[發明專利]一種人臉端正度的確定方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202010425313.7
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111612712B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 王楊俊杰;謝會斌;李聰廷
• 申請（專利權）人: 濟南博觀智能科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06F17/14;G06T7/60;G06T7/13;G06T7/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 徐麗

1.一種人臉端正度的確定方法，其特征在于，包括：

從初始圖像中提取出目標圖像；

對所述目標圖像進行拉普拉斯變換處理和對數變換處理，并通過邊緣檢測算法對處理后的目標圖像進行邊緣檢測以獲得目標輪廓特征圖；

根據所述目標輪廓特征圖和關鍵點信息，分別計算翻滾角方向的翻滾端正度、俯仰角方向的俯仰端正度和偏航角方向的偏航端正度；

根據各預設權重值、所述翻滾端正度、所述俯仰端正度和所述偏航端正度，確定人臉的綜合端正度；

所述從初始圖像中提取出目標圖像具體包括：

定位所述初始圖像中的各關鍵點；

獲取各所述關鍵點的位置信息，確定各所述關鍵點的橫坐標的第一最大值和第一最小值，確定各所述關鍵點的縱坐標的第二最大值和第二最小值；

將所述第一最大值、所述第一最小值、所述第二最大值和所述第二最小值構成的四個點作為頂點建立方形的剪裁區域，按照所述剪裁區域對所述初始圖像進行剪裁以提取出目標圖像；

計算偏航角方向的偏航端正度具體包括：

獲取所述目標輪廓特征圖中人臉對稱線與中心線的距離作為第三線段，將所述目標輪廓特征圖的寬度的二分之一作為第四線段；

根據偏航端正度公式和所述第三線段與所述第四線段的比值，確定所述偏航端正度；其中，所述偏航端正度公式具體為：

其中，yaw_regular為偏航端正度，s為所述目標輪廓特征圖中人臉對稱線兩側人臉邊緣特征的平均灰度值的比值，d為所述第三線段與所述第四線段的比值，H、K和V為預先通過對訓練集計算出的參數。

2.根據權利要求1所述的人臉端正度的確定方法，其特征在于，所述定位所述初始圖像中的各關鍵點具體為：

利用卷積神經網絡算法對所述初始圖像中的各關鍵點進行定位。

3.根據權利要求1所述的人臉端正度的確定方法，其特征在于，所述計算翻滾角方向的翻滾端正度具體為：

獲取關鍵點中兩個眼部關鍵點的第一坐標和第二坐標；

根據翻滾端正度公式、所述第一坐標和所述第二坐標，計算所述翻滾端正度；所述翻滾端正度公式具體為：

其中，roll_regular為翻滾端正度，(x1、y1)為第一坐標，(x2、y2)為第二坐標。

4.根據權利要求1所述的人臉端正度的確定方法，其特征在于，計算俯仰角方向的俯仰端正度具體包括：

獲取所述目標輪廓特征圖中的第一線段與第二線段；其中，所述第一線段為鼻尖關鍵點到兩個嘴角關鍵點所在線段的直線距離，所述第二線段為鼻尖關鍵點與兩個眉頭關鍵點所在線段的直線距離；

根據俯仰端正度公式、所述第一線段和所述第二線段，確定所述目標輪廓特征圖的俯仰端正度；其中，所述俯仰端正度公式具體為：

pitch_regular＝cosβ

其中，pitch_regular為俯仰端正度，β為俯仰角，l1為所述第一線段，l2為所述第二線段，M為用于確定人臉處于俯視狀態或仰視狀態的預設閾值，w₁、w₂、b₁和b₂為通過對訓練集進行線性擬合計算出的線性參數。

5.根據權利要求1所述的人臉端正度的確定方法，其特征在于，所述邊緣檢測算法具體為索貝爾算子邊緣檢測算法。