一种实现人脸补全的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种实现人脸补全的方法及系统，包括：提取数据库中保存的人像数据中的人脸特征，并进行机器学习以建立人脸补全模型；获取图像采集设备根据预设的图像采集规则采集的人脸图像；当所述人脸图像为真人图像时，判断所述人脸图像的关键特征点和图像完整度是否满足预设的人脸补全条件；当所述人脸图像的关键特征点和图像完整度满足预设的人脸补全条件时，利用所述人脸补全模型补全所述人脸图像。本发明专利技术通过从统计的观点寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，并通过建立人脸补全模型对采集的人脸图像进行人脸补全，以进行人脸识别，为金融、公安、教育、医疗等多种行业提供了便利，具有重要的意义。

A Method and System for Face Completion

The invention discloses a method and system for realizing face completion, which includes: extracting face features from image data stored in the database, and machine learning to establish face completion model; acquiring face images collected by image acquisition equipment according to preset image acquisition rules; and judging key feature points of the face image when the face image is a real person image. Whether or not the image integrity satisfies the preset condition of face completion; when the key feature points and image integrity of the face image satisfy the preset condition of face completion, the face completion model is used to complete the face image. The invention finds the basic elements of face image distribution from the statistical point of view, namely the eigenvector of covariance matrix of face image sample set, and completes the collected face image by establishing a face completion model for face recognition, which provides convenience for finance, public security, education, medical and other industries and has important significance.

【技术实现步骤摘要】
一种实现人脸补全的方法及系统
本专利技术涉及人脸识别
，并且更具体地，涉及一种实现人脸补全的方法及系统。
技术介绍
随着科学技术的发展，人工智能正越来越多地进入并改变着我们的日常生活。人脸补全系统以人脸识别技术为核心。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。人脸识别在生活中普遍应用，但人脸识别技术面前有很多问题难以解决，例如：1)光线问题，光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。尤其是在夜晚，由于光线不足造成的面部阴影会导致识别率的急剧下降，使得系统难以满足实用要求。2)面部表情，面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。3)遮挡问题，对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实现人脸补全的方法，其特征在于，所述方法包括：提取数据库中保存的人像数据中的人脸特征，并进行机器学习以建立人脸补全模型；获取图像采集设备根据预设的图像采集规则采集的人脸图像；当所述人脸图像为真人图像时，判断所述人脸图像的关键特征点和图像完整度是否满足预设的人脸补全条件；当所述人脸图像的关键特征点和图像完整度满足预设的人脸补全条件时，利用所述人脸补全模型补全所述人脸图像。

【技术特征摘要】
1.一种实现人脸补全的方法，其特征在于，所述方法包括：提取数据库中保存的人像数据中的人脸特征，并进行机器学习以建立人脸补全模型；获取图像采集设备根据预设的图像采集规则采集的人脸图像；当所述人脸图像为真人图像时，判断所述人脸图像的关键特征点和图像完整度是否满足预设的人脸补全条件；当所述人脸图像的关键特征点和图像完整度满足预设的人脸补全条件时，利用所述人脸补全模型补全所述人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述人脸图像的图像质量进行检测，以获取图像质量检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述图像质量检测结果是否大于等于预设图像质量阈值；若是，则确定所述人脸图像满足采集要求；反之，则确定所述人脸图像不满足采集要求，并返回图像不满足采集要求消息至图像采集终端。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述人脸图像是否为真人图像包括：计算图像采集设备的采集窗口在采集的人脸图像的每个特征子脸对应的子脸空间的投影距离；其中，所述特征子脸包括：五官的样本集协方差矩阵的特征向量；判断每个特征子脸对应的投影距离是否满足预设判断阈值；若满足，则确定所述人脸图像为真人图像；反之，则确定所述人脸图像为非真人图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述人脸图像为真人图像时，判断所述人脸图像的关键特征点和图像完整度是否满足预设的人脸补全条件，包括：当所述人脸图像为真人图像时，对所述人脸图像进行分析，提取所述人脸图像所包含的关键特征点，并计算所述所述人脸图像的图像完整度；将所述人脸图像所包含的关键特征点和预设的关键特征点集合进行比较，以判断所述人脸图像所包含的关键特征点是否齐全；判断所述人脸图像的图像完整度是否大于等于预设完整度阈值；若所述人脸图像所包含的关键特征点齐全，并且图像完整度大于等于预设完整度阈值，则确定所述人脸图像的关键特征点和图像完整度满足预设的人脸补全条件；反之，则确定所述人脸图像的关键特征点和图像完整度不满足预设的人脸补全条件。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述人脸补全模型补全所述人脸图像，包括：对所述人脸补全模型中的与人脸识别相关的函数进行初始化处理，并对经过预处理的人脸图像进行元组形式校对，以生成图像样本矩阵；其中，所述图像样本矩阵的行属性为组织形式，列属性为样本函数；对所述图像样本矩阵进行标签化和降维处理，以获取变换矩阵，并对所述图像样本矩阵和变换矩阵的维度进行平均值处理，以获取矩阵维度平均值；人脸补全模型中的预测函数利用所述矩阵维度平均值基于已知学习深度补全所述人脸图像。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：对所述人脸图像依次进行灰度化处理、尺寸统一处理和直方图均衡化处理。8.一种实现人脸补全的系统，其特征在于，所述系统包括：人脸补全模型建立单元，用于提取数据库中...

【专利技术属性】
技术研发人员：牟森，王申，冯玉珠，程思进，耿方，梁宵，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11