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