美颜处理的方法及装置制造方法及图纸

本公开是关于美颜处理的方法及装置。该方法包括：识别图像中人脸上至少一个特征区域；根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数，其中，不同的属性特征信息对应不同的美颜变化参数值；根据确定的所述美颜变化参数，对所述图像进行美颜处理。该技术方案中，可根据特征区域的不同的属性特征信息进行不同的美颜处理，这样，美颜效果更具有个性化，更能突显人脸的区别特征，提高了美颜处理后的图像质量。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及智能终端
，尤其涉及美颜处理的方法及装置。
技术介绍
目前，智能终端上都装有一些美颜应用，这些美颜应用可对图像中的人脸进行美颜处理，包括：将眼睛变大，皮肤变白，以及将脸变瘦等等中一种或多种。在美颜处理过程中，一般可根据人脸，确定出对应的性别和年龄，然后，根据性别和年龄来确定美颜变化参数，最后进行美颜处理，这样，相同年龄以及相同性别的人脸对应的美颜变化参数是一致的，从而，美颜处理后的图像效果也较类似。
技术实现思路
本公开实施例提供了美颜处理的方法及装置。所述技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种美颜处理的方法，可包括：识别图像中人脸上至少一个特征区域；根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数，其中，不同的属性特征信息对应不同的美颜变化参数值；根据确定的所述美颜变化参数，对所述图像进行美颜处理。可见，可根据特征区域的不同的属性特征信息进行不同的美颜处理，这样，美颜效果更具有个性化，更能突显人脸的区别特征，提高了美颜处理后的图像质量。在一个实施例中，所述根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数包括：通过神经网络模型识别，获取所述特征区域的属性特征信息；根据保存的属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，确定与所述特征区域中属性特征信息对应的美颜变化参数。可见，多种方式可获取特征区域的属性特征信息，这样，美颜处理过程比较灵活，并且，当通过神经网络模型识别获取特征区域的属性特征信息，更能适应在不同的光照和不同的人脸姿态的图像中获取特征区域的属性特征信息，提高了获取的精确性。在一个实施例中，所述识别图像中人脸上至少一个特征区域之前，还包括：配置所述属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，并进行保存。可根据应用场景，人脸特征来设置属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，从而进行美颜处理，提高了美颜处理的应用，也进一步提高了用户的体验。在一个实施例中，所述配置所述属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系可包括：当所述属性特征信息为第一器官类型时，配置的美颜变化参数为保持所述第一器官类型；当所述属性特征信息为第一表情时，配置的美颜变化参数为保持所述第一表情；当所述属性特征信息为第一姿态时，配置的美颜变化参数为保持所述第一姿态。可见，对于特定的器官类型、表情、或者姿态，在美颜处理时都可以保持，这样使得美颜效果更加自然以及个性化。在一个实施例中，所述配置所述属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系还可包括：当所述属性特征信息为年龄时，配置与每个年龄段对应的美颜变化参数；当所述属性特征信息为性别时，配置与每种性别对应的美颜变化参数；当所述属性特征信息为种族时，配置与每种种族对应的美颜变化参数。可见，不同的年龄、性别、或者种族，对应不同的美颜处理，进一步提高了美颜处理效果。在一个实施例中，所述根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数之前，还可包括：呈现进行深度美颜的功能选项；当所述功能选项被触发时，根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数。可见，可由户来选择是否进行深度美颜，是否根据特征区域的属性特征信息进行美颜处理，增加了美颜处理的灵活性，也提高了用户的体验。在一个实施例中，所述属性特征信息可包括：属性类信息和特征类信息，其中，所述属性类信息包括：性别、种族、表情、姿态和肤色中的一种或多种，所述特征类信息包括：所述特征区域的类型，形状和大小中的一种或多种。可见，属性特征信息有多种，并且灵活可选，这样，能针对不同的属性特征信息进行不同的美颜处理，进一步提高美颜处理后的图像质量。根据本公开实施例的第二方面，提供一种美颜处理的装置，包括：识别模块，用于识别图像中人脸上至少一个特征区域；确定模块，用于根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数，其中，不同的属性特征信息对应不同的美颜变化参数值；处理模块，用于根据所述确定模块确定的所述美颜变化参数，对所述图像进行美颜处理。可见，美颜处理的装置可根据特征区域的不同的属性特征信息进行不同的美颜处理，这样，美颜效果更具有个性化，更能突显人脸的区别特征，提高了美颜处理后的图像质量。在一个实施例中，所述确定模块可包括：获取子模块，用于通过神经网络模型识别，获取所述特征区域的属性特征信息，所述属性特征信息包括：属性类信息和特征类信息，其中，所述属性类信息包括：性别、种族、表情、姿态和肤色中的一种或多种，所述特征类信息包括：所述特征区域的类型，形状和大小中的一种或多种；确定子模块，用于根据保存的属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，确定与所述特征区域中属性特征信息对应的美颜变化参数。可见，获取子模块可通过多种方式可获取特征区域的属性特征信息，这样，美颜处理过程比较灵活，并且，当获取子模块通过神经网络模型识别获取特征区域的属性特征信息，更能适应在不同的光照和不同的人脸姿态的图像中获取特征区域的属性特征信息，提高了获取的精确性。在一个实施例中，所述装置还可包括：配置保存模块，用于配置所述属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，并进行保存。可根据应用场景，人脸特征来设置属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，从而进行美颜处理，提高了美颜处理的应用，也进一步提高了用户的体验。在一个实施例中，所述配置保存模块可包括：第一配置子模块，用于当所述属性特征信息为第一器官类型时，配置的美颜变化参数为保持所述第一器官类型；第二配置子模块，用于当所述属性特征信息为第一表情时，配置的美颜变化参数为保持所述第一表情；第三配置子模块，用于当所述属性特征信息为第一姿态时，配置的美颜变化参数为保持所述第一姿态。可见，对于特定的器官类型、表情、或者姿态，在美颜处理时都可以保持，这样使得美颜效果更加自然以及个性化。在一个实施例中，所述配置保存模块还可包括：第四配置子模块，用于当所述属性特征信息为年龄时，配置与每个年龄段对应的美颜变化参数；第五配置子模块，用于当所述属性特征信息为性别时，配置与每种性别对应的美颜变化参数；第六配置子模块，用于当所述属性特征信息为种族时，配置与每种种族对应的美颜变化参数。可见，不同的年龄、性别、或者种族，对应不同的美颜处理，进一步提高了美颜本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种美颜处理的方法，其特征在于，包括：识别图像中人脸上至少一个特征区域；根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数，其中，不同的属性特征信息对应不同的美颜变化参数值；根据确定的所述美颜变化参数，对所述图像进行美颜处理。

【技术特征摘要】
1.一种美颜处理的方法，其特征在于，包括：
识别图像中人脸上至少一个特征区域；
根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变化参数，其中，
不同的属性特征信息对应不同的美颜变化参数值；
根据确定的所述美颜变化参数，对所述图像进行美颜处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据特征区域的属性特
征信息，确定特征区域的美颜变化参数包括：
通过神经网络模型识别，获取所述特征区域的属性特征信息；
根据保存的属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，确定与所述
特征区域中属性特征信息对应的美颜变化参数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别图像中人脸上至少
一个特征区域之前，还包括：
配置所述属性特征信息与美颜变化参数之间的对应关系，并进行保存。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述配置所述属性特征信息
与美颜变化参数之间的对应关系包括：
当所述属性特征信息为第一器官类型时，配置的美颜变化参数为保持所
述第一器官类型；
当所述属性特征信息为第一表情时，配置的美颜变化参数为保持所述第
一表情；
当所述属性特征信息为第一姿态时，配置的美颜变化参数为保持所述第
一姿态。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述配置所述属性特征信息
与美颜变化参数之间的对应关系还包括：
当所述属性特征信息为年龄时，配置与每个年龄段对应的美颜变化参数；
当所述属性特征信息为性别时，配置与每种性别对应的美颜变化参数；
当所述属性特征信息为种族时，配置与每种种族对应的美颜变化参数。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据特征区域的属性特
征信息，确定特征区域的美颜变化参数之前，还包括：
呈现进行深度美颜的功能选项；
当所述功能选项被触发时，根据特征区域的属性特征信息，确定特征区
域的美颜变化参数。
7.如权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述属性特
征信息包括：属性类信息和特征类信息，其中，所述属性类信息包括：性别、
种族、表情、姿态和肤色中的一种或多种，所述特征类信息包括：所述特征
区域的类型，形状和大小中的一种或多种。
8.一种美颜处理的装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于识别图像中人脸上至少一个特征区域；
确定模块，用于根据特征区域的属性特征信息，确定特征区域的美颜变

【专利技术属性】
技术研发人员：王百超，杨松，陈志军，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11