作提供正面的人脸图像。 因此，如何将带有角度的人脸图像调整为正面的人脸图像，成为目前最需要解决 的问题。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种人脸图像的校正方法及装置，以 实现将带有角度的人脸图像调整为正面的人脸图像，从而为后续的人脸识别操作提供正面 的人脸图像。 根据本公开实施例的第一方面，提供一种人脸图像的校正方法，包括： 获取待校正人脸图像； 以所述待校正人脸图像中的人脸的预判角度作为成像参数之一，按照所述成像参 数对预先保存的立体人脸模型进行投影生成平面人脸图像； 当所述待校正人脸图像与所述平面人脸图像的图像相似度符合预设条件时，将所 述待校正人脸图像映射到处于所述预判角度的所述立体人脸模型上生成待校正人脸模型， 在所述待校正人脸模型的正面进行投影生成正面人脸图像。 可选的，所述预先保存的立体人脸模型为利用主成分分析PCA方法对多个立体人 脸图像进行训练生成的。 可选的，所述获取待校正人脸图像之后，在所述以所述待校正人脸图像中的人脸 的预判角度作为成像参数之一，按照所述成像参数对预先保存的立体人脸模型进行投影生 成平面人脸图像之前，所述方法还包括： 根据预先生成的姿态判定模型确定所述待校正人脸图像的姿态角度范围； 在所述姿态角度范围中获取姿态角度作为预判角度。 可选的，所述姿态判定模型为利用支持向量机SVM方法对多个姿态人脸图像进行 训练生成的。 可选的，所述方法还包括： 当所述待校正人脸图像与所述平面人脸图像的图像相似度不符合预设条件时，在 所述姿态角度范围中获取下一个姿态角度作为预判角度，并调用以所述待校正人脸图像中 的人脸的预判角度作为成像参数之一，按照所述成像参数对预先保存的立体人脸模型进行 投影生成平面人脸图像的步骤。 根据本公开实施例的第二方面，提供一种人脸图像的校正装置，包括： 图像获取模块，用于获取待校正人脸图像； 投影模块，用于以所述待校正人脸图像中的人脸的预判角度作为成像参数之一， 按照所述成像参数对预先保存的立体人脸模型进行投影生成平面人脸图像； 校正模块，用于在所述待校正人脸图像与所述平面人脸图像的图像相似度符合预 设条件时，将所述待校正人脸图像映射到处于所述预判角度的所述立体人脸模型上生成待 校正人脸模型，在所述待校正人脸模型的正面进行投影生成正面人脸图像。 可选的，所述预先保存的立体人脸模型为利用主成分分析PCA方法对多个立体人 脸图像进行训练生成的。 可选的，所述装置还包括： 确定模块，用于根据预先生成的姿态判定模型确定所述待校正人脸图像的姿态角 度范围； 角度获取模块，用于在所述姿态角度范围中获取姿态角度作为预判角度。 可选的，所述姿态判定模型为利用支持向量机SVM方法对多个姿态人脸图像进行 训练生成的。 可选的，所述装置还包括： 调整模块，用于在所述待校正人脸图像与所述平面人脸图像的图像相似度不符合 预设条件时，在所述姿态角度范围中获取下一个姿态角度作为预判角度，并调用所述投影 模块。 根据本公开实施例的第三方面，提供一种人脸图像的校正装置，包括： 处理器； 用于存储处理器可执行指令的存储器； 其中，所述处理器被配置为： 获取待校正人脸图像； 以所述待校正人脸图像中的人脸的预判角度作为成像参数之一，按照所述成像参 数对预先保存的立体人脸模型进行投影生成平面人脸图像； 当所述待校正人脸图像与所述平面人脸图像的图像相似度符合预设条件时，将所 述待校正人脸图像映射到处于所述预判角度的所述立体人脸模型上生成待校正人脸模型， 在所述待校正人脸模型的正面进行投影生成正面人脸图像。 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在待校正人脸图像与平 面人脸图像的图像相似度符合预设条件时，说明预判角度为待校正人脸图像的投影角度， 那么将待校正人脸图像映射到处于预判角度的立体人脸模型上生成待校正人脸模型，待校 正人脸模型即为与待校正人脸图像对应的立体模型，再将待校正人脸模型的正面进行投 影，以生成与待校正人脸图像对应的正面人脸图像。因此，本公开提供的方案可以实现将带 有角度的待校正人脸图像调整为正面人脸图像，从而为后续的人脸识别操作提供正面人脸 图像。 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不 能限制本公开。 【专利附图】【附图说明】 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施 例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。 图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像的校正方法的流程图。 图2是根据一示例性实施例示出的一种带有旋转角度的待校正人脸图像的示意 图。 图3是根据一示例性实施例示出的一种正面人脸图像的示意图。 图4是根据一示例性实施例示出的一种平面人脸图像的示意图。 图5是根据一示例性实施例示出的另一种人脸图像的校正方法的流程图。 图6是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像的校正装置的示意图。 图7是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像的校正装置的框图。 【具体实施方式】 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及 附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例 中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附 权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。 实施例一 图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像的校正方法的流程图，如图1所 示，图1所示的人脸图像的校正方法可以用于终端中。本公开提供的人脸图像的校正方法 可以将带有角度的人脸图像调整为正面的人脸图像，从而为后续的人脸识别操作提供正面 的人脸图像。该方法包括以下步骤。 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸图像的校正方法，其特征在于，包括：获取待校正人脸图像；以所述待校正人脸图像中的人脸的预判角度作为成像参数之一，按照所述成像参数对预先保存的立体人脸模型进行投影生成平面人脸图像；当所述待校正人脸图像与所述平面人脸图像的图像相似度符合预设条件时，将所述待校正人脸图像映射到处于所述预判角度的所述立体人脸模型上生成待校正人脸模型，在所述待校正人脸模型的正面进行投影生成正面人脸图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，陈志军，秦秋平，
申请(专利权)人：小米科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11