【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸识别
，特别涉及一种人脸形状的匹配方法和系统。
技术介绍
随着计算机技术的进步，人脸识别的技术也越来越成熟。目前的人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。而形状是一个物体最直接的表现方式之一。相似形状的物体在日常生活中比比皆是，人脸也常常被拿来和其他物体作比对进行描述。比如形容人脸为鹅蛋脸，瓜子脸，及某人的脸和某种宠物狗相似等等。以特定物体描述人脸不仅能增加趣味性，而且还能使人脸表象更深刻。所以现有技术中单纯的对人脸进行身份鉴别的方式，已经不能满足用户的需求，怎样获取与人脸的形状特征相似的物体可能是用户更感兴趣的事情。
技术实现思路
为了实现根据人脸的形状特征获取与之相似的物体，本专利技术实施例中提供了一种人脸形状的匹配方法和系统。所述技术方案如下：一方面，提供了一种人脸形状的匹配方法，所述方法包括：获取待测试图像的样本；对所述图像的样本进行人脸检测，获得所述人脸的形状特征；将所述人...
【技术保护点】
一种人脸形状的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测试图像的样本；对所述图像的样本进行人脸检测，获得所述人脸的形状特征；将所述人脸的形状特征与模板图像数据库中所有模板图像的形状特征逐一进行匹配，得到与所述人脸最近似的模板图像。
【技术特征摘要】
1.一种人脸形状的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待测试图像的样本；
对所述图像的样本进行人脸检测，获得所述人脸的形状特征；
将所述人脸的形状特征与模板图像数据库中所有模板图像的形状特征逐一
进行匹配，得到与所述人脸最近似的模板图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测试图像的样本
之前，还包括：
建立模板图像数据库，所述模板图像数据库中包括模板图像的形状特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立模板图像数据库，
包括：
获得不同形状的物体图像，并截取所述每个物体图像的主体部分，获得规
整化的模板图像；
抽取所述每个规整化的模板图像的形状特征；
将所述每个规整化的模板图像对应的形状特征保存到模板图像数据库中。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述规整化的模板图像包括：
宠物类图像和/或食物类图像。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述抽取所述每个规整化的
模板图像的形状特征，包括：
获得所述每个规整化的模板图像的主体形状；
根据所述模板图像的主体形状，抽取所述模板图像的形状特征。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获得所述每个规整化的
模板图像的主体形状，包括：
当所述规整化的模板图像为宠物类图像时，通过训练五官形状的主动形状
模型ASM算法获得所述规整化的模板图像的主体形状；
当所述规整化的模板图像为食物类图像时，通过训练snake模型算法来定位
外边界形状获得所述规整化的模板图像的主体形状；
当所述规整化的模板图像为轮廓不明的图像时，通过canny边缘方法检测来
获得所述模板图像的边缘，再滤除所述模板图像的边缘的小边缘获得所述规整
化的模板图像的主体形状。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述模板图像的主
体形状，抽取所述模板图像的形状特征，包括：
对所述每个模板图像的主体形状进行几何模糊，得到所述模板图像对应的
模糊形状；
对所述模板图像对应的模糊形状进行采样，获得所述模板图像的形状特征，
所述模板图像的形状特征包括离散点坐标和几何模糊描述符。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸的形状特征
与模板图像数据库中所有模板图像的形状特征逐一进行匹配，得到与所述人脸
最近似的模板图像，包括：
根据所述人脸的形状特征的几何模糊描述符和模板图像数据库中每个模板
图像的几何模糊描述符，获得所述人脸的形状特征和所述每个模板图像的形状
特征的模糊算子差异；
根据所述人脸的形状特征的离散点坐标和所述每个模板图像的离散点坐
标，获得所述人脸的形状特征和所述模板图像数据库中每个模板图像的形状特
\t征的匹配形状差异；
根据所述人脸的形状特征和所述每个模板图像的形状特征的模糊算子差异
与所述人脸的形状特征和所述每个模板图像的形状特征的匹配形状差异，得到
所述人脸的形状特征和所述每个模板图像的形状特征的相似度；
获取所述得到的相似度中的最大相似度值，将所述最大相似度值的对应的
模板图像作为与所述人脸最近似的模板图像输出。
9.一种人脸形状的匹配系统，其特征在于，所述系统包括：
测试样本获取模块，用于获取待测试图像的...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊鹏飞，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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