一种面部特征的有效性判定方法及电子设备技术

一种面部特征的有效性判定方法及电子设备，用以解决基于机器学习的方法判定复杂度高的问题。通过第一视频图像的面部特征确定姿态信息和/或面部变化信息；其中，姿态信息用于表征所述第一视频图像中面部特征所指示的人物头部的偏转度，所述面部变化信息用于表征所述人物头部在所述第一视频图像与第二视频图像中的位置变化情况，所述第二视频图像为所述第一视频图像所属的视频流中所述第一视频图像的前一帧图像；然后根据所述姿态信息和/或所述面部变化信息，确定所述面部特征是否为无效特征，进而再确定是否对第一视频图像的人物面部进行三维重建处理，无需预先训练模型，复杂度较低，处理时间较短。

【技术实现步骤摘要】
一种面部特征的有效性判定方法及电子设备
本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种面部特征的有效性判定方法及电子设备。
技术介绍
目前有些笔记本电脑上的摄像头为隐藏式设计，其位于屏幕下方。用户通过笔记本上的摄像头采集图像时，画面中的人脸存在向上仰角，用户体验较差。因此需要对人脸角度进行校正。现一般三维重建技术对单帧的人脸图像进行三维重建，比如，采用三维可变形模型(3dmorphablemodel，3DMM)技术，进而实现对摄像头画面中的面部校正，以增强用户体验。三维重建技术一般基于识别到的面部特征，对面部进行重构、调整。因此三维重建技术的面部效果依赖于面部特征中特征点识别的准确性。现有一般通过机器学习的方法来判断面部特征的有效性，但是机器学习依据预先训练的模型，而模型的可信度依赖于训练样本，因此判定的可信度无法确定，并且机器学习的判定方式复杂度高。
技术实现思路
本申请实施例提供一种面部特征的有效性判定方法及电子设备，用以解决基于机器学习的方法判定复杂度高的问题。第一方面，本申请实施例提供一种面部特征的有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面部特征的有效性判定方法，其特征在于，包括：/n电子设备获取第一视频图像的面部特征；/n所述电子设备根据所述第一视频图像的面部特征确定姿态信息和/或面部变化信息；所述姿态信息用于表征所述第一视频图像中面部特征所指示的人物头部的偏转度，所述面部变化信息用于表征所述人物头部在所述第一视频图像与第二视频图像中的位置变化情况，所述第二视频图像为在所述第一视频图像所属的视频流中，位于所述第一视频图像前面的一帧图像，第二视频图像与所述第一视频图像间隔的视频图像数量位于预设数量范围内；/n所述电子设备根据所述姿态信息和/或所述面部变化信息，确定所述面部特征是否为无效特征。/n

【技术特征摘要】
1.一种面部特征的有效性判定方法，其特征在于，包括：
电子设备获取第一视频图像的面部特征；
所述电子设备根据所述第一视频图像的面部特征确定姿态信息和/或面部变化信息；所述姿态信息用于表征所述第一视频图像中面部特征所指示的人物头部的偏转度，所述面部变化信息用于表征所述人物头部在所述第一视频图像与第二视频图像中的位置变化情况，所述第二视频图像为在所述第一视频图像所属的视频流中，位于所述第一视频图像前面的一帧图像，第二视频图像与所述第一视频图像间隔的视频图像数量位于预设数量范围内；
所述电子设备根据所述姿态信息和/或所述面部变化信息，确定所述面部特征是否为无效特征。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电子设备根据所述第一视频图像的面部特征确定姿态信息和/或面部变化信息，包括：
所述电子设备在所述面部特征中不包括位于所述第一视频图像的边缘区域内的特征点时，根据所述第一视频图像的面部特征确定姿态信息和/或面部变化信息。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述姿态信息包括用于表征所述人物头部左右转动的水平偏转度、用于表征所述人物头部抬头或者低头的垂直偏转度和用于表征所述人物头部歪斜程度的倾斜度中的至少一项，或者，
所述面部变化信息包括所述人物头部在所述第一视频图像的位置相比第二视频图像中的人物头部的位置之间的位移、所述第一视频图像的面部图像与所述第二视频图像的面部图像之间的图像相似度中的至少一项。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述电子设备根据所述姿态信息和/或所述面部变化信息，确定所述面部特征是否为无效特征，包括：
所述电子设备确定满足如下至少一个条件时，确定所述第一视频图像中的面部特征为无效特征；
所述位移大于第一阈值；
所述图像相似度大于第二阈值；
所述水平偏转度大于第三阈值；
所述垂直偏转度大于第四阈值；
所述倾斜度大于第五阈值。


5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述面部特征包括N组特征点，所述N为大于或者等于1的正整数，不同组特征点所属的面部器官不同；
所述电子设备根据所述第一视频图像的面部特征确定所述面部变化信息中的所述位移，包括：
所述电子设备确定第一视频图像的第i组特征点的参考点与第二视频图像中第i组特征点的参考点之间的距离，得到N组距离，i取遍小于或者等于N的正整数；
所述电子设备将所述N组距离的平均值确定为所述位移，或者将归一化处理后的所述N组距离的平均值确定为所述位移。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述面部特征包括M组特征点，所述M为大于或者等于1的正整数，不同组特征点所属的面部器官不同；
所述电子设备根据所述第一视频图像的面部特征确定所述面部变化信息中的所述图像相似度，包括：
所述电子设备确定所述第一视频图像中的第j个局部特征图像与所述第二视频图像中的第j个局部特征图像之间的相似度，得到M个相似度，j取遍小于或者等于M的正整数；
其中，所述第一视频图像中的第j个局部特征图像是基于所述第一视频图像的第j组特征点所包围的范围确定的，所述第二视频图像中的第j个局部特征图像是基于所述第二视频图像的第j组特征点所包围的范围确定的；
所述电子设备将所述M个相似度的平均值确定为所述图像相似度。


7.如权利要求3-6任一项所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈天珞，秦磊，周恒，丁欣，姜永涛，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44