[发明专利]一种人脸对齐方法、装置及电子设备有效
申请号: | 201610963243.4 | 申请日: | 2016-11-04 |
公开(公告)号: | CN108022260B | 公开(公告)日: | 2021-10-12 |
发明(设计)人: | 熊怀欣 | 申请(专利权)人: | 株式会社理光 |
主分类号: | G06T7/33 | 分类号: | G06T7/33;G06K9/00 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 许静;刘伟 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 对齐 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种人脸对齐方法,其特征在于,包括:
S1、对人脸进行检测,获得待处理人脸图像;
S2、利用所述待处理人脸图像,初始化训练好的层级化组件模型树中每个组件的形状实例和姿态,获得初始形状实例和初始姿态;
S3、沿所述训练好的层级化组件模型树,在所述待处理人脸图像中自上而下的搜索所述每个组件对应的特征点新位置,并完成每个组件对应的形状实例和姿态的更新,该步骤S3包括:
在所述待处理人脸图像中,从所述训练好的层级化组件模型树的最上层组件开始:
对于每个上层组件,在所述上层组件附近搜索所述上层组件的姿态的各个特征点的最佳匹配点;更新所述上层组件的形状参数和姿态参数以拟合于搜索到的姿态特征点匹配点集,获得所述上层组件的新的形状实例和新的姿态;
对于每个子组件,缩放和平移所述每个子组件的当前姿态,以适应于所述每个子组件在对应的上层组件中的新的姿态中该组件的位置和大小;
在所述每个子组件的当前姿态的各个特征点附近搜索最佳匹配点,获得每个子组件新的姿态特征点匹配点集;
更新所述每个子组件的形状参数和姿态参数以拟合于所述每个组件搜索到的新的姿态特征点匹配点集,获得所述每个子组件的新的形状实例和新的姿态;
S5、沿所述训练好的层级化组件模型树,自下而上的更新每个组件对应的姿态和形状实例;
S4、当满足迭代终止条件时,将每个组件在迭代终止时所对应的自下而上更新后的姿态在所述层级化组件模型树中的位置逐级进行复合,作为人脸对齐结果;
否则执行步骤S3、S5、S4;
其中,所述层级化组件模型树中包括至少两个组件,所述组件至少包括三个以上的不共线的人脸特征点,所述三个以上的人脸特征点用来描述人脸中一部分器官或者一个器官的轮廓;
所述迭代终止条件包括:
迭代次数达到预定值;或者
所有组件在相邻两次迭代过程中获得的形状参数之间的差异小于预设值。
2.根据权利要求1所述的人脸对齐方法,其特征在于,所述沿所述训练好的层级化组件模型树,自下而上的更新每个组件对应的姿态和形状实例的步骤,包括:
从所述训练好的层级化组件模型树的最底层开始:
对于每个底层组件,计算每个底层组件的外接矩形框;
利用所述每个底层组件的外接矩形框,更新所述每个底层组件对应的上层组件中所有子组件的外接矩形框特征量,获得所述上层组件的姿态的新的特征点集;
更新所述上层组件以匹配于获得的所述上层组件的姿态的新的特征点集,得到所述上层组件的新的形状实例和新的姿态。
3.根据权利要求1或2所述的人脸对齐方法,其特征在于,在所述对人脸进行检测,获得待处理人脸图像的步骤前,所述方法还包括:
S7、将人脸特征点集合分解构建为层级化组件模型树;
S8、利用主动形状模型ASM训练人脸对齐方法,利用训练样本人脸图像中的所有人脸特征点,对所述层级化组件模型树中各个组件进行训练,获得训练好的层级化组件模型树;
其中,所述训练好的层级化组件模型树的除最底层组件之外的组件中还包括一个以上的子组件。
4.根据权利要求3所述的人脸对齐方法,其特征在于,所述将人脸特征点集合分解构建为层级化组件模型树步骤,包括:
将所述人脸特征点划分到不同层次的组件模型中,形成所述层级化组件模型树,并满足如下条件:
每个特征点只能从属于一个组件;
除最上层组件外,每个子组件只能从属于一个上层组件;
每个子组件在直属的上层组件里蜕化为能标征每个子组件的位置和大小的特征量。
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