[發明專利]一種人臉特征點定位方法及裝置

有效

• 申請號: 201310228499.7
• 申請日: 2013-06-07
• 公開（公告）號: CN104239843B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 王剛;汪海洋;周祥明;潘石柱;張興明;傅利泉;朱江明;吳軍;吳堅
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司11291
• 代理人: 黃志華

技術領域

本發明涉及人臉識別領域，尤其涉及一種人臉特征點定位方法及裝置。

背景技術

人臉特征點定位是人臉識別、表情識別等人臉處理技術的基礎，臉部特征點定位的性能很大程度上影響著上述人臉識別的精度。在所有的臉部特征點中，眼睛位置和嘴巴位置最為重要，對于一般的應用，這三點位置已經能夠滿足處理方法的需要，能夠將不同形狀、大小的人臉對齊歸一化，并為進一步處理提供信息。

目前，通常采用Adaboost算法來定位眼睛位置和嘴巴位置，具體定位流程為：根據人臉圖像的位置信息，采用統計學方式確定人臉圖像中目標對象的搜索區域，例如目標對象為左眼、右眼或嘴巴位置；然后，將目標對象的搜索區域劃分成N個大小相同且部分重疊的子區域，利用特征分類器判斷每個劃分后的子區域是否為目標對象。

經過上述判斷流程后，可能得到多個子區域均是目標對象，在這種情況下，如果多個子區域之間有一半的面積重疊，則根據多個子區域的頂點位置，將多個子區域合并為一個子區域，作為最終目標對象；如果多個子區域的面積重疊未超過一半，那么，經上述流程定位出的目標對象是多個，與真實目標偏差往往較大，導致定位的準確率較低。

并且，在上述定位流程中，在利用特征分類器對劃分后的子區域進行判斷時，對于任意一個子區域來說，通常是全部通過一定數量的特征分類器的檢測，才確定該子區域為目標對象，例如一個子區域全部通過了5個特征分類器的檢測，在這種情況下，將該子區域定位為目標對象。由于特征分類器受Adaboost算法訓練的影響，通過上述方式定位，可能會出現通過特征分類器檢測的子區域，并不是真實目標，而未通過特征分類器檢測的子區域卻是真實目標，導致容易出現目標對象漏檢或誤檢現象，導致定位的準確率較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種人臉特征點定位方法及裝置，用以解決現有對眼睛和嘴巴的定位準確率較低的問題。

基于上述問題，本發明實施例提供的一種人臉特征點定位方法，包括：

獲取待定位人臉圖像，并根據獲取到的待定位人臉圖像的位置信息，確定兩個單眼搜索區域，所述兩個單眼搜索區域分別為左眼搜索區域和右眼搜索區域；

將每個單眼搜索區域劃分為多個子區域，從劃分后的單眼子區域中選擇相似程度滿足設定條件的單眼子區域，并將選擇出的兩個單眼搜索區域中的單眼子區域配成雙眼對；

計算每對雙眼對中沿所述待定位人臉圖像的中心線對稱的位置的像素差值，并將計算出的像素差值之和最小的雙眼對定位為左眼特征點位置與右眼特征點位置。

本發明實施例提供的一種人臉特征點定位方法，包括：

獲取待定位人臉圖像，并根據獲取到的待定位人臉圖像的位置信息，確定嘴巴搜索區域；

將所述嘴巴搜索區域劃分為多個子區域，從劃分后的嘴巴子區域中選擇相似程度滿足設定條件的嘴巴子區域，并將選擇出的嘴巴子區域定位為嘴巴特征點位置。

本發明實施例提供的一種人臉特征點定位裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待定位人臉圖像；

確定模塊，用于根據獲取模塊獲取到的待定位人臉圖像的位置信息，確定兩個單眼搜索區域，所述兩個單眼搜索區域分別為左眼搜索區域和右眼搜索區域；

劃分選擇模塊，用于將確定模塊確定出的每個單眼搜索區域劃分為多個子區域，從劃分后的單眼子區域中選擇相似程度滿足設定條件的單眼子區域，并將選擇出的兩個單眼搜索區域中的單眼子區域配成雙眼對；

計算模塊，用于計算每對雙眼對中沿所述待定位人臉圖像的中心線對稱的位置的像素差值；

定位模塊，用于將計算模塊計算出的像素差值之和最小的雙眼對定位為左眼特征點位置與右眼特征點位置。

本發明實施例提供的一種人臉特征點定位裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待定位人臉圖像；

確定模塊，用于根據獲取到的待定位人臉圖像的位置信息，確定嘴巴搜索區域；

劃分選擇模塊，用于將所述嘴巴搜索區域劃分為多個子區域，從劃分后的嘴巴子區域中選擇相似程度滿足設定條件的嘴巴子區域；

定位模塊，用于將選擇出的嘴巴子區域定位為嘴巴特征點位置。

本發明實施例的有益效果包括：