[發明專利]基于嘴部特征的人臉檢測方法、裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202011476000.0
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112418185A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 肖傳寶;陳白潔
• 申請（專利權）人: 杭州魔點科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 杭州創智卓英知識產權代理事務所(普通合伙) 33324
• 代理人: 張超

本發明公開了一種基于嘴部特征的人臉檢測方法、裝置、電子設備及介質，涉及人臉檢測技術領域，用于解決相關技術中人臉檢測的過程復雜且處理效率低的問題。該方法包括：獲取待檢測圖像；將待檢測圖像輸入人臉關鍵點檢測模型，得到第一關鍵點組，第一關鍵點組中的關鍵點均與嘴部關聯；根據第一關鍵點組在待檢測圖像上摳取嘴部區域；將嘴部區域輸入分類模型，得到嘴部區域是否合格的檢測結果，若是，則判定待檢測圖像包括人臉。本發明具有過程簡單且處理效率高的優點。

技術領域

本發明涉及人臉檢測技術領域，尤其是涉及一種基于嘴部特征的人臉檢測方法、裝置、電子設備及介質。

背景技術

人臉識別，是基于人臉特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。為了避免無意義的人臉識別，通常需要對相應的圖片進行人臉檢測，在判定其具有人臉的情況下，才能進行人臉識別。

在相關技術中，人臉檢測通常基于人臉的全部關鍵點進行處理，因此，不僅需要采集人臉的全部關鍵點，還需要依靠基于CNN模型的深度學習方法對該全部關鍵點進行處理，其不僅過程復雜，還處理效率低。

目前針對相關技術中人臉檢測的過程復雜且處理效率低的問題，尚未提出有效的解決方案。

發明內容

為了克服相關技術的不足，本發明的目的在于提供一種基于嘴部特征的人臉檢測方法、裝置、電子設備及介質，其具有過程簡單且處理效率高的優點。

本發明的目的之一采用如下技術方案實現：

一種基于嘴部特征的人臉檢測方法，所述方法包括：

獲取待檢測圖像；

將所述待檢測圖像輸入人臉關鍵點檢測模型，得到第一關鍵點組，所述第一關鍵點組中的關鍵點均與嘴部關聯；

根據所述第一關鍵點組在所述待檢測圖像上摳取嘴部區域；

將所述嘴部區域輸入分類模型，得到所述嘴部區域是否合格的檢測結果，若是，則判定所述待檢測圖像包括人臉。

在其中一些實施例中，所述人臉關鍵點檢測模型采用mobilenet-v1模型、mobilenet-v2模型、shuffle-net模型中的任意一種。

在其中一些實施例中，所述分類模型采用mobilenet-v1模型、mobilenet-v2模型、shuffle-net模型中的任意一種。

在其中一些實施例中，在將所述待檢測圖像輸入人臉關鍵點檢測模型之后，所述人臉關鍵點檢測模型輸出98個關鍵點，所述第一關鍵點組包括第16關鍵點，第57關鍵點，第76關鍵點，第82關鍵點。

在其中一些實施例中，所述根據所述第一關鍵點組在所述待檢測圖像上摳取嘴部區域包括：

以所述第57關鍵點和所述第16關鍵點的連線為長，以所述第76關鍵點和第82關鍵點的連線為寬，得到一矩形區域；

所述矩形區域以長度方向自所述第57關鍵點收縮[0，0.2]，以長度方向自所述第16關鍵點收縮[0，0.4]，以寬度方向分別向所述第76關鍵點和所述第82關鍵點擴充[0，0.2]，得到中間區域；

在所述待檢測圖像上對應摳取所述中間區域，作為所述嘴部區域。

在其中一些實施例中，在判定所述待檢測圖像包括人臉的情況下，所述方法還包括：

根據所述人臉關鍵點檢測模型輸出的全部人臉關鍵點摳取臉部區域；

將所述臉部區域調整至臉部預設尺寸并作為人臉識別的輸入。

在其中一些實施例中，在將所述嘴部區域輸入分類模型之前，所述方法還包括：

將所述嘴部區域調整至嘴部預設尺寸。