[发明专利]一种得出人脸部位轮廓定位模型的方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉、智能安防，视频和图像分析技术领域，尤其涉及一种得出人脸部位轮廓定位模型的方法。

背景技术

人脸识别正在逐步的应用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域，伴随着人脸识别技术应用技术领域的范围增加，人们对于人脸识别技术的精度要求也越来越高。而面部结构的精准定位则是提高人脸识别技术精度的基础。现今，如何准确地对人脸各个部位进行定位是目前计算机视觉领域比较热门的一个课题，因为它对于人脸识别，人脸化妆，人物表情分析等具有十分重要的意义。目前仅仅是从人脸的形状入手，大多是采用对大量人脸形状的训练和分析得到一些标注模型，然后将该模型应用于任何测试人脸图像中，得出模型的过程是一种无监督的分析定位过程，存在了较大的不可避免的误差。导致当训练数据集比较小，或者某个人的人脸与训练集中的数据差别比较大的时候，人脸轮廓定位将变得尤其不准确。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种得出人脸部位轮廓定位模型的方法。

在一些可选的实施例中，所述方法包括：准备一组训练图像集，标注所述训练图像集中的训练脸的轮廓点；选取一个标准脸模型，标注所述标准脸模型的轮廓点；从所述标准脸模型的轮廓点出发，进行变换得到所述任一训练脸的轮廓点过程中，不断利用优化函数进行优化，得出人脸部位轮廓定位模型回归函数的系数，所述优化函数如下：

Min(||S-f(S₀)||+||f(S₀)_LeftEyeCenter-S_Detect_LeftEyeyCenter||+||f(S₀)_RightEyeCenter-S_Detect_RightEyeyCenter||+||f(S₀)_MouthEyeCenter-S_Detect_MouthEyeyCenter||)；

计算所述人脸部位轮廓定位模型的具体过程如下：

S₁＝f(S₀)；

S₁＝S₀×R₀+T₀；

S₂＝f(S₁)＝T₁+_R1×(S₀×R₀+T₀)；

...

S＝T_i+R_i×(S_i-1×R_i-1+T_i-1)。

在一些可选的实施例中，所述方法还包括：由检测分类器模型计算得出所述训练图像集中任一训练脸的人脸部位轮廓位置、左眼的粗略轮廓、右眼的粗略轮廓和嘴巴的粗略轮廓；由所述人脸部位轮廓位置计算得出所述任一训练脸的人脸的坐标位置，由所述左眼的粗略轮廓、右眼的粗略轮廓和嘴巴的粗略轮廓计算得出所述任一训练脸的左眼中心位置、右眼中心位置和嘴巴中心位置。

在一些可选的实施例中，所述不断利用优化函数进行优化的过程包括：从所述标准脸模型的轮廓点出发，进行变换得到所述任一训练脸的轮廓点过程中，确保变换后的人脸部位轮廓位置与由所述检测分类器模型得到的人脸部位轮廓位置变化不大，且由变换后的人脸部位轮廓位置所决定的左右眼，以及嘴巴的中心位置与由所述检测分类器模型检测到的左右眼，以及嘴巴的中心位置最接近。

在一些可选的实施例中，所述左眼的粗略轮廓内所有点的位置的平均值为左眼中心位置，所述右眼的粗略轮廓内所有点的位置的平均值为右眼中心位置，所述嘴巴的粗略轮廓内所有点的位置的平均值为嘴巴中心位置。

本发明的有益效果：定义得出人脸部位轮廓定位模型的过程是有监督的分析定位过程，降低误差，提高定位精度，使得人脸识别，人脸化妆，人物表情分析等技术能够运用到更加精密的场合中，对于开拓现代化技术发展具有十分重要的意义。

附图说明

图1是本发明一种得出人脸部位轮廓定位模型的方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明做进一步详细说明，并描述本发明较佳的实施例。

在一些说明性的实施例中，如图1所示，本发明提供一种得出人脸部位轮廓定位模型的方法，该方法包括：