人脸抠图方法、系统、电子装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种人工智能技术，揭露了一种人脸抠图方法，该方法包括：通过训练好的人脸定位网络模型对目标图像进行人脸检测，得到人脸旋转角和人脸坐标；根据所述人脸旋转角和所述人脸坐标构建原始三角形和目标三角形；根据所述原始三角形和所述目标三角形基于仿射变换实现从所述目标图像中的人脸抠图，得到人脸图像。本发明专利技术还提供一种人脸抠图系统、电子装置及计算机可读存储介质。本发明专利技术提供的人脸抠图方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质能够对目标图像进行360度的人脸检测以及人脸矫正，返回符合规格要求的人脸图像。

【技术实现步骤摘要】
人脸抠图方法、系统、电子装置及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种人脸抠图方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
身份证人脸识别是一种常见的图像识别应用场景，但是，由于用户上传的身份证影像数据各式各样，并且身份证摆放位置多样，给身份证人脸识别带来了困难和资源浪费。因此，对身份证影像进行标准的人脸抠图就显得十分有必要。目前，业界普遍使用的人脸抠图方法有：基于多次旋转身份证进行人脸检测并抠图的方法，即通过多次旋转身份证直至检测到人脸再进行人脸关键点检测。此类方法的不足之处是：当选用较强的人脸检测器时，容易返回上下颠倒或者人脸朝左朝右的人脸，不利于进一步的人脸关键点检测和矫正人脸；当选用较弱检测器时，则容易导致身份证检测不到人脸。基于人脸检测和人脸关键点矫正抠图的方法，即通过人脸检测和人脸关键点检测，算出两个眼睛中心点连线与水平线的夹角来旋转人脸，以达到矫正的效果并根据人脸坐标裁出人脸图像。此类方法存在的不足是：当用户上传的身份证图像是上下颠倒或者旋转了90度时，检测出的人脸关键点不准，导致没法实现较准确的人脸矫正。综上所述，如何从各种摆放位置的身份证影像中准确地抠出符合规格要求的人脸图像，已经成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出一种人脸抠图方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质，以解决至少一个上述技术问题。首先，为实现上述目的，本专利技术提出一种人脸抠图方法，该方法包括步骤：通过训练好的人脸定位网络模型对目标图像进行人脸检测，得到人脸旋转角和人脸坐标；根据所述人脸旋转角和所述人脸坐标构建原始三角形和目标三角形；及根据所述原始三角形和所述目标三角形基于仿射变换实现从所述目标图像中的人脸抠图，得到人脸图像。可选地，所述通过训练好的人脸定位网络模型对目标图像进行人脸检测，得到人脸旋转角和人脸坐标包括：将所述目标图像输入到训练好的所述人脸定位网络模型中，输出人脸热度图、人脸尺度图、人脸中心偏移量图和人脸旋转角图；根据所述人脸热度图、所述人脸尺度图、所述人脸中心偏移量图及人脸框规则得到所述目标图像中的人脸坐标；从所述人脸旋转角图中获取人脸旋转角。可选地，所述人脸定位网络模型的训练过程包括：将人脸训练图像进行预处理；根据预处理后的所述人脸训练图像生成预测的人脸热度图、人脸尺度图、人脸中心偏移量图和人脸旋转角图；分别计算所述人脸热度图、所述人脸尺度图、所述人脸中心偏移量图、所述人脸旋转角图的损失值，并按照预设的不同权重进行串联得到总损失值；将所述总损失值进行反传，继续获取下一个人脸训练图像进行训练，直至所述人脸定位网络模型的参数收敛。可选地，所述人脸训练图像中包括人工标注的人脸旋转角真实值，所述根据预处理后的所述人脸训练图像生成预测的人脸旋转角图包括：将所述人脸旋转角图的人脸中心点位置对应的特征值标注为所述真实值，将所述人脸旋转角图的其他像素点位置对应的特征值标注为0。可选地，所述根据所述人脸热度图、所述人脸尺度图、所述人脸中心偏移量图及人脸框规则得到所述目标图像中的人脸坐标包括：将所述人脸热度图中特征值大于预设阈值的像素点确定为人脸区域；在所述人脸中心偏移量图上所述人脸区域对应位置获取人脸坐标偏移量，与所述人脸热度图的坐标相加，得到人脸中心点位置；在所述人脸尺度图上经过指数换算计算出人脸的宽和高，从而得到人脸检测框，再经过非极大值抑制剔除重复的人脸检测框，将所述人脸检测框的位置坐标确定为所述目标图像中的人脸坐标。可选地，所述根据所述人脸旋转角和所述人脸坐标构建原始三角形和目标三角形包括：对所述人脸检测框按预定比例向四周进行外扩，得到外扩人脸框；根据所述外扩人脸框及其中心点的坐标以及所述人脸旋转角构造三个旋转点；根据所述三个旋转点构建原始三角形；根据所述外扩人脸框的宽高构建目标三角形。可选地，所述根据所述原始三角形和所述目标三角形基于仿射变换实现从所述目标图像中的人脸抠图，得到人脸图像包括：根据所述原始三角形和所述目标三角形通过获取仿射变换函数求得仿射变换矩阵；根据所述仿射变换矩阵通过仿射变换函数从所述目标图像中进行人脸抠图，得到矫正后的人脸图像。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种人脸抠图系统，所述系统包括：检测模块，用于通过训练好的人脸定位网络模型对目标图像进行人脸检测，得到人脸旋转角和人脸坐标；构建模块，用于根据所述人脸旋转角和所述人脸坐标构建原始三角形和目标三角形；及抠图模块，用于根据所述原始三角形和所述目标三角形基于仿射变换实现从所述目标图像中的人脸抠图，得到人脸图像。进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子装置，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的人脸抠图程序，所述人脸抠图程序被所述处理器执行时实现如上述的人脸抠图方法的步骤。进一步地，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有人脸抠图程序，所述人脸抠图程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的人脸抠图方法的步骤。相较于现有技术，本专利技术所提出的人脸抠图方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质，可以对身份证影像等目标图像进行360度的人脸检测以及人脸矫正，返回符合规格要求的人脸图像。附图说明图1是本专利技术人脸抠图方法较佳实施例的流程示意图；图2是本专利技术中人脸定位网络模型的训练过程的流程示意图；图3是图1中步骤S400的细化流程示意图；图4是图1中步骤S402的细化流程示意图；图5是图1中步骤S404的细化流程示意图；图6是本专利技术中一种从目标图像进行人脸抠图得到人脸图像的示意图；图7是本专利技术电子装置一可选的硬件架构的示意图；图8是本专利技术人脸抠图系统较佳实施例的程序模块示意图；本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术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用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸抠图方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过训练好的人脸定位网络模型对目标图像进行人脸检测，得到人脸旋转角和人脸坐标；/n根据所述人脸旋转角和所述人脸坐标构建原始三角形和目标三角形；及/n根据所述原始三角形和所述目标三角形基于仿射变换实现从所述目标图像中的人脸抠图，得到人脸图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸抠图方法，其特征在于，所述方法包括：
通过训练好的人脸定位网络模型对目标图像进行人脸检测，得到人脸旋转角和人脸坐标；
根据所述人脸旋转角和所述人脸坐标构建原始三角形和目标三角形；及
根据所述原始三角形和所述目标三角形基于仿射变换实现从所述目标图像中的人脸抠图，得到人脸图像。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过训练好的人脸定位网络模型对目标图像进行人脸检测，得到人脸旋转角和人脸坐标包括：
将所述目标图像输入到训练好的所述人脸定位网络模型中，输出人脸热度图、人脸尺度图、人脸中心偏移量图和人脸旋转角图；
根据所述人脸热度图、所述人脸尺度图、所述人脸中心偏移量图及人脸框规则得到所述目标图像中的人脸坐标；
从所述人脸旋转角图中获取人脸旋转角。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述人脸定位网络模型的训练过程包括：
将人脸训练图像进行预处理；
根据预处理后的所述人脸训练图像生成预测的人脸热度图、人脸尺度图、人脸中心偏移量图和人脸旋转角图；
分别计算所述人脸热度图、所述人脸尺度图、所述人脸中心偏移量图、所述人脸旋转角图的损失值，并按照预设的不同权重进行串联得到总损失值；
将所述总损失值进行反传，继续获取下一个人脸训练图像进行训练，直至所述人脸定位网络模型的参数收敛。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人脸训练图像中包括人工标注的人脸旋转角真实值，所述根据预处理后的所述人脸训练图像生成预测的人脸旋转角图包括：
将所述人脸旋转角图的人脸中心点位置对应的特征值标注为所述真实值，将所述人脸旋转角图的其他像素点位置对应的特征值标注为0。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸热度图、所述人脸尺度图、所述人脸中心偏移量图及人脸框规则得到所述目标图像中的人脸坐标包括：
将所述人脸热度图中特征值大于预设阈值的像素点确定为人脸区域；
在所述人脸中心偏移量图上所述人...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪叁亮，赖众程，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44