[发明专利]用于处理图像的方法和装置

权利要求书

1.一种用于处理图像的方法，包括：

获取目标人脸的二维人脸图像；

将所述二维人脸图像输入至预先训练的矫正模型，得到所述二维人脸图像对应的姿态矫正信息，其中，所述矫正模型用于表征二维人脸图像和姿态矫正信息的对应关系，姿态矫正信息用于表示所述目标人脸相对于所述二维人脸图像的拍摄设备偏转的角度；

基于所述姿态矫正信息，对所述二维人脸图像进行处理，得到姿态矫正后的二维人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述矫正模型通过如下步骤训练得到：

获取多个训练样本，训练样本包括预设姿态的二维人脸图像和与预设姿态的二维人脸图像对应的姿态矫正信息；

利用机器学习的方法，将每个训练样本中的预设姿态的二维人脸图像作为输入，将与输入的预设姿态的二维人脸图像对应的姿态矫正信息作为输出，训练得到所述矫正模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述矫正模型包括第一方向矫正模型、第二方向矫正模型和第三方向矫正模型，其中，所述第一方向矫正模型用于表征所述二维人脸图像与第一角度值的对应关系，所述第二方向矫正模型用于表征所述二维人脸图像与第二角度值的对应关系，所述第三方向矫正模型用于表征所述二维人脸图像与第三角度值的对应关系，所述第一角度值是所述目标人脸相对于三轴坐标系的第一轴偏转的角度的值，所述第二角度值是所述目标人脸相对于三轴坐标系的第二轴偏转的角度的值，所述第三角度值是所述目标人脸相对于三轴坐标系的第三轴偏转的角度的值，其中，所述姿态矫正信息包括三个角度值：所述第一角度值、所述第二角度值和所述第三角度值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述矫正模型通过如下步骤训练得到：

获取多个训练样本，训练样本包括预设姿态的二维人脸图像和与预设姿态的二维人脸图像对应的姿态矫正信息；

利用机器学习的方法，将每个训练样本中的预设姿态的二维人脸图像作为输入，将与输入的预设姿态的二维人脸图像对应的第一角度值作为输出，训练得到所述第一方向矫正模型；

利用机器学习的方法，将每个训练样本中的预设姿态的二维人脸图像作为输入，将与输入的预设姿态的二维人脸图像对应的第二角度值作为输出，训练得到所述第二方向矫正模型；

利用机器学习的方法，将每个训练样本中的预设姿态的二维人脸图像作为输入，将与输入的预设姿态的二维人脸图像对应的第三角度值作为输出，训练得到所述第三方向矫正模型；

生成包括所述第一方向矫正模型、所述第二方向矫正模型和所述第三方向矫正模型的矫正模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述训练样本通过以下步骤生成：

以拍摄设备相对于人脸的目标位置为起点，通过将所述拍摄设备相对于人脸偏转预设的角度，得到所述预设的角度下的人脸图像；

将所述预设的角度下的人脸图像作为二维人脸图像，将所述预设的角度作为姿态矫正信息，生成训练样本。

6.一种用于处理图像的装置，其中，所述装置包括：

获取单元，配置用于获取目标人脸的二维人脸图像；

姿态矫正信息生成单元，配置用于将所述二维人脸图像输入至预先训练的矫正模型，得到所述二维人脸图像对应的姿态矫正信息，其中，所述矫正模型用于表征二维人脸图像和姿态矫正信息的对应关系，姿态矫正信息用于表示所述目标人脸相对于所述二维人脸图像的拍摄设备偏转的角度；

图像处理单元，配置用于基于所述姿态矫正信息，对所述二维人脸图像进行处理，得到姿态矫正后的二维人脸图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述矫正模型通过如下步骤训练得到：

获取多个训练样本，训练样本包括预设姿态的二维人脸图像和与预设姿态的二维人脸图像对应的姿态矫正信息；

利用机器学习的方法，将每个训练样本中的预设姿态的二维人脸图像作为输入，将与输入的预设姿态的二维人脸图像对应的姿态矫正信息作为输出，训练得到所述矫正模型。