[發明專利]敏感預測模型的訓練方法、人臉圖像處理方法及設備

在審

• 申請號: 202210350011.7
• 申請日: 2022-04-02
• 公開（公告）號: CN114663417A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 齊子銘;劉興云;李志陽
• 申請（專利權）人: 廈門美圖宜膚科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/22;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 曹瑞敏

1.一種敏感預測模型的訓練方法，其特征在于，所述敏感預測模型包括：圖像生成器以及圖像判別器，所述訓練方法包括：

獲取多個樣本人臉圖像，以及所述多個樣本人臉圖像對應的紅光圖；

對所述多個樣本人臉圖像進行處理，得到所述多個樣本人臉圖像對應的無敏感區域圖像；

采用預設敏感區域分析算法，分別對所述多個樣本人臉圖像對應的紅光圖進行處理，得到所述多個樣本人臉圖像對應的樣本敏感區域掩膜圖像；

將每個樣本人臉圖像對應的無敏感區域圖像、所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感區域掩膜圖像進行合并，得到所述每個樣本人臉圖像對應的多通道圖像；

采用所述圖像生成器對所述每個樣本人臉圖像對應的多通道圖像進行處理，得到所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感預測圖像；

采用所述圖像判別器，對所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感預測圖像和所述每個樣本人臉圖像進行處理，得到所述圖像生成器的敏感預測準確度；

調整所述圖像生成器的參數，重新基于參數調整后的所述圖像生成器進行模型訓練，直至所述圖像判別器得到的敏感預測準確度滿足預設條件。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用預設敏感區域分析算法，分別對所述多個樣本人臉圖像對應的紅光圖進行處理，得到所述多個樣本人臉圖像對應的樣本敏感區域掩膜圖像，包括：

采用所述預設敏感區域分析算法，分析所述多個樣本人臉圖像對應的紅光圖中每個像素點在多個顏色通道的像素值，并根據所述每個像素點在多個顏色通道的像素值，確定所述每個像素點為敏感像素點還是非敏感像素點；

對所述多個樣本人臉圖像對應的紅光圖中的敏感像素點和非敏感像素點的像素值進行賦值，得到所述多個樣本人臉圖像對應的樣本敏感區域掩膜圖像。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個像素點在多個顏色通道的像素值，確定所述每個像素點為敏感像素點還是非敏感像素點，包括：

計算所述每個像素點在紅光通道的像素值和其在藍光通道的像素值的第一比值；

計算所述每個像素點在紅光通道的像素值和其在綠光通道的像素值的第二比值；

若所述第一比值大于第一預設閾值，所述第二比值大于第二預設閾值，且，目標像素點在綠光通道的像素值小于第三預設閾值，所述目標像素點在藍光通道的像素值小于第四預設閾值，則確定所述目標像素點為敏感像素點，確定所述每個樣本人臉圖像對應的紅光圖中所述敏感像素點之外的其它像素點為非敏感像素點。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將每個樣本人臉圖像對應的無敏感區域圖像、所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感區域掩膜圖像進行合并，得到所述每個樣本人臉圖像對應的多通道圖像之前，所述方法還包括：

將所述每個樣本人臉圖像對應的無敏感區域圖像的像素值歸一化至第一像素范圍；

將所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感區域掩膜圖像的像素值歸一化至第二像素范圍；

所述將每個樣本人臉圖像對應的無敏感區域圖像、所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感區域掩膜圖像進行合并，得到所述每個樣本人臉圖像對應的多通道圖像，包括：

將像素值歸一化后的無敏感區域圖像、像素值歸一化后的樣本敏感區域掩膜圖像進行合并，得到所述每個樣本人臉圖像對應的多通道圖像。

5.如權利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述敏感預測模型還包括：注意力學習模塊；

所述采用所述圖像生成器對所述每個樣本人臉圖像對應的多通道圖像進行處理，得到所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感預測圖像，包括：

采用所述圖像生成器對所述每個樣本人臉圖像對應的多通道圖像進行處理，得到所述每個樣本人臉圖像對應的敏感預測結果；

采用所述注意力學習模塊對所述敏感預測結果進行處理，得到一個三通道敏感預測圖像以及一個單通道敏感預測圖像；

對所述一個三通道敏感預測圖像以及所述一個單通道敏感預測圖像進行融合，得到所述每個樣本人臉圖像對應的樣本敏感預測圖像。