[發明專利]人格類型確定方法及裝置

有效

• 申請號: 201711439239.9
• 申請日: 2017-12-26
• 公開（公告）號: CN108154184B
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 林濤
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06K9/42
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 徐彥圣

1.一種人格類型確定方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得待處理圖片，所述待處理圖片中包含有需要確定人格類型的人像；

對所述待處理圖片進行二值化處理并得到二值化后的待處理圖像；

根據所述二值化后的待處理圖像中所有表征該待處理圖片中人像部分的像素點的坐標確定出一中心坐標點和人像部分中的邊緣像素點坐標；

根據所述中心坐標點和所述人像部分中所有邊緣像素點坐標之間的所有差值的最大值確定出所述滿足預設的人格類型確定模型處理條件的預設長和寬，并獲得可處理圖像；

在根據所述預設的人格類型確定模型對所述可處理圖像依次執行多層卷積和多層全連接層運算的過程中，確定出所述可處理圖像中的所述人像對應的人格類型。

2.根據權利要求1所述的人格類型確定方法，其特征在于，所述在根據所述預設的人格類型確定模型對所述可處理圖像依次執行多層卷積和多層全連接層運算的過程中，確定出所述可處理圖像中的所述人像對應的人格類型，包括：

在根據所述預設的人格類型確定模型對所述可處理圖像依次連續執行所述多層卷積的過程中，從多個預設的人格類別中確定出所述可處理圖像中的所述人像對應的目標人格類別，并獲得對所述可處理圖像依次連續執行所述多層卷積處理后的所述人像的非連續特征數據；

在根據所述預設的人格類型確定模型對所述非連續特征數據依次連續執行所述多層全連接層運算的過程中，從所述目標人格類別中多個預設的人格類型中確定出所述可處理圖像中的所述人像對應的目標人格類型。

3.根據權利要求2所述的人格類型確定方法，其特征在于，所執行的所述多層卷積的層數為5層，所執行的所述多層全連接層為3層。

4.根據權利要求2所述的人格類型確定方法，其特征在于，所述將所述待處理圖片調整至滿足預設的人格類型確定模型處理條件的預設長和寬，獲得可處理圖像，包括：

根據所述待處理圖片中所有表征所述待處理圖片中人像部分的像素點的坐標確定出一中心坐標點；

根據所述中心坐標點與所述人像部分中的邊緣像素點坐標之間的差值確定出滿足所述預設的人格類型確定模型處理條件的所述預設長和寬；

根據所述人像部分中的邊緣像素點坐標將所述人像部分的圖像粘貼到按所述預設長和寬生成圖像背景板中，獲得所述可處理圖像。

5.根據權利要求4所述的人格類型確定方法，其特征在于，所述預設長和寬中的長度和寬度相同。

6.一種人格類型確定裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲得模塊，用于獲得待處理圖片，所述待處理圖片中包含有需要確定人格類型的人像；

調整模塊，用于對所述待處理圖片進行二值化處理并得到二值化后的待處理圖像，根據所述二值化后的待處理圖像中所有表征該待處理圖片中人像部分的像素點的坐標確定出一中心坐標點和人像部分中的邊緣像素點坐標，根據所述中心坐標點和所述人像部分中所有邊緣像素點坐標之間的所有差值的最大值確定出所述滿足預設的人格類型確定模型處理條件的預設長和寬，并獲得可處理圖像；

確定模塊，用于在根據所述預設的人格類型確定模型對所述可處理圖像依次執行多層卷積和多層全連接層運算的過程中，確定出所述可處理圖像中的所述人像對應的人格類型。

7.根據權利要求6所述的人格類型確定裝置，其特征在于，所述確定模塊包括：

卷積運算單元，用于在根據所述預設的人格類型確定模型對所述可處理圖像依次連續執行所述多層卷積的過程中，從多個預設的人格類別中確定出所述可處理圖像中的所述人像對應的目標人格類別，并獲得對所述可處理圖像依次連續執行所述多層卷積處理后的所述人像的非連續特征數據；

全連接運算單元，用于在根據所述預設的人格類型確定模型對所述非連續特征數據依次連續執行所述多層全連接層運算的過程中，從所述目標人格類別中多個預設的人格類型中確定出所述可處理圖像中的所述人像對應的目標人格類型。