基于人工智能的人物图像处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的人物图像处理方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1：获取图像中的被拍摄人物的面部图像；S2：基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行处理，根据处理的结果确定所述被拍摄人物是否与预先设置的特定人物相匹配；S3：当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物匹配时，使用与所述预先设置的特定人物相应的图像处理方式来处理所述图像。本发明专利技术基于人工智能算法对人物的面部图像进行特征值提取，并和预先设置的人物的特征值进行匹配，以获取与预先设置的特定人物相应的图像处理方式来处理图像，免去了用户后期对图片的处理工作，实现了对人物图像的个性化处理。

Method and device of human image processing based on Artificial Intelligence

The invention provides a person image processing method and device based on artificial intelligence, the method comprises the following steps: S1: obtaining the face image of the photographed person in the image; S2: processing the face image of the photographed person based on the artificial intelligence algorithm, and determining whether the photographed person matches the preset specific person according to the processing result; S3: when determining that the photographed person matches the preset specific person, the image is processed using an image processing method corresponding to the preset specific person. Based on the artificial intelligence algorithm, the invention extracts the feature value of the face image of a person, and matches the feature value of the person set in advance, so as to obtain the image processing method corresponding to the specific person set in advance to process the image, which avoids the user's processing of the image in the later stage, and realizes the personalized processing of the person image.

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的人物图像处理方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，更具体地讲，涉及一种基于人工智能的人物图像处理方法及装置。
技术介绍
随着智能手机在生活中的广泛应用，越来越多的人通过使用智能手机来拍摄照片、视频以记录自己生活中的点点滴滴，而在实际拍摄的过程中人们都希望将自己拍的更美一些或者通过遮盖、虚化等处理方式让人物处于保密状态。现有技术中，通常使用例如“美颜相机”、“天天P图”等一些具有美颜拍摄功能和图像处理功能的软件进行人物拍摄时的优化处理以及人物拍摄后的图片处理。其中，在人物拍摄时进行的优化处理往往是统一优化，不能根据用户的需要对多个人物分别进行个性化的优化处理，在对人物拍摄后的图片进行处理时，虽然可以解决对多个人物分别进行个性化处理的问题，但是，该处理往往需要用户手动完成，耗费时间，十分不便利。此外，若用户需要通过遮盖、虚化等方式保护隐私时，往往也需要在人物拍摄后通过手动操作来对拍摄的人物做进一步处理。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，提供了一种基于人工智能的人物图像处理方法及装置，通过人工智能算法对拍摄中的照片或者视频中的人物的特征值进行提取，并和预先设置的人物的特征值进行匹配，以获取与预先设置的特定人物相应的图像处理方式来处理图像。根据本专利技术的一方面，提供了一种基于人工智能的人物图像处理方法，所述方法包括以下步骤：S1：获取图像中的被拍摄人物的面部图像；S2：基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行处理，根据处理的结果确定所述被拍摄人物是否与预先设置的特定人物相匹配；S3：当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物匹配时，使用与所述预先设置的特定人物相应的图像处理方式来处理所述图像。优选地，所述步骤S2包括：S21：基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行特征值提取；S22：将提取的特征值与针对所述预先设置的特定人物预先训练得到的特征值进行比较以确定所述被拍摄人物是否与所述预先设置的特定人物相匹配。优选地，所述步骤S22包括：对提取的特征值进行哈希编码以得出被拍摄人物的哈希编码；将所述被拍摄人物的哈希编码与针对所述预先设置的特定人物预先训练得到的特征值的哈希编码进行匹配以确定所述被拍摄人物是否为所述预先设置的特定人物。优选地，还包括：当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物不匹配时，不对所述图像进行处理，或者根据预先设置的其他处理方式对所述图像进行处理。优选地，通过分类器将所述被拍摄人物的哈希编码与所述预先设置的特定人物的哈希编码进行匹配，其中，所述分类器包括SVM分类器、K近邻分类器、贝叶斯分类器、决策树分类器、随机森林和线性回归中的任意一个。根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于人工智能的人物图像处理装置，所述装置包括：人物图像获取模块，被配置为获取图像中的被拍摄人物的面部图像；人物图像匹配模块，被配置为基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行处理，根据处理的结果确定所述被拍摄人物是否与预先设置的特定人物相匹配；人物图像处理模块，被配置为当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物匹配时，使用与所述预先设置的特定人物相应的图像处理方式来处理所述图像。优选地，所述人物图像匹配模块被配置为：特征值提取单元，基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行特征值提取；特征值匹配单元，将提取的特征值与针对所述预先设置的特定人物预先训练得到的特征值进行比较以确定所述被拍摄人物是否与所述预先设置的特定人物相匹配。优选地，所述特征值匹配单元被配置为：对提取的特征值进行哈希编码以得出被拍摄人物的哈希编码，并将所述被拍摄人物的哈希编码与针对所述预先设置的特定人物预先训练得到的特征值的哈希编码进行匹配以确定所述被拍摄人物是否为所述预先设置的特定人物。优选地，还被配置为：当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物不匹配时，不对所述图像进行处理，或者根据预先设置的其他处理方式对所述图像进行处理。优选地，所述特征值匹配单元还被配置为：通过分类器将所述被拍摄人物的哈希编码与所述预先设置的特定人物的哈希编码进行匹配，其中，所述分类器包括SVM分类器、K近邻分类器、贝叶斯分类器、决策树分类器、随机森林和线性回归中的任意一个。附图说明下面将结合附图进行本专利技术的详细描述，本专利技术的上述特征和其它目的、特点和优点将会变得更加清楚，其中：图1示出根据本专利技术的实施例的基于人工智能的人物图像处理方法的流程图；图2示出根据本专利技术的示例性实施例的基于人工智能算法对被拍摄人物进行匹配的流程图；图3示出根据本专利技术的实施例的基于人工智能的人物图像处理装置的框图；图4示出根据本专利技术的实施例的人物图像处理模块的框图。在附图中，相同的标号将被理解为表示相同的元件、特征和结构。具体实施方式以下，参照附图来详细说明本专利技术的实施例。其中，相同的标号始终表示相同的部件。图1是示出根据本专利技术的实施例的基于人工智能的人物图像处理方法的流程图。如图1所示，在步骤S1，获取图像中的被拍摄人物的面部图像。根据本专利技术的实施例，具体地，可通过摄像头来拍摄人物图像，并从拍摄的人物图像中获取被拍摄人物的面部图像。拍摄的人物图像可包括拍摄的照片和视频，获取的面部图像可包括不同角度和不同表情的人脸信息，例如人脸的位置、轮廓、大小和五官的特征点等信息。例如，可采用各种人脸识别算法从图像中分割出面部图像，并从分割的面部图像中提取出上述的各种人脸信息。接下来，在步骤S2，基于人工智能算法对被拍摄人物的面部图像进行处理，根据处理的结果确定被拍摄人物是否与预先设置的特定人物相匹配。具体地，先基于人工智能算法对被拍摄人物的面部图像进行特征值提取，然后，将提取的特征值与针对预先设置的特定人物预先训练得到的特征值进行比较来确定被拍摄人物是否与预先设置的特定人物相匹配。下面将参照图2来详细说明根据本专利技术的实施例的基于人工智能算法对被拍摄人物与预先设置的特定人物进行匹配判断。图2是示出了根据本专利技术的示例性实施例的基于人工智能算法对被拍摄人物进行匹配判断的流程图。如图2所示，在步骤S21，基于人工智能算法对被拍摄人物的面部图像进行特征值提取。具体地，根据本专利技术的实施例，可基于深度卷积神经网络模型对被拍摄人物的面部图像进行特征值提取，其中，特征值可包括被拍摄人物的面部图像中的人脸轮廓点和五官轮廓点，例如，内眼角点、外眼角点、鼻尖点、鼻孔点、耳屏点、耳下点、口角点、头顶点、眉内点和眉外点等，特征值提取指的是对从被拍摄人物的面部图像中获取的人脸轮廓点和五官轮廓点并计算点与点之间的位置关系。人工智能(ArtificialIntelligence)算法是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学的算法，常见的人工智能算法包括人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)类算法、贝叶斯(Bayesin)类算法、决策树(Deci本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的人物图像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1：获取图像中的被拍摄人物的面部图像；/nS2：基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行处理，根据处理的结果确定所述被拍摄人物是否与预先设置的特定人物相匹配；/nS3：当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物匹配时，使用与所述预先设置的特定人物相应的图像处理方式来处理所述图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的人物图像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：获取图像中的被拍摄人物的面部图像；
S2：基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行处理，根据处理的结果确定所述被拍摄人物是否与预先设置的特定人物相匹配；
S3：当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物匹配时，使用与所述预先设置的特定人物相应的图像处理方式来处理所述图像。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21：基于人工智能算法对所述被拍摄人物的面部图像进行特征值提取；
S22：将提取的特征值与针对所述预先设置的特定人物预先训练得到的特征值进行比较以确定所述被拍摄人物是否与所述预先设置的特定人物相匹配。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S22包括：
对提取的特征值进行哈希编码以得出被拍摄人物的哈希编码；
将所述被拍摄人物的哈希编码与针对所述预先设置的特定人物预先训练得到的特征值的哈希编码进行匹配以确定所述被拍摄人物是否为所述预先设置的特定人物。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
当确定所述被拍摄人物与所述预先设置的特定人物不匹配时，不对所述图像进行处理，或者根据预先设置的其他处理方式对所述图像进行处理。


5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过分类器将所述被拍摄人物的哈希编码与所述预先设置的特定人物的哈希编码进行匹配，其中，所述分类器包括SVM分类器、K近邻分类器、贝叶斯分类器、决策树分类器、随机森林和线性回归中的任意一个。


6.一种基于人工智能的人物图像处理装置，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：高伟，王苏丹，张勇，孙晔，朱春波，
申请(专利权)人：三星电子中国研发中心，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：江苏;32