图像处理方法、装置、云处理设备和计算机程序产品制造方法及图纸

技术编号:18784403 阅读:105 留言:0更新日期:2018-08-29 07:11
本发明专利技术实施例提供一种图像处理方法、装置、云处理设备和计算机程序产品,涉及图像处理领域,在获取大量训练样本上无需人工参与,可以根据需要自动生成大量的训练样本图片,耗时短,速度快。本发明专利技术实施例提供的图像处理方法,包括:获取2D面部图像信息;对所述2D面部图像信息进行重建,生成对应的3D面部模型;提取所述3D面部模型的特征点,根据特征点确定人脸属性信息;根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型;利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本图片。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、云处理设备和计算机程序产品
本专利技术涉及图像处理
,特别涉及图像处理方法、装置、云处理设备和计算机程序产品。
技术介绍
在人机交互日渐发展的今天,人脸识别作为智能识别技术中的重要分支,得到了广泛关注,而且得到了迅猛的发展。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,其可以用于银行、交通、智能门禁、信息安全等领域。现阶段,为提高人脸识别的精准程度,多使用机器学习的方式来对人脸识别的算法进行训练。通过使用大量的、多样化训练样本,不断的提高算法的精准程度。由于人脸包含五官,具有一定的特殊性,往往在算法中会使用包含五官等特征作为识别基础,相应的,训练样本也会包含标注过前述特征的人脸图像数据。然而,现实生活中,被识别者的面部可能有各种样式的装饰物、遮挡物、光线明暗等情况,对人脸识别造成了很大的干扰,严重影响识别结果的精准程度。而对于采集训练样本来说,采集具有装饰物、遮挡物等样本的数量有限,并且人工采集大量的样本具有一定的难度,因此,现有技术中缺少一种可以快速生成具有装饰物、遮挡物等训练样本的方法。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像处理方法、装置、云处理设备和计算机程序产品,无需人工参与,可以根据需要自动生成大量的训练样本图片,速度快,耗时短,且样本数量庞大。第一方面,本专利技术实施例提供一种图像处理方法,包括:获取2D面部图像信息;对所述2D面部图像信息进行重建,生成对应的3D面部模型;提取所述3D面部模型的特征点,根据所述特征点确定人脸属性信息;根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型;利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本图片。如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,包括:确定所述人脸属性信息满足的判定条件并得到判定结果;根据所述判定结果检索对应的增强现实模型;将检索到的增强现实模型叠加至所述3D面部模型。如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,在所述根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型之前,所述方法还包括:根据所述人脸属性信息对所述3D面部模型进行调整。如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述方法还包括:添加背景至所述叠加3D面部模型;所述利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本,包括:利用摄像机为添加背景后的所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本图片。如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,在所述根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型之前,所述方法还包括:对所述2D面部图像信息进行光照估计,得到光照估计结果;在所述利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本之前,所述方法还包括:根据所述光照估计结果,对所述叠加3D面部模型进行调整。第二方面,本专利技术实施例还提供一种图像处理装置,包括:获取单元,用于获取2D面部图像信息;生成单元,用于对所述2D面部图像信息进行重建,生成对应的3D面部模型;提取单元,用于提取所述3D面部模型的特征点,根据特征点确定人脸属性信息;匹配单元,用于根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型;拍照单元,用于利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本图片。如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述匹配单元,具体用于:确定所述人脸属性信息满足的判定条件并得到判定结果;根据所述判定结果检索对应的增强现实模型;将检索到的增强现实模型叠加至所述3D面部模型。如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述装置还包括:调整单元,用于根据所述人脸属性信息对所述3D面部模型进行调整。第三方面,本专利技术实施例还提供一种云处理设备,所述设备包括处理器以及存储器;所述存储器用于存储指令,所述指令被所述处理器执行时,使得所述设备执行如第一方面中任一种所述的方法。第四方面,本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品,可直接加载到计算机的内部存储器中,并含有软件代码,所述计算机程序经由计算机载入并执行后能够实现如第一方面中任一种所述的方法。本专利技术实施例提供的图像处理方法、装置、云处理设备和计算机程序产品,通过对2D面部图像信息进行重建得到3D面部模型,然后再根据3D模型提取的人脸属性信息匹配增强现实模型叠加至3D面部模型形成叠加3D面部模型,最后使用摄像机为3D面部模型进行拍照,得到大量的训练样本图片,采用本专利技术实施例提供的技术方案,无需人工参与,可以根据需要自动生成大量的训练样本图片,速度快,耗时短,且样本数量庞大,解决了现有技术中缺少一种可以快速生成具有装饰物、遮挡物等训练样本的问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的图像处理方法实施例的流程图;图2为本专利技术实施例提供的图像处理方法实施例的另一流程图;图3为本专利技术实施例提供的图像处理方法实施例的另一流程图;图4为本专利技术实施例提供的图像处理方法实施例的另一流程图;图5为本专利技术实施例提供的图像处理装置实施例的结构示意图;图6为本专利技术实施例提供的图像处理装置实施例的另一结构示意图;图7为本专利技术实施例提供的图像处理装置实施例的另一结构示意图;图8为本专利技术实施例提供的图像处理装置实施例的另一结构示意图;图9为本专利技术实施例提供的云处理设备实施例的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本专利技术。在本专利技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地,取决于语境,短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。在日常生活中,有很多需要精确的人脸识别和真实人脸重现的场景,随着2D人脸识别和追踪技术的日渐成熟,大多数的人脸识别方法,都是基于2D人脸识别和追踪方法。然而,基于2D人脸追踪的方法并不能得到形象生动的真实人脸重现,对于人脸运动估计要求比较精确的应用领域,并不能到达需求。因此,3D人脸识别被广泛提出。为了提高人脸识别的精确程度,在本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:获取2D面部图像信息;对所述2D面部图像信息进行重建,生成对应的3D面部模型;提取所述3D面部模型的特征点,根据所述特征点确定人脸属性信息;根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型;利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本图片。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:获取2D面部图像信息;对所述2D面部图像信息进行重建,生成对应的3D面部模型;提取所述3D面部模型的特征点,根据所述特征点确定人脸属性信息;根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型;利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本图片。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,包括:确定所述人脸属性信息满足的判定条件并得到判定结果;根据所述判定结果检索对应的增强现实模型;将检索到的增强现实模型叠加至所述3D面部模型。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型之前,所述方法还包括:根据所述人脸属性信息对所述3D面部模型进行调整。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:添加背景至所述叠加3D面部模型;所述利用摄像机为所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本,包括:利用摄像机为添加背景后的所述叠加3D面部模型进行拍照,得到至少一张2D训练样本图片。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述人脸属性信息匹配增强现实模型,生成至少一个叠加3D面部模型之前,所述方法还包括:对所述2D面部图像信息进行光照估计,得到光照估计结果;在所述利用...

【专利技术属性】
技术研发人员:石芙源王恺廉士国
申请(专利权)人:达闼科技北京有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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