人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法和装置制造方法及图纸

技术编号:19693601 阅读:29 留言:0更新日期:2018-12-08 11:37
本发明专利技术涉及图像处理技术领域,具体涉及一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法、装置、智能终端及计算机可读存储介质。该方法包括:计算不同类别样本图像集的平均人脸形状,获取目标人脸图像,并在目标人脸图像上采集预定数量的关键点,进而根据关键点的位置和不同类别样本图像集的平均人脸形状上的点的位置确定目标人脸图像对应的平均人脸形状,获取目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像,最后根据二值化图像调整所述目标人脸图像对应的平均人脸形状得到人脸对齐算法中目标人脸图像的初始人脸形状。由此可见,本方案通过两方面确定目标人脸图像的平均人脸形状,使得最后得到的初始人脸形状更加精确,以较好地减少了后续算法的回归流程。

【技术实现步骤摘要】
人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法和装置
本专利技术涉及图像处理
,具体而言,涉及一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法和装置。
技术介绍
目前人脸对齐算法为多个应用领域的基础算法,如瘦脸等,通过人脸对齐算法更准确地确定出人脸上的多个关键点,以方便进行后续的算法处理。现有的人脸对齐算法主要是以级联的多级回归,来逐步逼近最终所要的结果,具体为,通过对所有人脸样本图像的人脸形状求取平均值得到初始人脸形状,进而对初始人脸形状进行多次回归以确定出最终的人脸形状,需要说明的是,该人脸形状由人脸图像上选取的多个关键点表示。由此可见,现有的人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方式是对所有样本求取平均值,其精度较低,使得后续算法想要得到关键点的位置精确的人脸形状需要进行多次回归,因而提供一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法是十分必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法,以确定出更为精确的初始人脸形状,以减少后续算法的回归次数,提升最终人脸形状的精确度。本专利技术的另一目的在于提供一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定装置,以确定出更为精确的初始人脸形状,以减少后续算法的回归次数,提升最终人脸形状的精确度。本专利技术的另一目的在于提供一种智能终端,以确定出更为精确的初始人脸形状,以减少后续算法的回归次数,提升最终人脸形状的精确度。本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,以确定出更为精确的初始人脸形状,以减少后续算法的回归次数,提升最终人脸形状的精确度。为了实现上述目的,本专利技术实施例采用的技术方案如下:第一方面,本专利技术实施例提供了一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法,应用于智能终端,所述方法包括:计算不同类别样本图像集的平均人脸形状;获取目标人脸图像;在所述目标人脸图像上采集预定数量关键点;根据所述关键点的位置和不同类别样本图像集的平均人脸形状上点的位置确定所述目标人脸图像对应的平均人脸形状;获取所述目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像;根据所述二值化图像调整所述目标人脸图像对应的平均人脸形状得到人脸对齐算法中所述目标人脸图像的初始人脸形状。第二方面,本专利技术实施例还提供了一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定装置,应用于智能终端,所述装置包括:计算模块,用于计算不同类别样本图像集的平均人脸形状;第一获取模块,用于获取目标人脸图像;采集模块,用于在所述目标人脸图像上采集预定数量的关键点;确定模块,用于根据所述关键点的位置和不同类别样本图像集的平均人脸形状上的点的位置确定所述目标人脸图像对应的平均人脸形状;第二获取模块,用于获取所述目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像;调整模块,用于根据所述二值化图像调整所述目标人脸图像对应的平均人脸形状得到人脸对齐算法中所述目标人脸图像的初始人脸形状。第三方面,本专利技术实施例还提供了一种智能终端,所述智能终端包括存储器和处理器,所述存储器用于存储计算机程序代码,所述处理器用于执行存储于所述存储器中的计算机程序代码以实现所述的人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法。第四方面,本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述的人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法。本专利技术实施例提供的一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法、装置、智能终端及计算机可读存储介质。该方法包括:计算不同类别样本图像集的平均人脸形状,获取目标人脸图像,并在目标人脸图像上采集预定数量的关键点,进而根据关键点的位置和不同类别样本图像集的平均人脸形状上的点的位置确定目标人脸图像对应的平均人脸形状,获取目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像,最后根据二值化图像调整所述目标人脸图像对应的平均人脸形状得到人脸对齐算法中目标人脸图像的初始人脸形状。由此可见,本方案先是对所有样本图像集进行分类并确定分类后的各个样本图像集的平均人脸形状,进而确定获取的目标人脸图像的平均人脸形状,并通过检测皮肤调整目标人脸图像的平均人脸形状以得到初始人脸形状,通过两方面确定目标人脸图像的平均人脸形状,使得最后得到的初始人脸形状更加精确,以较好地减少了后续算法的回归流程。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本专利技术实施例提供的一种智能终端的结构示意图。图2示出了本专利技术实施例提供的一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法的流程示意图。图3示出了本专利技术实施例提供的一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法的子步骤的流程示意图。图4示出了本专利技术实施例提供的一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定装置的功能模块示意图。图示:100-智能终端;110-人脸对齐算法中初始人脸形状的确定装置;120-存储器;130-存储控制器;140-处理器;150-外设接口;160-输入输出单元;170-音频单元;180-显示单元;190-通信单元;111-计算模块;112-第一获取模块;113-采集模块;114-确定模块;115-第二获取模块;116-调整模块。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围,而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本专利技术的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。本专利技术实施例提供的一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法应用于智能终端,该智能终端可以是但不限于,平板电脑或台式电脑等智能电子设备。该方法通过首先对大量样本图像进行分类得到每种类别下的样本图像集的平均人脸形状,进而当需要对获取的目标人脸图像进行初始人脸形状确定时,一方面根据确定的各个类别样本图像集的平均人脸形状确定目标人脸图像的平均人脸形状,另一方面获取该目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像,通过该二值化图像调整目标人脸图像的平均人脸形状得到初始人脸形状。由此可见,本方案通过两方面通过对目标人脸图像进行处理以更准确地确定出目标人脸图像在人脸对齐算法中的初始人脸形状。由于初始人脸形状更为精确,亦即是说,初始人脸形状相对于现有对所有样本人脸图像求平均值的方法确定出的初始人脸形状更接近最终人脸形状,相当于替代了整个算法的前几次回归,进而减少了整体算法的回归次数,并通过该方法使得人脸对齐算法中最终得到的人脸形状更加精确。请参照图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法,其特征在于,所述方法包括:计算不同类别样本图像集的平均人脸形状;获取目标人脸图像;在所述目标人脸图像上采集预定数量的关键点;根据所述关键点的位置和不同类别样本图像集的平均人脸形状上点的位置确定所述目标人脸图像对应的平均人脸形状;获取所述目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像;根据所述二值化图像调整所述目标人脸图像对应的平均人脸形状得到人脸对齐算法中所述目标人脸图像的初始人脸形状。

【技术特征摘要】
1.一种人脸对齐算法中初始人脸形状的确定方法,其特征在于,所述方法包括:计算不同类别样本图像集的平均人脸形状;获取目标人脸图像;在所述目标人脸图像上采集预定数量的关键点;根据所述关键点的位置和不同类别样本图像集的平均人脸形状上点的位置确定所述目标人脸图像对应的平均人脸形状;获取所述目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像;根据所述二值化图像调整所述目标人脸图像对应的平均人脸形状得到人脸对齐算法中所述目标人脸图像的初始人脸形状。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算不同类别样本图像集的平均人脸形状的步骤包括:在各个类别的样本图像集的每张图像上选定多个目标点;计算同一类别的样本图像集中所有图像上同一位置的各个目标点的平均位置得到平均人脸形状。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述关键点的位置和不同类别样本图像集的平均人脸形状上的点的位置确定所述目标人脸图像对应的平均人脸形状的步骤包括:分别计算处于同一人脸位置的关键点和各个类别样本图像集的平均人脸形状上的点的距离值;选取距离值最小的对应类别样本图像集对应的平均人脸形状为所述目标人脸图像对应的平均人脸形状。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述二值化图像调整所述目标人脸图像对应的平均人脸形状得到人脸对齐算法中所述目标人脸图像的初始人脸形状的步骤包括:扫描所述二值化图像得到多个轮廓点;计算处于同一人脸位置的所述目标人脸图像对应的平均人脸形状上的点相对于所述轮廓点分别在X轴和Y轴的偏移量;计算所有沿X轴的偏移量的平均值得到第一距离,以及计算所有沿Y轴的偏移量的平均值得到第二距离;控制所述目标人脸图像对应的平均人脸形状沿X轴方向移动第一距离,沿Y轴方向移动第二距离得到所述目标人脸图像在人脸对齐算法中的初始人脸形状。5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标人脸图像的皮肤区域的二值化图像的步骤包括:对所述目标人脸图像进行皮...

【专利技术属性】
技术研发人员:柯智捷
申请(专利权)人:杭州西纬软件科技有限公司
类型:发明
国别省市:浙江,33

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