[发明专利]一种人脸检测的方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种人脸检测的方法，其特征在于，包括：

采集多个样本用户的人体点云数据，所述人体点云数据包括多个数据点，各个数据点分别具有相应的坐标值；

根据所述各个数据点的坐标值，分别识别各个样本用户的人体点云数据中的人脸鼻尖位置；

基于所述人脸鼻尖位置，从所述人体点云数据中裁剪出人脸点云数据；

通过对所述多个样本用户的人脸点云数据进行模型训练，生成人脸检测模型；

当接收到待检测对象的点云数据时，采用所述人脸检测模型对所述待检测对象的点云数据进行检测，识别所述待检测对象的点云数据中是否包括人脸。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采集多个样本用户的人体点云数据的步骤后，还包括：

对所述多个样本用户的人体点云数据进行去噪处理；

通过对去噪后的所述各个数据点的坐标值作比例变换，将所述人体点云数据归一化为具有预设规格的人体点云数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个数据点的坐标值，分别识别各个样本用户的人体点云数据中的人脸鼻尖位置的步骤包括：

根据预设的坐标系的原点和方向，识别所述人体点云数据中在所述坐标系的横轴或纵轴上的坐标值最大值对应的数据点位置为人脸鼻尖位置；其中，所述坐标系的原点为所述人体点云数据的中心点，所述坐标系的横轴和纵轴构成的第一平面平行于水平面且垂直于第二平面，所述第二平面用于将所述人体点云数据划分为两部分，所述坐标系的横轴或纵轴与所述第二平面平行。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸鼻尖位置，从所述人体点云数据中裁剪出人脸点云数据的步骤包括：

以所述人脸鼻尖位置为原点构建三维坐标系，通过提取在所述三维坐标系的各个方向上预设长度内的多个数据点，获得人脸点云数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述多个样本用户的人脸点云数据进行模型训练，生成人脸检测模型的步骤包括：

将所述多个样本用户的人脸点云数据输入预置的三维点云网络模型中进行模型训练；

通过将所述三维点云网络模型的全连接层配置为两层，生成二分类的人脸检测模型，所述人脸检测模型存储有训练后获得的所述人脸点云数据中各个数据点之间的稀疏度数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用所述人脸检测模型对所述待检测对象的点云数据进行检测，识别所述待检测对象的点云数据中是否包括人脸的步骤包括：

采用所述二分类的人脸检测模型获取所述待检测对象的点云数据中各个数据点之间的稀疏度；

计算所述各个数据点之间的稀疏度与所述人脸检测模型中存储的各个数据点之间的稀疏度数据的相似度；

若所述相似度超过预设阈值，则识别所述待检测对象的点云数据中包括人脸。

7.一种人脸检测的装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集多个样本用户的人体点云数据，所述人体点云数据包括多个数据点，各个数据点分别具有相应的坐标值；

识别模块，用于根据所述各个数据点的坐标值，分别识别各个样本用户的人体点云数据中的人脸鼻尖位置；

裁剪模块，用于基于所述人脸鼻尖位置，从所述人体点云数据中裁剪出人脸点云数据；

生成模块，用于通过对所述多个样本用户的人脸点云数据进行模型训练，生成人脸检测模型；

检测模块，用于在接收到待检测对象的点云数据时，采用所述人脸检测模型对所述待检测对象的点云数据进行检测，识别所述待检测对象的点云数据中是否包括人脸。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

去噪模块，用于对所述多个样本用户的人体点云数据进行去噪处理；

归一化模块，用于通过对去噪后的所述各个数据点的坐标值作比例变换，将所述人体点云数据归一化为具有预设规格的目标点云数据。