一种人脸特征点定位方法及电子设备技术

本发明专利技术公开了一种人脸特征点定位方法及电子设备，属于图像处理领域。所述方法包括：获取当前视频帧；以及获取当前视频帧中人脸的特征点；判断人脸的特征点是否在预设特征点范围内，若在预设特征点范围内，则根据上一帧视频帧的人脸特征点的位置计算当前视频帧中人脸的特征点的位置；若不在预设特征点范围内，则根据当前视频帧之前的多帧视频帧的人脸特征点的平均位置计算当前视频帧中人脸的特征点的位置。本发明专利技术通过获取当前视频帧中人脸的特征点，判断人脸的特征点是否在预设特征点范围内，根据判断结果定位人脸特征点，避免了光照或姿态对人脸特征点定位的影响，提高了人脸特征点定位的准确性，提高了用户体验。

A face feature point location method and electronic equipment

The invention discloses a method for locating the feature point of a face and an electronic device, which belongs to the field of image processing. The method comprises: acquiring the current video frame; and obtaining the face in the video frame feature; feature points of face is in the default judgment feature point range, if the default feature points within the scope of the calculation of the face in the video frame feature points according to the facial feature points on a frame of video frames the location of feature points; if not in the preset range, the calculation of the face in the video frame feature points according to the average position of facial feature point multiple frames before the current frame. The present invention by acquiring the face in the video frame feature points and feature points of face is in the default judgment feature point range, according to the judgment result positioning facial feature points, avoid the influence of illumination or pose the facial feature points positioning, improve the accuracy of facial feature point positioning, improve the user experience.

【技术实现步骤摘要】
一种人脸特征点定位方法及电子设备
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种人脸特征点定位方法及电子设备。
技术介绍
近年来，随着即时视频应用在移动终端上的普及，通过即时视频实现与他人之间的交互越来越普及，在即时视频过程中不管是实现人脸美化，或人脸迁移等技术，都需要先对人脸的特征点进行定位，人脸特征点定位的准确与否，直接关系到后续程序中对人脸处理的好坏，所以需要提供一种能够在即时视频过程中实时并准确定位人脸特征点的方法。现有技术中，通过检测并识别即时视频帧中的人脸，根据识别结果，获取即时视频帧中人脸特征点的位置。但是，在很多情况下，即时视频帧中的人脸会受到光照或姿态等的影响，从而通过现有技术的方法获取的人脸特征点的位置往往会有偏差，不够准确。
技术实现思路
为了避免光照或姿态对人脸特征点定位的影响，提高人脸特征点定位的准确性，提高用户体验，本专利技术实施例提供了一种人脸特征点定位方法及电子设备。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种人脸特征点定位方法，所述方法包括：S1、获取当前视频帧；以及S2、获取所述当前视频帧中人脸的特征点；S3、判断所述人脸的特征点是否在预设特征点范围内，若在所述预设特征点范围内，则根据上一帧视频帧的人脸特征点的位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置；若不在所述预设特征点范围内，则根据所述当前视频帧之前的多帧视频帧的人脸特征点的平均位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。结合第一方面，在第一种可能实现的方式中，在所述获取当前视频帧之后，所述方法还包括：估计所述当前视频帧的光照情况；检测所述当前视频帧中的人脸；判断所述人脸的效果是否符合预设标准；若不符合所述预设标准，则调整摄像头参数。结合第一方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述估计所述当前视频帧的光照情况包括:估计所述当前视频帧的亮度和/或对比度。结合第一方面的第一种或第二种可能实现的方式，在第三种可能实现的方式中，在所述调整摄像头参数之后，所述方法还包括：执行步骤S1至步骤S3。结合第一方面，在第四种可能实现的方式中，所述获取所述当前视频帧中人脸的特征点之后，所述方法还包括：根据姿态分叉模型确定所述人脸的姿态。结合第一方面的第四种可能实现的方式，在第五种可能实现的方式中，所述方法还包括：根据光照分叉模型确定所述人脸的光照范围。结合第一方面的第四种或第五种可能实现的方式，在第六种可能实现的方式中，所述判断所述人脸的特征点是否在预设特征点范围内包括：判断所述人脸的特征点是否在姿态分叉模型和/或光照分叉模型关联的特征点库内。结合第一方面，在第七种可能实现的方式中，所述根据上一帧视频帧的人脸特征点的位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置包括：对上一帧视频帧的人脸特征点的位置进行回归，获取所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。结合第一方面，在第八种可能实现的方式中，所述根据所述当前视频帧之前的多个视频帧的人脸特征点的平均位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置包括：对所述当前视频帧之前的多个视频帧的人脸特征点的平均位置进行回归，获取所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。第二方面，提供了一种电子设备，所述设备包括：当前视频帧获取模块，用于获取当前视频帧；以及人脸特征点获取模块，用于获取所述当前视频帧中人脸的特征点；特征点范围判断模块，用于判断所述人脸的特征点是否在预设特征点范围内；计算模块，用于当所述特征点范围判断模块判定在所述预设特征点范围内时，根据上一帧视频帧的人脸特征点的位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置；以及当所述特征点范围判断模块判定不在所述预设特征点范围内，根据所述当前视频帧之前的多帧视频帧的人脸特征点的平均位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。结合第二方面，在第一种可能实现的方式中，所述设备还包括：光照估计模块，用于估计所述当前视频帧的光照情况；当前视频帧中人脸检测模块，用于检测所述当前视频帧中的人脸；人脸效果判断模块，用于判断所述人脸的效果是否符合预设标准；摄像头参数调整模块，用于当所述人脸效果判断模块判定不符合所述预设标准时，调整摄像头参数。结合第二方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述光照估计模块具体用于：估计所述当前视频帧的亮度和/或对比度。结合第二方面的第一种或第二种可能实现的方式，在所述摄像头参数调整模块调整摄像头参数之后，还包括：所述当前视频帧获取模块、所述人脸特征点获取模块、所述特征点范围判断模块及所述计算模块执行对应的操作。结合第二方面，在第四种可能实现的方式中，所述设备还包括：人脸姿态确定模块，用于根据姿态分叉模型确定所述人脸的姿态。结合第二方面的第四种可能实现的方式，在第五种可能实现的方式中，所述设备还包括：人脸光照范围确定模块，用于根据光照分叉模型确定所述人脸的光照范围。结合第二面的第四种或第五种可能实现的方式，在第六种可能实现的方式中，所述特征点范围判断模块具体用于：判断所述人脸的特征点是否在姿态分叉模型和/或光照分叉模型关联的特征点库内。结合第二方面，在第七种可能实现的方式中，所述计算模块包括：第一回归模块，用于对上一帧视频帧的人脸特征点的位置进行回归，获取所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。结合第二方面，在第八种可能实现的方式中，所述计算模块还包括：第二回归模块，用于对所述当前视频帧之前的多个视频帧的人脸特征点的平均位置进行回归，获取所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括显示屏、摄像头、存储器以及与所述显示屏、所述摄像头、所述存储器连接的处理器，其中，所述存储器用于存储一组程序代码，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作：S1、获取当前视频帧；以及S2、获取所述当前视频帧中人脸的特征点；S3、判断所述人脸的特征点是否在预设特征点范围内，若在所述预设特征点范围内，则根据上一帧视频帧的人脸特征点的位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置；若不在所述预设特征点范围内，则根据所述当前视频帧之前的多帧视频帧的人脸特征点的平均位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。结合第三方面，在第一种可能实现的方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作：估计所述当前视频帧的光照情况；检测所述当前视频帧中的人脸；判断所述人脸的效果是否符合预设标准；若不符合所述预设标准，则调整摄像头参数。结合第三方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作：估计所述当前视频帧的亮度和/或对比度。结合第三方面的第一种或第二种可能实现的方式，在第三种可能实现的方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作：执行步骤S1至步骤S3。结合第三方面，在第四种可能实现的方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作：根据姿态分叉模型确定所述人脸的姿态。结合第三方面的第四种可能实现的方式，在第五种可能实现的方式中，所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作：根据光照分叉模型确定所述人脸的光照范围。结合第三方面的第四种或第五种可能实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸特征点定位方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取当前视频帧；以及S2、获取所述当前视频帧中人脸的特征点；S3、判断所述人脸的特征点是否在预设特征点范围内，若在所述预设特征点范围内，则根据上一帧视频帧的人脸特征点的位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置；若不在所述预设特征点范围内，则根据所述当前视频帧之前的多帧视频帧的人脸特征点的平均位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。

【技术特征摘要】
1.一种人脸特征点定位方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取当前视频帧；以及S2、获取所述当前视频帧中人脸的特征点；S3、判断所述人脸的特征点是否在预设特征点范围内，若在所述预设特征点范围内，则根据上一帧视频帧的人脸特征点的位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置；若不在所述预设特征点范围内，则根据所述当前视频帧之前的多帧视频帧的人脸特征点的平均位置计算所述当前视频帧中所述人脸的特征点的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取当前视频帧之后，所述方法还包括：估计所述当前视频帧的光照情况；检测所述当前视频帧中的人脸；判断所述人脸的效果是否符合预设标准；若不符合所述预设标准，则调整摄像头参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述估计所述当前视频帧的光照情况包括:估计所述当前视频帧的亮度和/或对比度。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述调整摄像头参数之后，所述方法还包括：执行步骤S1至步骤S3。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前视频帧中人脸的特征点之后，所述方法还包括：根据姿态分叉模型确定所述人脸的姿态。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据光照分叉模型确定所述人脸的光照范围。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：武俊敏，
申请(专利权)人：掌赢信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31