图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。所述方法包括：获取目标红外图像和目标深度图像，并根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中所述目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息；获取所述目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据所述目标人脸属性参数对所述目标人脸区域进行人脸匹配处理；若人脸匹配成功，则根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果；根据所述活体检测结果得到人脸验证结果。上述图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，可以提高图像处理的准确性。

Image processing method, device, computer readable storage medium and electronic device

The application relates to an image processing method, a device, a computer readable storage medium and an electronic device. The method includes: acquiring target infrared image and target depth image, and detecting the target face area according to the target infrared image. The target depth image is used to represent the depth information corresponding to the target infrared image, and acquiring the target face attribute parameters corresponding to the target face area. According to the target face attribute parameters, the target face area is matched; if the face matching is successful, the target face area is biopsy processed according to the target depth image, and the biopsy results are obtained; and the face verification results are obtained according to the biopsy results. The above image processing methods, devices, computer readable storage media and electronic devices can improve the accuracy of image processing.

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
由于人脸具有唯一性特征，因此人脸识别技术在智能终端中的应用越来越广泛。智能终端的很多应用程序都会通过人脸进行认证，例如通过人脸进行智能终端的解锁、通过人脸进行支付认证。同时，智能终端还可以对包含人脸的图像进行处理。例如，对人脸特征进行识别，根据人脸表情制作表情包，或者通过人脸特征进行美颜处理等。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，可以提高图像处理的准确率。一种图像处理方法，包括：获取目标红外图像和目标深度图像，并根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中所述目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息；获取所述目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据所述目标人脸属性参数对所述目标人脸区域进行人脸匹配处理；若人脸匹配成功，则根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果；根据所述活体检测结果得到人脸验证结果。一种图像处理装置，包括：人脸检测模块，用于获取目标红外图像和目标深度图像，并根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中所述目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息；人脸匹配模块，用于获取所述目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据所述目标人脸属性参数对所述目标人脸区域进行人脸匹配处理；活体检测模块，用于若人脸匹配成功，则根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果；人脸验证模块，用于根据所述活体检测结果得到人脸验证结果。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取目标红外图像和目标深度图像，并根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中所述目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息；获取所述目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据所述目标人脸属性参数对所述目标人脸区域进行人脸匹配处理；若人脸匹配成功，则根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果；根据所述活体检测结果得到人脸验证结果。一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：获取目标红外图像和目标深度图像，并根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中所述目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息；获取所述目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据所述目标人脸属性参数对所述目标人脸区域进行人脸匹配处理；若人脸匹配成功，则根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果；根据所述活体检测结果得到人脸验证结果。上述图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，可以获取目标红外图像和目标深度图像，根据目标红外图像进行人脸检测得到目标人脸区域。然后获取目标人脸区域的目标人脸属性参数，并根据目标人脸属性参数进行人脸匹配处理。当人脸匹配成功之后，再根据目标深度图像进行活体检测，根据活体检测结果得到最后的人脸验证结果。这样在人脸验证的过程中，可以根据红外图像进行人脸匹配，根据深度图像进行活体检测，提高了人脸验证的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一个实施例中图像处理方法的应用场景图；图2为一个实施例中图像处理方法的流程图；图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图；图4为一个实施例中计算深度信息的原理图；图5为又一个实施例中图像处理方法的流程图；图6为又一个实施例中图像处理方法的流程图；图7为一个实施例中实现图像处理方法的硬件结构图；图8为另一个实施例中实现图像处理方法的硬件结构图；图9为一个实施例中实现图像处理方法的软件架构示意图；图10为一个实施例中图像处理装置的结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一客户端称为第二客户端，且类似地，可将第二客户端称为第一客户端。第一客户端和第二客户端两者都是客户端，但其不是同一客户端。图1为一个实施例中图像处理方法的应用场景图。如图1所示，该应用场景中包括用户102和电子设备104。电子设备104中可安装摄像头模组，并获取用户102对应的目标红外图像和目标深度图像，并根据目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息。获取目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据目标人脸属性参数对目标人脸区域进行人脸匹配处理。若人脸匹配成功，则根据目标深度图像对目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果。根据活体检测结果得到人脸验证结果。其中，电子设备104可为智能手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等。图2为一个实施例中图像处理方法的流程图。如图2所示，该图像处理方法包括步骤202至步骤208。其中：步骤202，获取目标红外图像和目标深度图像，并根据目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息。在一个实施例中，电子设备上可以安装摄像头，并通过安装的摄像头获取图像。摄像头可以根据获取的图像的不同分为激光摄像头、可见光摄像头等类型，激光摄像头可以获取激光照射到物体上所形成的图像，可见光图像可以获取可见光照射到物体上所形成的图像。电子设备上可以安装若干个摄像头，且安装的位置不做限定。例如，可以在电子设备的正面面板上安装一个摄像头，在背面面板上安装两个摄像头，摄像头还可以以内嵌的方式安装于电子设备的内部，然后通过旋转或滑动的方式打开摄像头。具体地，电子设备上可安装前置摄像头和后置摄像头，前置摄像头和后置摄像头可以从不同的视角获取图像，一般前置摄像头可以从电子设备的正面视角获取图像，后置摄像头可以从电子设备的背面视角获取图像。电子设备获取的目标红外图像和目标深度图像是对应的，目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息。目标红外图像可以显示采集的拍摄物体的细节信息，目标深度图像可以表示拍摄图像的深度信息。在获取到目标红外图像之后，可以根据目标红外图像进行人脸检测，从而检测出上述目标红外图像中是否包含人脸。若上述目标红外图像中包含人脸，则提取该目标红外图像中人脸所在的目标人脸区域。由于目标红外图像和目标深度图像是对应的，因此在提取出目标人脸区域之后，就可以根据目标深度图像中的对应区域获取目标人脸区域中各个像素点对应的深度信息。步骤204，获取目标人脸区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标红外图像和目标深度图像，并根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中所述目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息；获取所述目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据所述目标人脸属性参数对所述目标人脸区域进行人脸匹配处理；若人脸匹配成功，则根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果；根据所述活体检测结果得到人脸验证结果。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标红外图像和目标深度图像，并根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，其中所述目标深度图像用于表示目标红外图像对应的深度信息；获取所述目标人脸区域对应的目标人脸属性参数，根据所述目标人脸属性参数对所述目标人脸区域进行人脸匹配处理；若人脸匹配成功，则根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，得到活体检测结果；根据所述活体检测结果得到人脸验证结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标红外图像和目标深度图像，包括：当第一处理单元检测到人脸验证指令时，控制摄像头模组采集红外图像和深度图像；其中，采集所述红外图像的第一时刻与采集所述深度图像的第二时刻之间的时间间隔小于第一阈值；根据所述红外图像获取目标红外图像，根据所述深度图像获取目标深度图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述红外图像获取目标红外图像，根据所述深度图像获取目标深度图像，包括：所述第一处理单元根据所述红外图像计算得到红外视差图像，并根据深度图像计算得到深度视差图像；所述第一处理单元将红外视差图像和深度视差图像发送给第二处理单元；所述第二处理单元根据红外视差图像进行校正得到目标红外图像，并根据深度视差图像进行校正得到目标深度图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标红外图像进行人脸检测确定目标人脸区域，包括：检测所述目标红外图像中的人脸区域；若所述目标红外图像中存在两个或两个以上的人脸区域，则将区域面积最大的人脸区域作为目标人脸区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标深度图像对所述目标人脸区域进行活体检测处理，包括：提取所述目标人脸区域在所述目标深度图像中对应的目标人脸深度区域，根据所述目标人脸深度区域获取目标活体属性参数；根据所述目标活体属性参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭子青，周海涛，欧锦荣，惠方方，谭筱，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44