[發明專利]換臉識別方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011016485.5
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112116525B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 王洋;熊俊峰;呂中厚;張歡
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/40;G06V10/82;G06T7/70
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本申請公開了一種換臉識別方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質，涉及計算機技術領域。具體實現方案為：對待識別圖像進行人臉檢測，確定出待識別圖像中的人臉區域；將人臉區域進行擴大處理，生成頭部區域圖像；對頭部區域圖像中人臉區域的至少一個部位進行遮擋處理，得到遮擋圖像；根據遮擋圖像以及預先訓練好的換臉識別模型，確定待識別圖像的換臉識別結果，換臉識別模型用于判斷待識別圖像中的人臉是否被更換為預設人臉。本實現方式提供一種換臉識別方法，能夠提高換臉識別的泛化性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體涉及人工智能、深度學習、圖像處理領域，尤其涉及換臉識別方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著自動換臉技術越來越普及，用戶可以通過具有自動換臉功能的軟件，使用公眾人物的人臉替換原始視頻中的人臉，來生成合成視頻，造成公眾人物執行視頻中行為的輿論影響。對此，需要有相應的換臉識別方法來應對上述不當使用的場景。

現有的換臉識別方案可以針對自動換臉所使用的算法研發對應的換臉鑒別模型，例如可以通過訓練卷積神經網絡模型，使卷積神經網絡模型識別指定的自動換臉算法生成的人臉以及真實人臉，將待識別圖片輸入訓練好的卷積神經網絡模型，模型可以輸出該待識別圖片屬于自動換臉算法生成的人臉，或者輸出該待識別圖片屬于真實人臉。

上述方案只能識別出利用指定的自動換臉算法生成的人臉圖片，泛化性不足。

發明內容

提供了一種換臉識別方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質。

根據第一方面，提供了一種換臉識別方法，包括：對待識別圖像進行人臉檢測，確定出待識別圖像中的人臉區域；將人臉區域進行擴大處理，生成頭部區域圖像；對頭部區域圖像中人臉區域的至少一個部位進行遮擋處理，得到遮擋圖像；根據遮擋圖像以及預先訓練好的換臉識別模型，確定待識別圖像的換臉識別結果，換臉識別模型用于判斷待識別圖像中的人臉是否被更換為預設人臉。

根據第二方面，提供了一種換臉識別裝置，包括：人臉檢測單元，被配置成對待識別圖像進行人臉檢測，確定出待識別圖像中的人臉區域；生成單元，被配置成將人臉區域進行擴大處理，生成頭部區域圖像；遮擋處理單元，被配置成對頭部區域圖像中人臉區域的至少一個部位進行遮擋處理，得到遮擋圖像；換臉識別單元，被配置成根據遮擋圖像以及預先訓練好的換臉識別模型，確定待識別圖像的換臉識別結果，換臉識別模型用于判斷待識別圖像中的人臉是否被更換為預設人臉。

根據第三方面，提供了一種換臉識別設備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；當一個或多個程序被一個或多個處理器執行，使得一個或多個處理器實現如上任意一項換臉識別方法。

根據第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如上任意一項換臉識別方法。

根據本申請的技術，提供一種換臉識別方法，能夠提高換臉識別的泛化性。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本申請的限定。其中：

圖1是本申請的一個實施例可以應用于其中的示例性系統架構圖；

圖2是根據本申請的換臉識別方法的一個實施例的流程圖；

圖3是根據本申請的換臉識別方法的一個應用場景的示意圖；

圖4是根據本申請的換臉識別方法的另一個實施例的流程圖；

圖5是根據本申請的換臉識別裝置的一個實施例的結構示意圖；