[發(fā)明專利]一種人臉圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911276211.7
• 申請日: 2019-12-12
• 公開（公告）號: CN111091089B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 唐侃毅
• 申請（專利權(quán)）人: 新華三大數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 北京辰權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達(dá)

1.一種人臉圖像處理方法，其特征在于，包括：

從單目攝像頭拍攝的視頻數(shù)據(jù)中截取多幀包含人臉的圖像；

通過預(yù)先訓(xùn)練的單人臉特征提取網(wǎng)絡(luò)分別對每幀圖像進(jìn)行特征提取，得到每幀圖像對應(yīng)的人臉特征圖像；

根據(jù)每個人臉特征圖像，生成對應(yīng)的融合人臉特征圖像；

根據(jù)所述融合人臉特征圖像，通過預(yù)先訓(xùn)練的分類模型確定所述融合人臉特征圖像中包含的人臉是否為真實人臉；

其中，所述單人臉特征提取網(wǎng)絡(luò)包括依次排列的第一卷積層、第一子模塊、第二子模塊、第二卷積層、第三卷積層、第四卷積層和第一池化層；所述第一子模塊包括依次排列的第五卷積層、第六卷積層和第二池化層；所述第二子模塊包括依次排列的第七卷積層、第八卷積層和第三池化層；

所述通過預(yù)先訓(xùn)練的單人臉特征提取網(wǎng)絡(luò)分別對每幀圖像進(jìn)行特征提取，得到每幀圖像對應(yīng)的人臉特征圖像，包括：

將第一圖像輸入所述第一卷積層進(jìn)行第一預(yù)設(shè)比例和第一預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第一卷積圖像，所述第一圖像為所述多幀包含人臉的圖像中的任意一幀圖像；

將所述第一卷積圖像輸入所述第五卷積層進(jìn)行第二預(yù)設(shè)比例和第二預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第二卷積圖像；

將所述第二卷積圖像輸入所述第六卷積層進(jìn)行第三預(yù)設(shè)比例和第三預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第三卷積圖像；

將所述第三卷積圖像輸入所述第二池化層進(jìn)行第四預(yù)設(shè)比例的池化處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第一池化圖像；

將所述第一池化圖像輸入所述第七卷積層進(jìn)行第五預(yù)設(shè)比例和第四預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第四卷積圖像；

將所述第四卷積圖像輸入所述第八卷積層進(jìn)行第六預(yù)設(shè)比例和第五預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第五卷積圖像；

將所述第一池化圖像進(jìn)行第七預(yù)設(shè)比例的池化處理得到第二池化圖像，將所述第五卷積圖像和所述第二池化圖像輸入所述第三池化層，對所述第五卷積圖像進(jìn)行第八預(yù)設(shè)比例的池化處理得到第三池化圖像；將所述第二池化圖像和所述第三池化圖像進(jìn)行疊加，得到所述第一圖像對應(yīng)的第四池化圖像；

將所述第四池化圖像輸入所述第二卷積層進(jìn)行第九預(yù)設(shè)比例和第六預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第六卷積圖像；

將所述第六卷積圖像輸入所述第三卷積層進(jìn)行第十預(yù)設(shè)比例和第七預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第七卷積圖像；

將所述第七卷積圖像輸入第四卷積層進(jìn)行第十一預(yù)設(shè)比例和第八預(yù)設(shè)迭代次數(shù)的卷積處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的第八卷積圖像；

將所述第八卷積圖像輸入所述第一池化層進(jìn)行第十二預(yù)設(shè)比例的池化處理，得到所述第一圖像對應(yīng)的人臉特征圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個人臉特征圖像，生成對應(yīng)的融合人臉特征圖像，包括：

將每個人臉特征圖像中時間戳相鄰的兩個人臉特征圖像組成特征圖像集；

分別對每個特征圖像集中包括的兩個人臉特征圖像進(jìn)行運(yùn)動特征分析，得到每個特征圖像集對應(yīng)的運(yùn)動特征圖像；

根據(jù)每個特征圖像集對應(yīng)的運(yùn)動特征圖像，生成融合人臉特征圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述分別對每個特征圖像集中包括的兩個人臉特征圖像進(jìn)行運(yùn)動特征分析，得到每個特征圖像集對應(yīng)的運(yùn)動特征圖像，包括：

通過第一預(yù)設(shè)算子分別對每個特征圖像集包括的兩個人臉特征圖像進(jìn)行邊緣檢測處理；

通過第二預(yù)設(shè)算子分別對每個特征圖像集包括的兩個人臉特征圖像進(jìn)行位移相減處理；

將邊緣檢測處理的結(jié)果和位移相減處理的結(jié)果進(jìn)行累加，得到每個特征圖像集對應(yīng)的運(yùn)動特征圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個特征圖像集對應(yīng)的運(yùn)動特征圖像，生成融合人臉特征圖像，包括：

將每個特征圖像集對應(yīng)的運(yùn)動特征圖像中所有像素點的坐標(biāo)值進(jìn)行加權(quán)平均運(yùn)算，得到所述人臉對應(yīng)的融合特征圖像。