人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)技術(shù)方案

一種人臉標(biāo)定方法，所述方法包括：對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理；提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)，對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域；提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心；將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。采用上述方法，能夠提高人臉標(biāo)定的準(zhǔn)確率和效率。此外，還提供了一種人臉標(biāo)定系統(tǒng)。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)
本專利技術(shù)涉及人臉檢測(cè)技術(shù)，尤其涉及一種人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
人臉標(biāo)定廣泛應(yīng)用于各種基于人臉識(shí)別的產(chǎn)品中，人臉標(biāo)定的準(zhǔn)確性對(duì)于人臉識(shí)別至關(guān)重要。隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的便攜式通信設(shè)備也具有人臉識(shí)別的功能，例如，數(shù)碼相機(jī)的人臉識(shí)別和笑臉拍照、移動(dòng)設(shè)備的人臉解鎖等。目前的人臉識(shí)別中，標(biāo)定人臉時(shí)需要大量的訓(xùn)練樣本，且標(biāo)定人臉需要大量運(yùn)算，算法效率低下且準(zhǔn)確度不高，無法滿足海量數(shù)據(jù)的處理。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
基于此，有必要提供一種能提聞效率和準(zhǔn)確率的人臉標(biāo)定方法。一種人臉標(biāo)定方法，包括以下步驟對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理；提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)，對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域；提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心；將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)處理包括圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸一化和圖像馬賽克的一種以上。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)的步驟為根據(jù)預(yù)先定義的3X3模板計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度，提取所述亮度差異度大于等于第一閾值的像素點(diǎn)為角點(diǎn)；所述3X3模板為以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心和所述當(dāng)前像素點(diǎn)的左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行濾波的步驟為識(shí)別所述預(yù)處理后的圖片中的膚色點(diǎn)，濾除四周預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不含有膚色點(diǎn)的角點(diǎn)；提取YcgCr和YcbCr兩個(gè)顏色空間的交叉部分的中心為膚色中心，計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值，并計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值與所述膚色中心的距離，濾除所述距離大于第二閾值的角點(diǎn)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取角點(diǎn)的連通區(qū)域的中的質(zhì)心的步驟為篩選出區(qū)域面積大于等于第三閾值和/或?qū)捀弑壤陬A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的連通區(qū)域；提取所述篩選出的連通區(qū)域中的中心點(diǎn)為質(zhì)心；計(jì)算所述提取出的質(zhì)心的方向，去除所述方向的垂直度在設(shè)定垂直度范圍內(nèi)的質(zhì)心。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述人臉模板為矩形模板，包含左眼頂點(diǎn)、右眼頂點(diǎn)和至少一個(gè)位于與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊上的第三點(diǎn)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模 板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域的步驟為遍歷質(zhì)心，對(duì)每個(gè)質(zhì)心點(diǎn)，執(zhí)行以當(dāng)前的第一質(zhì)心點(diǎn)為人臉模板的頂點(diǎn)，搜索與所述右眼頂點(diǎn)的距離小于等于第四閾值的第二質(zhì)心點(diǎn)；搜索與所述與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊的垂直距離小于等于第四閾值的第三質(zhì)心點(diǎn)；根據(jù)所述第二質(zhì)心點(diǎn)與所述右眼頂點(diǎn)的距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述另一邊的垂直距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述第三點(diǎn)的最短距離計(jì)算所述匹配概率；判斷所述匹配概率是否大于等于預(yù)定值，若是，則將所述第一質(zhì)心點(diǎn)、第二質(zhì)心點(diǎn)和第三質(zhì)心點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，在所述將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域的步驟之后，還包括將候選人臉區(qū)域劃分為設(shè)定數(shù)量的格子，計(jì)算每一格中的膚色比例；篩選出所述膚色比例滿足預(yù)設(shè)膚色比例分布的候選人臉區(qū)域?yàn)樽罱K人臉區(qū)域。此外，還有必要提供一種能提聞效率和準(zhǔn)確率的人臉標(biāo)定系統(tǒng)。一種人臉標(biāo)定系統(tǒng)，包括預(yù)處理模塊，用于對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理；角點(diǎn)提取模塊，用于提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)；角點(diǎn)濾波和合并模塊，用于對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域；質(zhì)心提取模塊，用于提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心；候選人臉區(qū)域定位模塊，用于將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)處理為圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸一化和圖像馬賽克的一種以上。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述角點(diǎn)提取模塊用于根據(jù)預(yù)先定義的3X3模板計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度，提取所述亮度差異度大于等于第一閾值的像素點(diǎn)為角點(diǎn)；所述3X3模板為以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心和所述當(dāng)前像素點(diǎn)的左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述角點(diǎn)濾波和合并模塊用于識(shí)別所述預(yù)處理后的圖片中的膚色點(diǎn)，濾除四周預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不含有膚色點(diǎn)的角點(diǎn)；所述角點(diǎn)濾波和合并模塊還用于提取YcgCr和YcbCr兩個(gè)顏色空間的交叉部分的中心為膚色中心，計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值,并計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值與所述膚色中心的距離，濾除所述距離大于第二閾值的角點(diǎn)。其中一個(gè)實(shí)施例中，所述質(zhì)心提取模塊包括連通區(qū)域篩選單元，用于篩選出區(qū)域面積大于等于第三閾值和/或?qū)捀弑壤陬A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的連通區(qū)域；質(zhì)心提取單元，用于提取所述篩選出的連通區(qū)域中的中心點(diǎn)為質(zhì)心；質(zhì)心去除單元，用于計(jì)算所述提取出的質(zhì)心的方向，去除所述方向的垂直度在設(shè)定垂直度范圍內(nèi)的質(zhì)心。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述人臉模板為矩形模板，包含左眼頂點(diǎn)、右眼頂點(diǎn)和至少一個(gè)位于與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊上的第三點(diǎn)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述候選人臉區(qū)域定位模塊包括搜索單元，用于對(duì)每個(gè)質(zhì)心點(diǎn)，以當(dāng)前的第一質(zhì)心點(diǎn)為人臉模板的頂點(diǎn)，搜索與所述右眼頂點(diǎn)的距離小于等于第四閾值的第二質(zhì)心點(diǎn)；以及還用于搜索與所述與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊的垂直距離小于等于第四閾值的第三質(zhì)心點(diǎn)；匹配概率計(jì)算單元，用于根據(jù)所述第二質(zhì)心點(diǎn)與所述右眼頂點(diǎn)的距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述另一邊的垂直距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述第三點(diǎn)的最短距離計(jì)算所述匹配概率； 區(qū)域定位單元，用于判斷所述匹配概率是否大于等于預(yù)定值，若是，則將所述第一質(zhì)心點(diǎn)、第二質(zhì)心點(diǎn)和第三質(zhì)心點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述系統(tǒng)還包括區(qū)域篩選模塊，用于將候選人臉區(qū)域劃分為設(shè)定數(shù)量的格子，計(jì)算每一格中的膚色比例，篩選出所述膚色比例滿足預(yù)設(shè)膚色比例分布的候選人臉區(qū)域?yàn)樽罱K人臉區(qū)域。 上述人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)，通過計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域，這種人臉模板的概率模型，可以魯棒地伸縮、旋轉(zhuǎn)，更準(zhǔn)確的匹配人臉，且算法效率高，因此能夠提高人臉標(biāo)定的效率和準(zhǔn)確率。附圖說明圖I為一個(gè)實(shí)施例中人臉標(biāo)定方法的流程示意圖；圖2為某一圖片R通道上的直方圖；圖3為一個(gè)實(shí)施例中3X3模板的示意圖；圖4為一個(gè)實(shí)施例中提取角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心的流程示意圖；圖5為一個(gè)實(shí)施例中人臉模板的示意圖；圖6為一個(gè)實(shí)施例中定位候選人臉區(qū)域的流程示意圖；圖7為一個(gè)實(shí)施例中將質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配的示意圖；圖8為一個(gè)實(shí)施例中膚色比例模型的示意圖；圖9為一個(gè)實(shí)施例中人臉標(biāo)定系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；圖10為一個(gè)實(shí)施例中質(zhì)心提取模塊的結(jié)構(gòu)框圖；圖11為一個(gè)實(shí)施例中候選人臉區(qū)域定位模塊的結(jié)構(gòu)框圖；圖12為另一個(gè)實(shí)施例中人臉標(biāo)定系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。具體實(shí)施方式如圖I所示，在一個(gè)實(shí)施例中，一種人臉標(biāo)定方法，包括以下步驟步驟S102，對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理。具體的，在一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)圖片進(jìn)行的預(yù)處理包括圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸一化和圖像馬賽克的一種本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王暉，謝曉境，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：騰訊科技深圳有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：