[发明专利]基于相册选取大头贴的方法、电子设备与存储介质有效
申请号: | 202110991809.5 | 申请日: | 2021-08-27 |
公开(公告)号: | CN113435428B | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 林鸿飞;周有喜;乔国坤 | 申请(专利权)人: | 深圳市爱深盈通信息技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04 |
代理公司: | 深圳市嘉勤知识产权代理有限公司 44651 | 代理人: | 畅文芬 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 相册 选取 大头 方法 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种基于相册选取大头贴的方法,其特征在于,包括:
获取电子相册中的多张人脸图片;
根据各张所述人脸图片中人脸大小、人脸相似度、人脸亮度、人脸清晰度、人脸角度获取人脸综合评分;
按照人脸综合评分由高到低的排序检测各张所述人脸图片中的人脸是否为睁眼人脸;
当首次检测到睁眼人脸时,提取对应人脸图片中的所述睁眼人脸,并将所述睁眼人脸作为大头贴人脸;
所述根据各张所述人脸图片中人脸大小、人脸相似度、人脸亮度、人脸清晰度和人脸角度获取人脸综合评分包括:
从所述多张人脸图片选取第一人脸图片;
获取所述第一人脸图片的人脸边框大小,并确定所述多张人脸图片中最大的人脸边框大小;将所述第一人脸图片的人脸边框大小除以所述最大的人脸边框大小,得到人脸边框大小比值;再将所述人脸边框大小比值乘以人脸大小权重值,得到所述第一人脸图片的人脸大小维度值;
根据人脸识别模型获取所述第一人脸图片中人脸的特征值以及各个剩余人脸图片中的人脸的特征值,所述剩余人脸图片为所述多张人脸图片中除所述第一人脸图片之外剩余的人脸图片;根据所述第一人脸图片中人脸的特征值以及所述剩余人脸图片中的人脸的特征值获取所述第一人脸图片中人脸与各个所述剩余人脸图片中的人脸的相似度的平均值;将所述人脸相似度的平均值乘以人脸相似度权重值,得到所述第一人脸图片的人脸相似度维度值;
将所述第一人脸图片中人脸区域转为灰度图像;获取人脸区域中灰度点的平均值,作为人脸的亮度值;获取人脸的亮度值与预设亮度值之差的绝对值;将所述绝对值除以所述预设亮度值,得到亮度偏离度;将所述亮度偏离度乘以人脸亮度权重值得到所述第一人脸图片的人脸亮度维度值;
通过清晰度分类模型获取所述第一人脸图片中人脸的清晰度分数值;将清晰度分数值乘以人脸清晰度权重值,得到所述第一人脸图片的人脸清晰度维度值;
通过人脸角度分类模型获取所述第一人脸图片中人脸的左右倾斜角度、左右偏转角度、俯仰角度;将所述左右偏转角度与左右偏转权重值的乘积、所述左右倾斜角度与左右倾斜权重值的乘积、所述俯仰角度与俯仰权重值的乘积相加,得到所述第一人脸图片的人脸角度维度值;
将所述第一人脸图片的人脸大小维度值、人脸相似度维度值、人脸亮度维度值、人脸清晰度维度值以及人脸角度维度值相加,得到所述第一人脸图片的人脸综合评分。
2.根据权利要求1所述的基于相册选取大头贴的方法,其特征在于,还包括:
当按照人脸综合评分由高到低的排序检测到所有人脸图片中的人脸都是闭眼人脸时,提取人脸综合评分最高的人脸图片中的人脸作为大头贴人脸。
3.根据权利要求1所述的基于相册选取大头贴的方法,其特征在于,采用睁闭眼分类模型检测各张所述人脸图片中的人脸是否为睁眼人脸;
在所述检测各张所述人脸图片中的人脸是否为睁眼人脸之前还包括对所述睁闭眼分类模型进行训练的步骤:
获取多张人脸图像作为样本图像,其中所述人脸图像包括睁眼人脸图像和闭眼人脸图像;
将睁眼人脸图像采用睁眼标签进行标注,将闭眼人脸图像采用闭眼标签进行标注,得到睁闭眼训练图像;
采用所述睁闭眼训练图像训练所述睁闭眼分类模型,其中训练所述睁闭眼分类模型时,扩大具有睁眼标签与闭眼标签的人脸图像的特征差异性,同时减少睁眼标签的人脸图像之间的特征差异性,以及同时减少具有闭眼标签的人脸图像的特征差异性,直到所述睁闭眼分类模型的损失值的小于预设值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市爱深盈通信息技术有限公司,未经深圳市爱深盈通信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110991809.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。