一种发型识别方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供的一种发型识别方法及装置，涉及图像处理技术领域，上述方法包括：识别待识别图像中人物的头胸关键点；对待识别图像进行形变调整，使得待识别图像中头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致；将形变调整后待识别图像中包含头胸关键点的区域，作为待识别区域；基于待识别区域识别人物的发型。应用本申请实施例提供的方案识别发型，能够提高发型识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种发型识别方法及装置
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种发型识别方法及装置。
技术介绍
随着社会的发展，越来越多的场景需要进行人物识别。人物识别可以基于图像中多个维度的人物特征实现。例如，人物的身高、体型、着装、发型等人物特征。由于发型是一种较为明显的体貌特征，因此，发型识别技术也有越来越多的需求。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种发型识别方法及装置，以提高发型识别的准确率。具体技术方案如下：本申请实施例提供了一种发型识别方法，包括：识别待识别图像中人物的头胸关键点；对所述待识别图像进行形变调整，使得所述待识别图像中头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致；将形变调整后待识别图像中包含头胸关键点的区域，作为待识别区域；基于所述待识别区域识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，所述待识别图像包括：采集时间同步、且均包含所述人物的近红外图像和可见光图像；所述基于所述待识别区域识别所述人物的发型，包括：提取红外识别区域的特征，作为第一特征，并提取可见光识别区域的特征，作为第二特征，其中，所述红外识别区域为：形变调整后的近红外图像中包含头胸关键点的区域，所述可见光识别区域为：形变调整后的可见光图像中包含头胸关键点的区域；对所述第一特征和所述第二特征进行特征融合，基于融合后的特征识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，发型由多个属性描述；所述基于融合后的特征识别所述人物的发型，包括：针对发型的每一属性，基于每一融合后特征针对该属性的第一预设权重系数、每一融合后特征中各特征值针对该属性的第二预设权重系数以及每一融合后特征，获得所述人物的发型针对该属性的属性值。本申请的一个实施例中，所述待识别图像包括：待识别视频中的各视频帧，其中，所述视频帧包括所述人物；所述基于所述待识别区域识别所述人物的发型，包括：针对每一形变调整后的视频帧，获得反映该视频帧中包含头胸关键点的区域内头发纹理丰富度的表征信息；根据所获得的表征信息，从各形变调整后的视频帧中包含头胸关键点的区域内，选择头发纹理丰富度最高的区域，作为第一待识别区域；基于所述第一待识别区域识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，所述待识别视频包括：采集时间同步的近红外视频和可见光视频；所述基于所述第一待识别区域识别所述人物的发型，包括：确定第一参考视频中与第一视频帧采集时间相同的第二视频帧，其中，所述第一视频帧为：所述第一待识别区域所在的视频帧，所述第一参考视频为：所述近红外视频和可见光视频中不包含所述第一视频帧的视频；基于所述第一待识别区域和所述第二视频帧中包含头胸关键点的区域，识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，所述对所述待识别图像进行形变调整，使得所述待识别图像中头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致，包括：针对所述近红外视频和可见光视频中的每一视频帧，获得该视频帧中各个头胸关键点的置信度；针对每一采集时刻，从所述近红外视频和可见光视频在该采集时刻采集的视频帧中，确定头胸关键点的置信度之和最大的第三视频帧，对所述第三视频帧进行形变调整，使得所述第三视频帧内的头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致，并按照对所述第三视频帧进行形变调整的方式对第四视频帧进行形变调整，其中，所述第四视频帧为：在该采集时刻采集的除所述第三视频帧之外的视频帧。本申请的一个实施例中，所述待识别视频中相邻视频帧中所述人物的头胸区域间重叠率大于预设重叠阈值。本申请的一个实施例中，所述头胸关键点包括以下关键点中的至少一种：表征发顶的关键点、表征胸口的关键点和表征肩头的关键点。本申请实施例还提供了一种发型识别装置，包括：头胸关键点识别模块，用于识别待识别图像中人物的头胸关键点；形变调整模块，用于对所述待识别图像进行形变调整，使得所述待识别图像中头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致；区域确定模块，用于将形变调整后待识别图像中包含头胸关键点的区域，作为待识别区域；发型识别模块，用于基于所述待识别区域识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，所述待识别图像包括：采集时间同步、且均包含所述人物的近红外图像和可见光图像；所述发型识别模块，包括：特征提取单元，用于提取红外识别区域的特征，作为第一特征，并提取可见光识别区域的特征，作为第二特征，其中，所述红外识别区域为：形变调整后的近红外图像中包含头胸关键点的区域，所述可见光识别区域为：形变调整后的可见光图像中包含头胸关键点的区域；特征融合单元，用于对所述第一特征和第二特征进行特征融合，并基于融合后的特征识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，发型由多个属性描述；所述特征融合单元，具体用于针对发型的每一属性，基于每一融合后特征针对该属性的第一预设权重系数、每一融合后特征中各特征值针对该属性的第二预设权重系数以及每一融合后特征，获得所述人物的发型针对该属性的属性值。本申请的一个实施例中，所述待识别图像包括：待识别视频中的各视频帧，其中，所述视频帧包括所述人物；所述发型识别模块，包括：信息获得单元，用于针对每一形变调整后的视频帧，获得反映该视频帧中包含头胸关键点的区域内头发纹理丰富度的表征信息；区域选择单元，用于根据所获得的表征信息，从各形变调整后的视频帧中包含头胸关键点的区域内，选择头发纹理丰富度最高的区域，作为第一待识别区域；发型识别单元，用于基于所述第一待识别区域识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，所述待识别视频包括：采集时间同步的近红外视频和可见光视频；所述发型识别单元，包括：视频帧确定子单元，用于确定第一参考视频中与第一视频帧采集时间相同的第二视频帧，其中，所述第一视频帧为：所述第一待识别区域所在的视频帧，所述第一参考视频为：所述近红外视频和可见光视频中不包含所述第一视频帧的视频；发型识别子单元，用于基于所述第一待识别区域和所述第二视频帧中包含头胸关键点的区域，识别所述人物的发型。本申请的一个实施例中，所述形变调整模块，包括：置信度获得单元，用于针对所述近红外视频和可见光视频中的每一视频帧，获得该视频帧中各个头胸关键点的置信度；形变调整单元，用于针对每一采集时刻，从所述近红外视频和可见光视频在该采集时刻采集的视频帧中，确定头胸关键点的置信度之和最大的第三视频帧，对所述第三视频帧进行形变调整，使得所述第三视频帧内的头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致，并按照对所述第三视频帧进行形变调整的方式对第四视频帧进行形变调整，其中，所述第四视频帧为：在该采集时刻采集的除所述第三视频帧之外的视频帧。本申请的一个实施例中，所述待识别视频中相邻视频帧中所述人物的头胸区域间重叠率大于预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种发型识别方法，其特征在于，包括：/n识别待识别图像中人物的头胸关键点；/n对所述待识别图像进行形变调整，使得所述待识别图像中头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致；/n将形变调整后待识别图像中包含头胸关键点的区域，作为待识别区域；/n基于所述待识别区域识别所述人物的发型。/n

【技术特征摘要】
1.一种发型识别方法，其特征在于，包括：
识别待识别图像中人物的头胸关键点；
对所述待识别图像进行形变调整，使得所述待识别图像中头胸关键点间的位置关系与预设的头胸关键点间位置关系一致；
将形变调整后待识别图像中包含头胸关键点的区域，作为待识别区域；
基于所述待识别区域识别所述人物的发型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别图像包括：采集时间同步、且均包含所述人物的近红外图像和可见光图像；
所述基于所述待识别区域识别所述人物的发型，包括：
提取红外识别区域的特征，作为第一特征，并提取可见光识别区域的特征，作为第二特征，其中，所述红外识别区域为：形变调整后的近红外图像中包含头胸关键点的区域，所述可见光识别区域为：形变调整后的可见光图像中包含头胸关键点的区域；
对所述第一特征和所述第二特征进行特征融合，基于融合后的特征识别所述人物的发型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，发型由多个属性描述；
所述基于融合后的特征识别所述人物的发型，包括：
针对发型的每一属性，基于每一融合后特征针对该属性的第一预设权重系数、每一融合后特征中各特征值针对该属性的第二预设权重系数以及每一融合后特征，获得所述人物的发型针对该属性的属性值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别图像包括：待识别视频中的各视频帧，其中，所述视频帧包括所述人物；
所述基于所述待识别区域识别所述人物的发型，包括：
针对每一形变调整后的视频帧，获得反映该视频帧中包含头胸关键点的区域内头发纹理丰富度的表征信息；
根据所获得的表征信息，从各形变调整后的视频帧中包含头胸关键点的区域内，选择头发纹理丰富度最高的区域，作为第一待识别区域；
基于所述第一待识别区域识别所述人物的发型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待识别视频包括：采集时间同步的近红外视频和可见光视频；
所述基于所述第一待识别区域识别所述人物的发型，包括：
确定第一参考视频中与第一视频帧采集时间相同的第二视频帧，其中，所述第一视频帧为：所述第一待识别区域所在的视频帧，所述第一参考视频为：所述近红外视频和可见光视频中不包含所述第一视频帧的视频；
基于所述第一待识别区域和所述第二视频帧中包含头胸关键点的区域，识别所述人物的发型。


6.根据权利要求5所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：田野，李强，王晶晶，王春茂，徐斌，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33