一种人脸图像处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种人脸图像处理方法和装置。本发明专利技术实施例方法包括：确定从待处理的二维人脸图像提取的二维关键点在成像平面坐标系中的二维坐标数值；提取三维人脸模型的三维关键点；确定三维关键点在世界坐标系中的三维坐标数值；获取摄像机摄取二维人脸图像时的焦距；根据二维坐标数值和三维坐标数值及焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解；获取摄像机内参矩阵A的解；将旋转矩阵R的解、平移向量T的解和摄像机内参矩阵A的解代入公式C＝A·[R T]中，求出投影矩阵C的解；根据投影矩阵的解和三维人脸模型表面常数对二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像。实现将二维人脸图像的人脸进行预定角度旋转。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种人脸图像处理方法和装置。
技术介绍
在人脸图像识别或人脸图像分析领域，常会对人脸图像进行预处理，以使得后续的人脸图像处理达到更好的效果，例如提高处理效率等。有时获取到的二维人脸图像中的人脸在二维人脸图像中的偏转角度不利于后续的图像处理，需要预先对该二维人脸图像的人脸进行旋转，现有技术中，缺乏对二维人脸图像的人脸进行旋转的方法。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人脸图像处理方法和装置，旨在实现将二维人脸图像的人脸进行预定角度的旋转。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供以下技术方案：一种人脸图像处理方法，所述方法包括：获取待处理的二维人脸图像；提取所述待处理的二维人脸图像的二维关键点；确定所述二维关键点在成像平面坐标系中的二维坐标数值；提取预先建立的三维人脸模型的三维关键点，其中所述三维关键点与所述二维关键点在人脸上的位置对应，所述三维人脸模型包括三维人脸模型表面常数Dm；确定所述三维关键点在世界坐标系中的三维坐标数值；获取摄像机摄取所述二维人脸图像时的焦距；根据所述二维坐标数值和所述三维坐标数值以及所述焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解；获取摄像机内参矩阵A的解；将所述旋转矩阵R的解、所述平移向量T的解、和所述摄像机内参矩阵A的解代入第一预设公式中，求出投影矩阵C的解，其中，所述第一预设公式为C＝A·[RT]；根据所述投影矩阵C的解和所述三维人脸模型表面常数Dm对所述待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供以下技术方案：一种人脸图像处理方法，所述方法包括：对待识别的二维人脸图像进行人脸旋转处理，得到人脸旋转后的二维人脸图像；对所述人脸旋转后的二维人脸图像进行人脸识别；其中，所述对待识别的二维人脸图像进行人脸旋转处理的步骤，包括如上所述的一种人脸图像处理方法。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供以下技术方案：一种人脸图像处理装置，所述装置包括：二维图像获取单元，用于获取待处理的二维人脸图像；二维提取单元，用于提取所述待处理的二维人脸图像的二维关键点；二维确定单元，用于确定所述二维关键点在成像平面坐标系中的二维坐标数值；三维提取单元，用于提取预先建立的三维人脸模型的三维关键点，其中所述三维关键点与所述二维关键点在人脸上的位置对应，所述三维人脸模型包括三维人脸模型表面常数Dm；三维确定单元，用于确定所述三维关键点在世界坐标系中的三维坐标数值；焦距获取单元，用于获取摄像机摄取所述二维人脸图像时的焦距；求解单元，用于根据所述二维坐标数值和所述三维坐标数值以及所述焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解；内参获取单元，用于获取摄像机内参矩阵A的解；投影矩阵求取单元，用于将所述旋转矩阵R的解、所述平移向量T的解、和所述摄像机内参矩阵A的解代入第一预设公式中，求出投影矩阵C的解，其中，所述第一预设公式为C＝A·[RT]；旋转单元，用于根据所述投影矩阵C的解和所述三维人脸模型表面常数Dm对所述待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供以下技术方案：一种人脸图像处理装置，所述装置包括：处理单元，用于对待识别的二维人脸图像进行人脸旋转处理，得到人脸旋转后的二维人脸图像；识别单元，用于对所述人脸旋转后的二维人脸图像进行人脸识别；其中，所述处理单元，包括上述的一种人脸图像处理装置。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：获取待处理的二维人脸图像后，提取待处理的二维人脸图像的二维关键点，确定二维关键点在成像平面坐标系中的二维坐标数值。跟着，提取预先建立的三维人脸模型的三维关键点，其中三维关键点与二维关键点在人脸上的位置对应，三维人脸模型包括三维人脸模型表面常数Dm。然后，确定三维关键点在世界坐标系中的三维坐标数值，获取摄像机摄取二维人脸图像时的焦距，即可根据二维坐标数值和三维坐标数值以及焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解。然后，获取摄像机内参矩阵A的解，从而可以将旋转矩阵R的解、平移向量T的解、和摄像机内参矩阵A的解代入第一预设公式中，求出投影矩阵C的解，其中，第一预设公式为C＝A·[RT]。该投影矩阵的解是根据二维坐标数值和三维坐标数值得到的，通过第一预设公式的计算，该投影矩阵反映了二维人脸图像中的二维人脸在三维人脸模型上的映射。从而根据投影矩阵C的解和三维人脸模型表面常数Dm对待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像。该二维人脸图像的人脸在该二维人脸图像中进行了旋转，且旋转后，二维人脸图像的人脸在二维人脸图像中的偏转角度与三维人脸模型在世界坐标系中的偏转角度相同，若三维人脸模型在世界坐标系中的偏转角度已预先确定，则实现将二维人脸图像的人脸进行预定角度的旋转。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；图2为本专利技术另一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；图3为图2所涉及的实施例提供的二维人脸图像的示例；图4为对图3的二维人脸图像进行二维关键点提取的示意图；图5为图2所涉及的实施例提供的三维人脸模型的示例；图6为对图5的三维人脸模型进行三维关键点提取的示意图；图7为图2所涉及的实施例提供的一种人脸正面化后的二维人脸图像；图8为对图7所示的人脸正面化后的二维人脸图像进行裁剪的结果；图9为本专利技术实施例提供的三维人脸模型表面常数Dm的显示效果图；图10为本专利技术另一实施例提供的一种人脸图像处理装置的结构示意图；图11为本专利技术另一实施例提供的一种人脸图像处理装置的结构示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种人脸图像处理方法和装置，用于实现将二维人脸图像的人脸进行预定角度的旋转。图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图，参见图1，本专利技术实施例提供的方法流程包括：步骤101：获取待处理的二维人脸图像；步骤102：提取待处理的二维人脸图像的二维关键点；步骤103：确定二维关键点在成像平面坐标系中的二维坐标数值；步骤104：提取预先建立的三维人脸模型的三维关键点，其中三维关键点与二维关键点在人脸上的位置对应，三维人脸模型包括三维人脸模型表面常数Dm；步骤105：确定三维关键点在世界坐标系中的三维坐标数值；步骤106：获取摄像机摄取二维人脸图像时的焦距；步骤107：根据二维坐标数值和三维坐标数值以及焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解；步骤108：获取摄像机内参矩阵A的解；步骤109：将旋转矩阵R的解、平移向量T的解、和摄像机内参矩阵A的解代入第一预设公式中，求出投影矩阵C的解，其中，第一预设公式为C＝A·[RT]；步骤110：根据投影矩阵C的解和三维人脸模型表面常数Dm对待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像。可选地，根据投影矩阵C的解和三维人脸模型表面常数Dm对待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像，包括：根据投影矩阵C的解和三维人脸模型表面常数Dm求出待处理的二维人脸图像的人脸拟校正位置；对待处理的二维人脸图像，在人脸拟校正位置处使用插值方法处理，得到人脸旋转后的二维人脸图像。可选地，对待处理的二维人脸图像，在人脸拟校正位置处使用插本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的二维人脸图像；提取所述待处理的二维人脸图像的二维关键点；确定所述二维关键点在成像平面坐标系中的二维坐标数值；提取预先建立的三维人脸模型的三维关键点，其中所述三维关键点与所述二维关键点在人脸上的位置对应，所述三维人脸模型包括三维人脸模型表面常数Dm；确定所述三维关键点在世界坐标系中的三维坐标数值；获取摄像机摄取所述二维人脸图像时的焦距；根据所述二维坐标数值和所述三维坐标数值以及所述焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解；获取摄像机内参矩阵A的解；将所述旋转矩阵R的解、所述平移向量T的解、和所述摄像机内参矩阵A的解代入第一预设公式中，求出投影矩阵C的解，其中，所述第一预设公式为C＝A·[R T]；根据所述投影矩阵C的解和所述三维人脸模型表面常数Dm对所述待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像。

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的二维人脸图像；提取所述待处理的二维人脸图像的二维关键点；确定所述二维关键点在成像平面坐标系中的二维坐标数值；提取预先建立的三维人脸模型的三维关键点，其中所述三维关键点与所述二维关键点在人脸上的位置对应，所述三维人脸模型包括三维人脸模型表面常数Dm；确定所述三维关键点在世界坐标系中的三维坐标数值；获取摄像机摄取所述二维人脸图像时的焦距；根据所述二维坐标数值和所述三维坐标数值以及所述焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解；获取摄像机内参矩阵A的解；将所述旋转矩阵R的解、所述平移向量T的解、和所述摄像机内参矩阵A的解代入第一预设公式中，求出投影矩阵C的解，其中，所述第一预设公式为C＝A·[RT]；根据所述投影矩阵C的解和所述三维人脸模型表面常数Dm对所述待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述投影矩阵C的解和所述三维人脸模型表面常数Dm对所述待处理的二维人脸图像进行人脸旋转，得到人脸旋转后的二维人脸图像，包括：根据所述投影矩阵C的解和所述三维人脸模型表面常数Dm求出所述待处理的二维人脸图像的人脸拟校正位置；对所述待处理的二维人脸图像，在所述人脸拟校正位置处使用插值方法处理，得到人脸旋转后的二维人脸图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理的二维人脸图像，在所述人脸拟校正位置处使用插值方法处理，得到人脸旋转后的二维人脸图像，包括：对所述待处理的二维人脸图像，在所述人脸拟校正位置处使用双线性插值方法处理，得到人脸旋转后的二维人脸图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取摄像机内参矩阵A的解，包括：根据相机标定方法获取摄像机内参矩阵A的解。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述三维人脸模型在所述世界坐标系的三个坐标轴的方向上的偏转角度分别为零。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述二维坐标数值和所述三维坐标数值以及所述焦距求出旋转矩阵R的解和平移向量T的解，包括：将所述二维坐标数值、所述三维坐标数值和所述焦距带入第二预设公式，得到旋转矩阵R的解和平移向量T的解，所述第二预设公式为:ZcxZcyZc=fXcfYcZc=fR1TfTxfR2TfTyR3TTzXwYwZw1]]>其中，为平移向量；为旋...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈书楷，杨奇，
申请(专利权)人：厦门中控生物识别信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35