[發明專利]一種圖像處理方法及終端

在審

• 申請號: 201710177930.8
• 申請日: 2017-03-23
• 公開（公告）號: CN107423663A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 辛浩然
• 申請（專利權）人: 深圳市金立通信設備有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/529;G06T13/40
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司44202
• 代理人: 郝傳鑫,熊永強

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取當前采集的圖像；

對所述當前采集的圖像進行處理，得到所述當前采集的圖像對應的面部特征點；

基于所述面部特征點，以及預先獲取的操作指令，對所述當前采集的圖像執行所述操作指令對應的處理。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預先獲取的操作指令包括：針對所述當前采集的圖像進行分析，或針對所述當前采集的圖像進行變換。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對所述當前采集的圖像進行處理，得到所述當前采集的圖像對應的面部特征點，包括：

對所述當前采集的圖像進行灰度處理，得到所述當前采集的圖像對應的灰度圖像；

對所述灰度圖像進行人臉檢測，得到所述人臉區域圖像；

針對所述人臉區域圖像進行檢測，得到所述人臉區域圖像的目標面部特征點區域圖像；

檢測所述目標面部特征點區域圖像，得到面部特征點。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述針對所述人臉區域圖像進行檢測，得到所述人臉區域圖像的目標面部特征點區域圖像，包括：

按照預設縮小比例對所述人臉區域圖像進行縮小，得到第一圖像；

將所述第一圖像進行劃分，得到至少一張第二圖像，每張所述第二圖像包括至少一個子窗口；

根據積分圖，計算每張所述第二圖像中每個子窗口的Haar特征值；

根據強分類器及每張所述第二圖像，得到的Haar特征值檢測出多張面部特征點區域圖像；

將所述多張面部特征點區域圖像進行合并，得到所述目標面部特征點區域圖像。

5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述檢測所述目標面部特征點區域圖像，得到面部特征點，包括：

將所述目標面部特征點區域圖像作為初始圖像輸入至局部二值特征回歸模型，得到局部二值特征；

將所述得到的局部二值特征進行全局線性回歸訓練，得到形狀增量；

基于所述目標面部特征點區域圖像以及所述形狀增量，確定所述面部特征點。

6.一種終端，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取當前采集的圖像；

第一處理單元，用于對所述當前采集的圖像進行處理，得到所述當前采集的圖像對應的面部特征點；

第二處理單元，用于基于所述面部特征點，以及預先獲取的操作指令，對所述當前采集的圖像執行所述操作指令對應的處理。

7.如權利要求6所述的終端，其特征在于，所述預先獲取的操作指令包括：針對所述當前采集的圖像進行分析，或針對所述當前采集的圖像進行變換。

8.如權利要求6或7所述的終端，其特征在于，

所述第一處理單元，具體用于對所述當前采集的圖像進行灰度處理，得到所述當前采集的圖像對應的灰度圖像；對所述灰度圖像進行人臉檢測，得到所述人臉區域圖像；針對所述人臉區域圖像進行檢測，得到所述人臉區域圖像的目標面部特征點區域圖像；檢測所述目標面部特征點區域圖像，得到面部特征點。

9.如權利要求8所述的終端，其特征在于，

所述第一處理單元，在用于針對所述人臉區域圖像進行檢測，得到所述人臉區域圖像的目標面部特征點區域圖像時，具體用于按照預設縮小比例對所述人臉區域圖像進行縮小以得到第一圖像；將所述第一圖像進行劃分以得到至少一張第二圖像，每張所述第二圖像包括至少一個子窗口；根據積分圖計算每張所述第二圖像中每個子窗口的Haar特征值；根據強分類器及每張所述第二圖像得到的Haar特征值檢測出多張面部特征點區域圖像；將所述多張面部特征點區域圖像進行合并得到所述目標面部特征點區域圖像。

10.如權利要求8所述的終端，其特征在于，

所述第一處理單元，在用于檢測所述目標面部特征點區域圖像，得到面部特征點時，具體用于將所述目標面部特征點區域圖像作為初始圖像輸入至局部二值特征回歸模型以得到局部二值特征；將所述得到的局部二值特征進行全局線性回歸訓練以得到形狀增量；基于所述目標面部特征點區域圖像以及所述形狀增量確定所述面部特征點。