[發明專利]人臉提取方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202111092705.7
• 申請日: 2021-09-17
• 公開（公告）號: CN113627394A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 周軍
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06T7/00;G06T7/73
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

1.一種人臉提取方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取人臉視頻，并從所述人臉視頻中提取其中任意一個圖像幀，從所述圖像幀中提取二維人臉關鍵點信息及三維人臉關鍵點信息；

根據所述二維人臉關鍵點信息及所述三維人臉關鍵點信息，計算人臉姿態角度；

判斷所述人臉姿態角度是否符合預設條件；

若所述人臉姿態角度不符合所述預設條件，則對所述圖像幀進行仿射變換，并根據仿射變換后的所述圖像幀重新計算人臉姿態角度，直到重新計算之后的人臉姿態角度符合所述預設條件；

在所述人臉姿態角度符合所述預設條件時，提取所述圖像幀中的人臉圖像區域；

利用預設的清晰人臉分類器，判斷所述人臉圖像區域中的人臉圖像是否清晰；

若所述人臉圖像區域中的人臉圖像不清晰，則返回上述從所述人臉視頻中提取其中任意一個圖像幀的步驟；

若所述人臉圖像區域中的人臉圖像清晰，則輸出所述人臉圖像區域。

2.如權利要求1所述的人臉提取方法，其特征在于，所述利用預設的清晰人臉分類器，判斷所述人臉圖像區域中的人臉圖像是否清晰，包括：

對所述人臉圖像進行預設次數的卷積池化處理，得到一次降維人臉圖像集；

對所述一次降維人臉圖像集進行降維處理，得到二次降維人臉圖像集；

利用激活函數對所述二次降維人臉圖像集進行激活分類操作，得到所述人臉圖像是否清晰的分類結果。

3.如權利要求2所述的人臉提取方法，其特征在于，所述對所述人臉圖像進行預設次數的卷積池化處理，得到一次降維人臉圖像集，包括：

利用預設的卷積核，對所述人臉圖像的像素矩陣進行計算，得到特征圖矩陣集；

對所述特征圖矩陣集中的特征圖矩陣進行平均區域劃分，并取區域內所有像素值之和的平均值代替所述區域內的像素值，得到一次降維人臉圖像集。

4.如權利要求1所述的人臉提取方法，其特征在于，所述從所述圖像幀中提取二維人臉關鍵點信息及三維人臉關鍵點信息，包括：

利用預先訓練好的人臉識別模型識別所述圖像幀中的人臉圖像；

利用預設的關鍵點預測器在二維坐標系中對所述人臉圖像進行關鍵點標定，得到第一預設數量的關鍵點坐標；

根據所述第一預設數量的關鍵點坐標，利用畫圓函數在所述圖像幀中繪制所述第一預設數量的關鍵點，并利用輸出字符串函數對所述第一預設數量的關鍵點進行標注，得到二維人臉關鍵點信息；

根據所述二維人臉關鍵點信息，利用人臉對齊算法在三維坐標系中從所述圖像幀中提取第二預設數量的人臉關鍵點，得到三維人臉關鍵點信息。

5.如權利要求4所述的人臉提取方法，其特征在于，所述根據所述二維人臉關鍵點信息及所述三維人臉關鍵點信息，計算人臉姿態角度，包括：

利用如下人臉姿態角度計算公式計算所述人臉圖像的人臉姿態角度：

θ＝F2(dlib N)*α+F3(DAN M)*B

其中，θ表示人臉姿態角度，dlib N表示N個二維人臉關鍵點的坐標值的集合，F2表示二維角度計算函數，DAN M表示M個三維人臉關鍵點的坐標值的集合，F3表示三維角度計算函數，α及β為權重系數。

6.如權利要求1所述的人臉提取方法，其特征在于，所述對所述圖像幀進行仿射變換，直到人臉姿態角度符合所述預設條件，包括：

將所述圖像幀映射到預構建的平面坐標系中，并獲取所述圖像幀中每一個像素點的平面坐標(x，y)；

利用如下仿射變換公式計算仿射變換之后的圖像幀中每一個像素點的平面坐標(x′,y′)：

其中，a、b、c、d表示為約束條件；

根據所述變換之后的平面坐標更新所述人臉姿態角度；

判斷所述人臉姿態角度是否符合所述預設條件；

當所述人臉姿態角度不符合所述預設條件，返回上述的將所述圖像幀映射到預構建的平面坐標系的步驟，直到所述人臉姿態角度符合所述預設條件。