[發明專利]人臉檢測方法和裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202010770580.8
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111914757A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 陶愷
• 申請（專利權）人: 深圳市英威諾科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 深圳市朝聞專利代理事務所(普通合伙) 44454
• 代理人: 羅仲輝

一種人臉檢測方法和裝置、電子設備、存儲介質，包括以下步驟：獲取原始圖像；利用MTCNN模型對所述原始圖像進行分析，獲取人臉矯正仿射變換矩陣；利用所述人臉矯正仿射變換矩陣，對所述原始圖像進行矯正，以獲取人臉正切圖。能夠利用MTCNN模型中的Tensorflow工具直接得到人臉正切圖，使得圖像處理過程均可在GPU內完成，無需進行數據中轉，大大提高了人臉識別之前的運算效率，降低系統內存的存儲壓力。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，具體涉及人臉檢測方法和裝置、電子設備、存儲介質。

背景技術

在計算機視覺領域中，人臉識別技術已經應用于人類生活的各個方面，例如公司門禁、公共區域監控、密集人口統計和罪犯抓捕等。所以優化人臉識別技術，使模型的識別從速度和精度上均能夠得到提升，對于計算機視覺技術領域的發展至關重要。

發明內容

本申請提供一種人臉檢測方法和裝置、電子設備、存儲介質，以提高人臉檢測過程中的運算效率。

根據第一方面，一種實施例中提供一種人臉檢測方法，包括以下步驟：獲取原始圖像；利用MTCNN模型對所述原始圖像進行分析，獲取人臉矯正仿射變換矩陣；利用所述人臉矯正仿射變換矩陣，對所述原始圖像進行矯正，以獲取人臉正切圖。

在一些實施例中，所述利用MTCNN模型對所述原始圖像進行分析，獲取人臉矯正仿射變換矩陣，包括：獲取利用所述MTCNN模型得到的人臉關鍵點和平均人臉關鍵點；利用所述人臉關鍵點和所述平均人臉關鍵點的坐標，求解針對所述原始圖像的所述人臉矯正仿射變換矩陣。

在一些實施例中，所述利用所述人臉矯正仿射變換矩陣，對所述原始圖像進行矯正，以獲取人臉正切圖，包括：利用所述人臉矯正仿射變換矩陣，獲取所述人臉正切圖中每個位置點對應在所述原始圖像中的原始位置；針對每個所述原始位置，獲取與所述原始位置相鄰的參考位置點及其像素值；利用所述參考位置點的像素值，獲取目標像素值。

在一些實施例中，所述利用所述人臉矯正仿射變換矩陣，獲取所述人臉正切圖中每個位置點對應在所述原始圖像中的原始位置，包括：獲取所述人臉正切圖的坐標范圍；根據所述坐標范圍和所述人臉矯正仿射變換矩陣的逆矩陣，獲取所述原始位置。

根據第二方面，一種實施例中提供一種人臉檢測裝置，包括：獲取模塊，用于獲取原始圖像；分析模塊，用于利用MTCNN模型對所述原始圖像進行分析，獲取人臉矯正仿射變換矩陣；矯正模塊，用于利用所述人臉矯正仿射變換矩陣，對所述原始圖像進行矯正，以獲取人臉正切圖。

在一些實施例中，所述分析模塊，具體用于：獲取利用所述MTCNN模型得到的人臉關鍵點和平均人臉關鍵點；利用所述人臉關鍵點和所述平均人臉關鍵點的坐標，求解針對所述原始圖像的所述人臉矯正仿射變換矩陣。

在一些實施例中，所述矯正模塊，具體用于：利用所述人臉矯正仿射變換矩陣，獲取所述人臉正切圖中每個位置點對應在所述原始圖像中的原始位置；針對每個所述原始位置，獲取與所述原始位置相鄰的參考位置點及其像素值；利用所述參考位置點的像素值，獲取目標像素值。

在一些實施例中，所述矯正模塊，具體用于：獲取所述人臉正切圖的坐標范圍；根據所述坐標范圍和所述人臉矯正仿射變換矩陣的逆矩陣，獲取所述原始位置。

根據第三方面，一種實施例中提供一種電子產品，包括：存儲器，用于存儲程序；處理器，用于通過執行所述存儲器存儲的程序以實現上述第一方面所述的人臉檢測方法。

根據第三方面，一種實施例中提供一種計算機可讀存儲介質，包括程序，所述程序能夠被處理器執行以實現上述第一方面所述的人臉檢測方法。

依據上述實施例的人臉檢測方法，能夠利用MTCNN模型中的Tensorflow工具直接得到人臉正切圖，使得圖像處理過程均可在GPU內完成，無需進行數據中轉，大大提高了人臉識別之前的運算效率，降低系統內存的存儲壓力。