人像头发边缘处理方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人像头发边缘处理方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取人脸信息；将人脸信息分成静区和动区两部分；计算静区的距离函数，得到头发的大致收缩方向，距离函数包括第一曲线和第二曲线，第一曲线表示静区的轮廓，第二曲线表示到第一曲线等距的曲线，第一曲线和第二曲线围合起来的环形区域为计算区域；重新计算距离函数，对环形区域进行有限元分割和有限元计算，得到每一个像素点的位移量；对人脸信息进行变化，将变化后的动区和不变的静区组合起来，得到变化后的人脸信息。本发明专利技术可以实现自动压缩收拢人像中蓬松散乱的头发，避免相片因头发蓬松导致审核不通过，制证失败；同时，处理效果自然，避免失真。真。真。

【技术实现步骤摘要】
人像头发边缘处理方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及一种人像头发边缘处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于拍照服务中的图像处理


技术介绍

[0002]进入AI(人工智能)时代，人像信息作为个人隐私源头，也是重要的个人身份识别标识，成为验证“此人是此人”的关键依据，与人们工作、生活、学习、考试、出国等息息相关。证件用人像信息(即证件照)的采集，成了从源头保护信息安全的重中之重，由于证件照要求人像头发不能蓬松散乱、头发占比不能过大，所以现有拍照服务中的图像处理都是靠人工处理去压缩头发。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种人像头发边缘处理方法、装置、计算机设备及存储介质，其可以实现自动压缩收拢人像中蓬松散乱的头发，避免相片因头发蓬松导致审核不通过，制证失败；同时，处理效果自然，避免失真。
[0004]本专利技术的第一个目的在于提供一种人像头发边缘处理方法。
[0005]本专利技术的第二个目的在于提供一种人像头发边缘处理装置。
[0006]本专利技术的第三个目的在于提供一种计算机设备。
[0007]本专利技术的第四个目的在于提供一种存储介质。
[0008]本专利技术的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0009]一种人像头发边缘处理方法，所述方法包括：
[0010]获取人脸信息；
[0011]将人脸信息分成静区和动区两部分，所述静区包括人头、身体、衣物和头发比较密实的部分，所述动区包括头发比较稀疏的部分以及背景；
[0012]计算静区的距离函数，得到头发的大致收缩方向，所述距离函数包括第一曲线和第二曲线，所述第一曲线表示静区的轮廓，所述第二曲线表示到第一曲线等距的曲线，使得第二曲线包含大部分的头发，第一曲线和第二曲线围合起来的环形区域为计算区域；
[0013]根据环形区域，重新计算距离函数，并且定义在环形区域的边缘处、内部和外部的距离，对环形区域进行有限元分割和有限元计算，得到每一个像素点的位移量；
[0014]根据位移量，对人脸信息进行变化，将变化后的动区和不变的静区组合起来，得到变化后的人脸信息。
[0015]进一步的，所述对环形区域进行有限元分割和有限元计算，得到每一个像素点的位移量，包括：
[0016]采用三角形分割法，对环形区域进行有限元分割，得到三角网；
[0017]对三角网区域进行有限元计算，得到每一个像素点的位移量。
[0018]进一步的，所述采用三角形分割法，对环形区域进行有限元分割，得到三角网，包
括：
[0019]使用一阶非线性偏微分方程在环形区域上求解，得到有限元三角形的大小分布函数；
[0020]根据有限元三角形的大小分布函数，以及结构力学中的超静定结构计算，通过解结构力学的偏微分方程，得到三角网。
[0021]进一步的，所述一阶非线性偏微分方程的构建过程如下：
[0022]定义一条位置与时间的闭合曲线，以及定义所述闭合曲线的曲率、移动方向、移动速率、x轴方向的速度分量、y轴方向的速度分量和速率函数；
[0023]根据所述闭合曲线，以及所述闭合曲线的曲率、移动方向、移动速率、x轴方向的速度分量、y轴方向的速度分量和速率函数，构建一阶非线性偏微分方程。
[0024]进一步的，所述定义一条位置与时间的闭合曲线，以及定义所述闭合曲线的曲率、移动方向、移动速率、x轴方向的速度分量、y轴方向的速度分量和速率函数，包括：
[0025]定义一条位置与时间的闭合曲线，如下式：
[0026][0027]其中，表示曲线上的某一点，x、y表示坐标，s是曲线的位置参数，t是曲线的时间参数；
[0028]定义所述闭合曲线的曲率，如下式：
[0029][0030]其中，K(s,t)表示曲率，x
s
表示x关于s的一阶偏导数，y
s
表示y关于s的一阶偏导数，x
ss
表示x关于s的二阶偏导数，y
ss
表示y关于s的二阶偏导数；
[0031]定义所述闭合曲线的移动方向为法线方向，如下式：
[0032][0033]其中，表示曲线上某一点s，在t时刻的时候的法向量；
[0034]定义所述闭合曲线的移动速率，如下式：
[0035][0036]其中，F(K)表示移动速率；
[0037]定义所述闭合曲线的x轴方向的速度分量、y轴方向的速度分量，如下式：
[0038][0039][0040]其中，x
t
表示x关于t的一阶偏导数，y
t
表示y关于t的一阶偏导数；
[0041]定义所述闭合曲线的速率函数，如下式：
[0042]F(K)＝1
‑
εK
[0043]其中，ε是一个大于0的常数。
[0044]进一步的，所述对三角网区域进行有限元计算，得到每一个像素点的位移量，包括：
[0045]在三角网区域，解流体力学的偏微分方程得到对应三角网眼的位移量，通过三角插值，计算每一个像素点的位移量。
[0046]进一步的，所述定义在环形区域的边缘处、内部和外部的距离，包括：
[0047]定义在环形区域的边缘处的距离为0，环形区域内部的距离为负，环形区域外部的距离为正。
[0048]本专利技术的第二个目的还可以通过采取如下技术方案达到：
[0049]一种人像头发边缘处理装置，所述装置包括：
[0050]获取模块，用于获取人脸信息；
[0051]划分模块，用于将人脸信息分成静区和动区两部分，所述静区包括人头、身体、衣物和头发比较密实的部分，所述动区包括头发比较稀疏的部分以及背景；
[0052]第一计算模块，用于计算静区的距离函数，得到头发的大致收缩方向，所述距离函数包括第一曲线和第二曲线，所述第一曲线表示静区的轮廓，所述第二曲线表示到第一曲线等距的曲线，使得第二曲线包含大部分的头发，第一曲线和第二曲线围合起来的环形区域为计算区域；
[0053]第二计算模块，用于根据环形区域，重新计算距离函数，并且定义在环形区域的边缘处、内部和外部的距离，对环形区域进行有限元分割和有限元计算，得到每一个像素点的位移量；
[0054]组合模块，用于根据位移量，对人脸信息进行变化，将变化后的动区和不变的静区组合起来，得到变化后的人脸信息。
[0055]进一步的，所述获取模块之后，还包括：
[0056]裁剪与调整模块，用于对人脸信息进行相片裁剪和色彩调整。
[0057]本专利技术的第三个目的还可以通过采取如下技术方案达到：
[0058]一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的人像头发边缘处理方法。
[0059]本专利技术的第四个目的还可以通过采取如下技术方案达到：
[0060]一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人像头发边缘处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取人脸信息；将人脸信息分成静区和动区两部分，所述静区包括人头、身体、衣物和头发比较密实的部分，所述动区包括头发比较稀疏的部分以及背景；计算静区的距离函数，得到头发的大致收缩方向，所述距离函数包括第一曲线和第二曲线，所述第一曲线表示静区的轮廓，所述第二曲线表示到第一曲线等距的曲线，使得第二曲线包含大部分的头发，第一曲线和第二曲线围合起来的环形区域为计算区域；根据环形区域，重新计算距离函数，并且定义在环形区域的边缘处、内部和外部的距离，对环形区域进行有限元分割和有限元计算，得到每一个像素点的位移量；根据位移量，对人脸信息进行变化，将变化后的动区和不变的静区组合起来，得到变化后的人脸信息。2.根据权利要求1所述的人像头发边缘处理方法，其特征在于，所述对环形区域进行有限元分割和有限元计算，得到每一个像素点的位移量，包括：采用三角形分割法，对环形区域进行有限元分割，得到三角网；对三角网区域进行有限元计算，得到每一个像素点的位移量。3.根据权利要求2所述的人像头发边缘处理方法，其特征在于，所述采用三角形分割法，对环形区域进行有限元分割，得到三角网，包括：使用一阶非线性偏微分方程在环形区域上求解，得到有限元三角形的大小分布函数；根据有限元三角形的大小分布函数，以及结构力学中的超静定结构计算，通过解结构力学的偏微分方程，得到三角网。4.根据权利要求3所述的人像头发边缘处理方法，其特征在于，所述一阶非线性偏微分方程的构建过程如下：定义一条位置与时间的闭合曲线，以及定义所述闭合曲线的曲率、移动方向、移动速率、x轴方向的速度分量、y轴方向的速度分量和速率函数；根据所述闭合曲线，以及所述闭合曲线的曲率、移动方向、移动速率、x轴方向的速度分量、y轴方向的速度分量和速率函数，构建一阶非线性偏微分方程。5.根据权利要求4所述的人像头发边缘处理方法，其特征在于，所述定义一条位置与时间的闭合曲线，以及定义所述闭合曲线的曲率、移动方向、移动速率、x轴方向的速度分量、y轴方向的速度分量和速率函数，包括：定义一条位置与时间的闭合曲线，如下式：其中，表示曲线上的某一点，x、y表示坐标，s是曲线的位置参数，t是曲线的时间参数；定义所述闭合曲线的曲率，如下式：其中，K(s,t)表示曲率，x
s
表示x关于s的一阶偏导数，y
s
表示y关于s的一阶偏导数，x
ss
表示x关于s的二阶偏导数，y
ss...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈达佳，吕杏华，
申请(专利权)人：广州翼拍联盟网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：