本发明专利技术公开了一种基于年龄估计的图像美颜方法和装置，其通过预设不同年龄类型所对应的不同的美颜方案，对待处理图像进行人脸识别，并获取识别到人脸图像以及人脸图像上的年龄特征，然后对所述的人脸图像根据所述的年龄特征进行年龄类型的估计，最后根据估计的年龄类型获取对应的美颜方案，并根据该美颜方案对待处理图像进行美颜处理，得到效果图像；从而保证不同年龄的人物图像得到其最合适的美颜效果，从而使美颜的效果更好。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及图像处理
，特别是一种基于年龄估计的图像美颜方法及其应 用该方法的装置。
技术介绍
在崇尚青春美丽的时代，越来越多的人喜欢通过自拍并通过网络分享拍摄的照片 来展现自己，现有的自拍技术也有傻瓜式的美颜功能，例如瞬间自动进行磨皮、美白、瘦脸、 眼部增强、五官立体等多种美颜功能，无需通过专业软件进行PS，可直接生成美颜效果的照 片，非常方便快捷；但是，现有的自动美颜技术由于不够智能化，对所有年龄层次的人群均 采用统一的美颜方案，没有根据年龄的不同而执行不同的美颜效果，从而导致一些美颜效 果不符合照片等问题的出现，例如对于婴幼儿或儿童类年龄层，就无需使用自动瘦脸功能。
技术实现思路
本专利技术为解决上述问题，提供了一种基于年龄估计的图像美颜方法和装置，通过 根据年龄的不同而执行不同的美颜方案，美颜效果更自然。 为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为： 一种基于年龄估计的图像美颜方法，其特征在于，包括W下步骤： 10.预设不同年龄类型所对应的不同的美颜方案； 20.对待处理图像进行人脸识别，并获取识别到人脸图像W及人脸图像上的年龄 特征；[000引30.对所述的人脸图像根据所述的年龄特征进行年龄类型的估计； 40.根据估计的年龄类型获取对应的美颜方案，并根据该美颜方案对待处理图像 进行美颜处理，得到效果图像。 优选的，所述的步骤30中对所述的人脸图像根据所述的年龄特征进行年龄类型 的估计，主要是利用卷积神经网络的方法对所述的人脸图像进行年龄估计。 优选的，所述的步骤30进一步包括W下步骤： 31.收集样本图像，并根据样本图像的年龄特征进行人工标注各个样本图像的年 龄类型，并预设标准人脸图； 32.比对样本图像的人脸特征关键点和标准人脸图的人脸特征关键点，对样本图 像进行关键点对齐和调整，再对调整后的样本图像进行轮廓提取得到样本图像的人脸轮廓 图，并将该样本图像的人脸轮廓图进行归一化处理并输入卷积神经网络系统进行分类模型 的训练； 33.获取从待处理图像中识别到的人脸图像，比对该人脸图像的人脸特征关键点 和标准人脸图的人脸特征关键点，对所述的人脸图像进行关键点对齐和调整，再对调整后 的人脸图像进行轮廓提取得到所述人脸图像的人脸轮廓图，并将人脸图像的人脸轮廓图采 用所述的分类模型进行年龄分类，得到所述人脸图像的年龄类型。 优选的，在进行分类模型的训练过程中，卷积神经网络系统将分类错误的样本图 像收集起来并依次执行步骤31及步骤32,直到超过预期结果时定为所述步骤32所训练出 来的分类模型为最佳分类模型，并在所述的步骤33中采用该最佳分类模型对所述人脸图 像的人脸轮廓图进行年龄分类，得到所述人脸图像的年龄类型。 优选的，所述的步骤32中比对样本图像的人脸特征关键点和标准人脸图的人脸 特征关键点，对样本图像进行关键点对齐和调整，或者，所述的步骤33中比对所述人脸图 像的人脸特征关键点和标准人脸图的人脸特征关键点，对所述人脸图像进行关键点对齐和 调整，主要是通过预设标准人脸图及其对应的人脸特征关键点，并根据获取的样本图像或 人脸图像的人脸区域及其对应的人脸特征关键点，利用仿射变换对样本图像或人脸图像的 人脸特征关键点进行对齐和调整，再对调整后的样本图像或人脸图像进行轮廓提取得到调 整后的人脸轮廓图，并将该调整后的人脸轮廓图作为所述样本图像或人脸图像的人脸轮廓 图。 优选的，所述的轮廓提取主要是对所述调整后的样本图像或人脸图像进行小波变 换，得到低频分量的频域图像，即所述的人脸轮廓图。[001引优选的，所述的步骤33中将所述人脸图像的人脸轮廓图采用所述的分类模型进 行年龄分类得到所述人脸图像的年龄类型，主要是将所述的所述人脸图像的人脸轮廓图放 入卷积神经网络系统中进行计算所述人脸图像每一种年龄类型的概率，并选择概率最大的 年龄类型作为所述人脸图像的年龄类型。 优选的，所述的年龄类型包括；婴幼儿、儿童、少年、青年、中年、老年；所述的不同 年龄类型所对应的不同的美颜方案进一步包括： a.若估计的年龄类型为婴幼儿或儿童，则对应的美颜方案至少包括W下一种或多 种的组合：嫩肤处理或亮肤处理；[002U b.若估计的年龄类型为少年，则对应的美颜方案至少包括W下一种或多种的组 合；枯痘枯斑处理、高光调整、轻度磨皮处理或者美白亮肤处理； C.若估计的年龄类型为青年，则对应的美颜方案至少包括W下一种或多种的组 合；枯痘枯斑处理、中轻度磨皮处理、眼睛放大处理、亮眼处理、瘦脸处理或者美白亮肤处 理； d.若估计的年龄类型为中年，则对应的美颜方案至少包括W下一种或多种的组 合；枯斑枯痘处理、中重度磨皮处理、眼睛放大处理、亮眼处理、瘦脸处理或者美白亮肤处 理； e.若估计的年龄类型为老年，则对应的美颜方案至少包括W下一种或多种的组 合；重度磨皮处理、美白亮肤处理、眼睛放大处理、亮眼处理、立体嘴唇处理、嘴角提拉处理 或者眼角提拉处理。 另外，本专利技术还提供了一种基于年龄估计的图像美颜装置，其特征在于，其包括： 接收模块，其用于接收从摄像头或者本地文件中获取的待处理图像； 人脸识别模块，其对所述的待处理图像进行人脸识别，并获取识别到人脸图像W 及人脸图像上的年龄特征；[002引年龄分类模块，其对所述的人脸图像根据所述的年龄特征进行年龄类型的估计； 执行模块，其根据估计的年龄类型获取与该年龄类型相对应的美颜方案，并根据 该美颜方案对待处理图像进行美颜处理，得到效果图像。 优选的，所述的年龄分类模块进一步包括： 采样单元，用于收集样本图像W供人工标注各个样本图像的年龄类型； 编辑单元，其通过比对所述的样本图像或获取的所述人脸图像的人脸特征关键 点和预设的标准人脸图的人脸特征关键点，对样本图像或人脸图像进行关键点对齐和调 整，再对调整后的样本图像或人脸图像进行轮廓提取得到样本图像或人脸图像的人脸轮廓 图； 归一化单元，将所述的样本图像或人脸图像的人脸轮廓图进行归一化处理； 学习单元，将归一化处理后的样本图像或人脸图像的人脸轮廓图输入卷积神经网 络系统进行分类模型的训练； 判断单元，将所述人脸图像的人脸轮廓图采用所述的分类模型进行年龄分类，W 判断所述人脸图像的年龄类型。 本专利技术的有益效果是； 本专利技术的一种基于年龄估计的图像美颜方法和装置，其通过预设不同年龄类型所 对应的不同的美颜方案，对待处理图像进行人脸识别，并获取识别到人脸图像W及人脸图 像上的年龄特征，然后对所述的人脸图像根据所述的年龄特征进行年龄类型的估计，最后 根据估计的年龄类型获取当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于年龄估计的图像美颜方法，其特征在于，包括以下步骤：10.预设不同年龄类型所对应的不同的美颜方案；20.对待处理图像进行人脸识别，并获取识别到人脸图像以及人脸图像上的年龄特征；30.对所述的人脸图像根据所述的年龄特征进行年龄类型的估计；40.根据估计的年龄类型获取对应的美颜方案，并根据该美颜方案对待处理图像进行美颜处理，得到效果图像。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，傅松林，李志阳，陆居平，
申请(专利权)人：厦门美图之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35
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