[發明專利]一種人臉對齊的方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011596006.1
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112613446B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 楊帆;馬英楠
• 申請（專利權）人: 貝殼技術有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/774
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 鄭紅娟;宋志強

本申請公開了一種人臉對齊的方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：利用人臉關鍵點定位模型從待處理的人臉圖像中檢測出人臉關鍵點；根據檢測出的人臉關鍵點和事先確定的標準人臉關鍵點確定第一仿射變換矩陣，標準人臉關鍵點是事先設置的人臉對齊的標準位置；從計算出的第一仿射變換矩陣中選擇出第二仿射變換矩陣，第二仿射變換矩陣是符合多元高斯分布的概率密度最大的第一仿射變換矩陣；利用選擇出的第二仿射變換矩陣對待處理的人臉圖像進行仿射變換計算，獲得人臉對齊的人臉圖像。應用本申請實施例方案，由于選擇出的第二仿射變換矩陣是多元高斯分布概率密度最大的，用該仿射變換矩陣對人臉圖像進行仿射變換計算，可以增強人臉對齊的魯棒性。

技術領域

本申請涉及人臉識別技術領域，尤其涉及一種人臉對齊的方法、一種人臉對齊的裝置、一種計算機可讀存儲介質以及一種電子設備。

背景技術

在人臉識別之前，通常需要先對人臉圖像進行人臉對齊的處理，即找出人臉關鍵點，比如眼睛、鼻子、嘴巴等。實際應用中，圖像中人臉關鍵點可能被口罩、頭發、帽子等其他物體遮擋，人臉關鍵點處存在較大噪聲，影響人臉對齊的效果，也進一步降低人臉識別的準確性。

發明內容

針對上述現有技術，本申請實施例公開一種人臉對齊的方法，可以克服現有技術人臉對齊效果差的缺陷，在人臉關鍵點存在遮擋的情況下，仍然保證人臉對齊的魯棒性。

鑒于此，本申請實施例提出一種人臉對齊的方法，該方法包括：

利用人臉關鍵點定位模型從待處理的人臉圖像中檢測出人臉關鍵點；

根據檢測出的人臉關鍵點和事先確定的標準人臉關鍵點確定第一仿射變換矩陣，所述標準人臉關鍵點是事先設置的人臉對齊的標準位置；

從計算出的所述第一仿射變換矩陣中選擇出第二仿射變換矩陣，所述第二仿射變換矩陣是符合多元高斯分布的概率密度最大的第一仿射變換矩陣；

利用選擇出的所述第二仿射變換矩陣對所述待處理的人臉圖像進行仿射變換計算，獲得人臉對齊的人臉圖像。

進一步地，

所述根據檢測出的人臉關鍵點和事先確定的標準人臉關鍵點確定第一仿射變換矩陣的步驟包括：

從所述檢測出的人臉關鍵點中確定N個關鍵點組合，其中每一組關鍵點組合中包含的人臉關鍵點是用于確定所述第一仿射變換矩陣的人臉關鍵點；

根據所述每一組關鍵點組合中的人臉關鍵點和對應的標準人臉關鍵點計算第一仿射變換矩陣，獲得N個所述第一仿射變換矩陣；其中每個所述第一仿射變換矩陣對應一組第一仿射變換矩陣參數，所述第一仿射變換矩陣參數包括旋轉縮放參數和平移參數，所述旋轉縮放參數表示對圖像進行旋轉和縮放處理的參數，所述平移參數表示對圖像進行平移處理的參數。

進一步地，

所述從計算出的所述第一仿射變換矩陣中選擇出第二仿射變換矩陣的步驟包括：

根據計算出的N個所述的第一仿射變換矩陣建立所述多元高斯分布，所述多元高斯分布的參數包括均值向量和協方差矩陣，所述均值向量為所述第一仿射變換矩陣參數的均值向量，所述協方差矩陣為所述第一仿射變換矩陣參數的協方差矩陣；

分別根據N組第一仿射變換矩陣參數、所述均值向量和所述協方差矩陣計算相應的N個所述多元高斯分布的概率密度；

從N個所述多元高斯分布的概率密度中選擇最大的概率密度，將所述最大的概率密度對應的所述第一仿射變換矩陣作為所述第二仿射變換矩陣。

進一步地，

所述檢測出的人臉關鍵點為：左眼瞳孔、右眼瞳孔、鼻尖、左嘴角和右嘴角共5個人臉關鍵點；