[發明專利]基于可視化臉型判斷的面部美學評估方法及存儲介質

在審

• 申請號: 202110430028.9
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN114022916A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 李偉生;陳環宇;肖斌
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 陳棟梁

1.一種基于可視化臉型判斷的面部美學評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、首先輸入原始面部圖像，并利用現有的開源軟件對面部圖像進行標記點定位；

S2、其次，通過B樣條函數對面部輪廓標記點進行插值建模，構造符合特定輪廓點的B樣條曲線；

S3、然后根據步驟S2中求得到B樣條曲線，對其求二階導數，并根據公式求得不同面部圖像的曲率特征F_s；k表示曲率，y′、y″分別表示一階導數和二階導數；

S4、之后，根據步驟S1中求得到面部標記點和面部表情研究理論中的面部運動系統FACS設計關于五官的幾何特征F_g；

S5、再根據原始輸入圖像，采用Gabor濾波器提取面部紋理特征F_t；

S6、同時也采用深度學習框架VGG對原始圖像提取膚色、頭發等補充特征F_h；

S7、最后將F_s、F_g、F_t和F_h融合形成的整個面部特征F_face作為支持向量機SVR的輸入進行美學評估，得到美學評分。

2.根據權利要求1所述的一種基于可視化臉型判斷的面部美學評估方法，其特征在于，所述步驟S1利用Python dlib庫中訓練好的卷積神經網絡模型進行人臉檢測，獲得人臉圖像，使用dlib庫中的68個標記點檢測模型對標記點進行定位。

3.根據權利要求1所述的一種基于可視化臉型判斷的面部美學評估方法，其特征在于，所述步驟S2根據得到的面部輪廓標記點進行B樣條插值建模，構造符合特定輪廓點的B樣條曲線，具體包括：B樣條曲線是樣條基函數的線性組合，B樣條基函數是k階分段多項式，根據n+1個控制點P_i(i＝0,1,2,...,n)和節點向量T＝{t₀,t₁,...,t_m}，k階B樣條表達式為：

上式中N_i,k是k階分段多項式；

B樣條曲線是基于遞歸的方式進行計算的，最常用的遞歸定義是由De Boor and Cox共同提出的：

4.根據權利要求3所述的一種基于可視化臉型判斷的面部美學評估方法，其特征在于，所述步驟S2對面部輪廓點進行4階B樣條插值得到對應的插值函數。即將參數k設置為4，采用上述遞歸式對面部輪廓標記點進行差值得到N_i,4。

5.根據權利要求3所述的一種基于可視化臉型判斷的面部美學評估方法，其特征在于，所述步驟S3：對得到的B樣條插值函數進行求導，具體包括：

再根據遞歸算法求得B樣條的2階導數。然后根據公式求得對應點的曲率：

將多個點的曲率進行拼接形成面部輪廓特征F_s。