[发明专利]一种图像识别方法、装置及系统在审
| 申请号: | 201410007005.7 | 申请日: | 2014-01-07 |
| 公开(公告)号: | CN104766041A | 公开(公告)日: | 2015-07-08 |
| 发明(设计)人: | 郑志昊;黄飞跃;侯方;郭晓威 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/42 |
| 代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 杨伦 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 图像 识别 方法 装置 系统 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种图像识别方法、装置及系统。
背景技术
目前,随着数码相机、手机、摄像头等的普及,用户拍照越来越多,照片中含有人像的数量也越来越多。用户对照片的需求也变得越来越多,不仅仅限于之前单纯的记录需求,在查看和编辑照片方面需求也越来越多,从单纯的美化外还希望有更多有趣的处理照片的方式,例如添加一些搞笑的贴纸,写一些搞笑的文字等。
随着图像处理技术的发展和成熟,对照片中人脸图像处理的关注也越来越多,例如很多图片处理软件中的美容功能等。在用户拍下一些含有人脸的照片时,照片可以记录用户当时的心情,例如开心或伤心,当人们在浏览这些照片时,可以通过照片中的人物的表情回忆起当时的心情。如果希望挑选出其中比较开心或不开心的照片时,目前主要的做法是靠人工挑选,现有技术中,缺少一种能对图像中人脸表情进行智能识别的技术,导致用户只能通过传统的人工挑选对照片进行筛选,效率低下。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像识别方法,用于对图像进行人脸的表情识别。
本发明实施例第一方面提供的图像识别方法,包括:
对目标图像进行人脸特征提取,得到人脸信息;
对所述人脸信息进行图像描述和归一化处理,得到第一维度的特征系数;
将所述特征系数作为表情分析模型的输入参数,根据所述表情分析模型获得所述目标图像的表情分析结果,所述表情分析模型为通过表情特征训练得到的人脸表情特征的线性拟合模型。
本发明实施例第二方面提供的图像识别装置,包括:
提取单元,用于对目标图像进行人脸特征提取,得到人脸信息;
处理单元,用于对所述人脸信息进行图像描述和归一化处理,得到第一维度的特征系数;
表情分析单元,用于将所述特征系数作为表情分析模型的输入参数,根据所述表情分析模型获得所述目标图像的表情分析结果,所述表情分析模型为通过表情特征训练得到的人脸表情特征的线性拟合模型。
本发明实施例第三方面提供的图像识别系统,包括:图像识别装置和显示装置;
所述图像识别装置用于对目标图像进行人脸特征提取,得到人脸信息;对所述人脸信息进行图像描述和归一化处理,得到第一维度的特征系数;将所述特征系数作为表情分析模型的输入参数,根据所述表情分析模型获得所述目标图像的表情分析结果,向所述显示装置发送所述表情分析结果,所述表情分析模型为通过表情特征训练得到的人脸表情特征的线性拟合模型;
所述显示装置用于向用户显示所述表情分析结果。
从以上技术方案可以看出,本发明实施例具有以下优点:
在本发明实施例中,可以对目标图像进行人脸特征提取,对提取到的人脸信息进行图像描述和归一化处理,得到特征系数,再将所述特征系数作为表情分析模型的输入参数,根据所述表情分析模型获得所述目标图像的表情分析结果,使得终端可以识别目标图像中人脸所表现出来的特定表情,从而使得终端可以实现特定表情的图像筛选功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例图像识别方法的一个流程示意图;
图2是本发明实施例图像识别方法的另一个流程示意图;
图3是本发明实施例图像识别方法的另一个流程示意图;
图4是本发明实施例图像识别装置的逻辑结构示意图;
图5是本发明实施例图像识别系统的逻辑结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种图像识别方法,用于对图像进行人脸的表情识别。
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明实施例中图像识别方法的一个实施例包括:
101、对目标图像进行人脸特征提取;
图像识别装置对目标图像进行人脸特征提取,得到人脸信息。
可选的,所述人脸信息可以包括人脸在目标图像中的大小、位置或肤色等信息。
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