人脸轮廓修正方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了人脸轮廓修正方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取人脸图像中人脸轮廓的初始关键点，并对初始关键点进行区域划分，得到多个初始关键点集合，获取人脸图像的梯度信息，针对每个初始关键点集合，基于梯度信息采用当前初始关键点集合对应的修正策略对当前初始关键点集合中的初始关键点进行修正，得到对应的修正关键点，并根据修正关键点确定人脸轮廓修正结果，其中，修正策略与当前初始关键点集合对应的人脸轮廓区域特点相关。本发明专利技术实施例提供的技术方案，梯度计算引入的计算量小，可有效提高修正效率，且针对人脸轮廓区域特点对初始的关键点进行划分，采用对应的修正策略分别进行修正，可以提高关键点检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
人脸轮廓修正方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及计算机视觉
，尤其涉及人脸轮廓修正方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
人脸关键点检测作为计算机视觉领域的基础性研究问题，在视频应用、身份验证以及监控安防等领域具有重要的应用价值，因此一直受到学术界和工业界的广泛关注。人脸关键点检测的主要任务是定位人脸的关键区域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和脸部轮廓等，为后续的其他处理提供准确的人脸信号。人脸轮廓相比于其它区域的关键点，具有更丰富的变化，是人脸关键点检测中的难点。为了提高人脸轮廓关键点检测(又称人脸轮廓关键点预测)的准确性，一般需要对初步检测结果进行修正，目前通常有两种方法。一种是引入级联的结构，通过多级精心设计的神经网络，由粗到细逐级地修正人脸关键点；另一种采用多任务学习的方法，利用人脸的属性信息(如性别等)，通过联合学习的方式同时处理关键点的回归任务以及人脸属性的分类任务。然而，这两种方法计算量大，效率低。因此，现有的人脸轮廓修正方案仍不够完善，需要改进。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸轮廓修正方法，其特征在于，包括：/n获取人脸图像中人脸轮廓的初始关键点，并对所述初始关键点进行区域划分，得到多个初始关键点集合；/n获取所述人脸图像的梯度信息；/n针对每个初始关键点集合，基于所述梯度信息采用当前初始关键点集合对应的修正策略对所述当前初始关键点集合中的初始关键点进行修正，得到对应的修正关键点，其中，所述修正策略与所述当前初始关键点集合对应的人脸轮廓区域特点相关。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸轮廓修正方法，其特征在于，包括：
获取人脸图像中人脸轮廓的初始关键点，并对所述初始关键点进行区域划分，得到多个初始关键点集合；
获取所述人脸图像的梯度信息；
针对每个初始关键点集合，基于所述梯度信息采用当前初始关键点集合对应的修正策略对所述当前初始关键点集合中的初始关键点进行修正，得到对应的修正关键点，其中，所述修正策略与所述当前初始关键点集合对应的人脸轮廓区域特点相关。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述梯度信息采用当前初始关键点集合对应的修正策略对所述当前初始关键点集合中的初始关键点进行修正，包括：
对于当前初始关键点集合中的每个初始关键点，基于所述梯度信息以及与当前初始关键点左右相邻的两个初始关键点，采用所述当前初始关键点集合对应的修正策略对所述当前初始关键点进行修正。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述梯度信息以及与所述当前初始关键点左右相邻的两个初始关键点，采用所述当前初始关键点集合对应的修正策略对所述当前初始关键点进行修正，包括：
在确定当前初始关键点以及与所述当前初始关键点左右相邻的两个初始关键点均可见的情况下，基于所述梯度信息以及与所述当前初始关键点左右相邻的两个初始关键点，采用所述当前初始关键点集合对应的修正策略对所述当前初始关键点进行修正。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述梯度信息以及与当前初始关键点左右相邻的两个初始关键点，采用所述当前初始关键点集合对应的修正策略对所述当前初始关键点进行修正，包括：
根据与当前初始关键点左右相邻的两个初始关键点确定轮廓线方向；
采用所述当前初始关键点集合对应的修正策略，基于所述梯度信息在所述轮廓线方向的垂直方向上搜索目标点，将所述目标点作为所述当前初始关键点对应的修正关键点，其中，所述当前初始关键点集合对应的修正策略中包括搜索范围。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述当前初始关键点集合对应的修正策略，基于所述梯度信息在所述轮廓线方向的垂直方向上搜索目标点，包括：
确定搜索范围内的起始搜索点，在所述起始搜索点基础上根据搜索步长确定其他搜索点；
基于所述梯度信息采用预设得分确定方式确定各搜索点的得分，根据所述得分确定目标点。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述梯度信息采用预设得分确定方式确定各搜索点的得分，包括：
对于每个搜索点，根据当前搜索点在纵深方向的投影大小以及当前搜索点与所述当前初始关键点的距离，确定所述当前搜索点的得分，其中，所述当前搜索点在纵深方向的投影大小与所述当前搜索点对应的梯度信息相关。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述得分确定目标点，包括：
根据所述得分计算所述垂直方向的不同搜索步数分别对应的总得分；
以所述总得分最高为目标，确定对应的目标搜索步数；
根据所述目标搜索步数和所述起始搜索点确定目标点。


8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定搜索范...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄秋实，叫洁宁，陈绿然，王俊东，项伟，
申请(专利权)人：广州市百果园信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44