人脸卡通化方法、设备及计算机存储介质技术

本发明专利技术公开了一种人脸卡通化方法、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：采用基于自适应卷积的人脸检测模型，提取输入图像的预设数量个人脸关键点；基于所述人脸关键点，提取头部图像；基于改进的U

【技术实现步骤摘要】
人脸卡通化方法、设备及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种人脸卡通化方法、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]在实现自动化乳腺超声扫查时，需要使用深度相机对乳房位置进行定位和拍摄，但相机拍摄的图像中可能存在人脸，患者在进行乳腺超声扫查时，不能很好的保护个人隐私，存在隐私图片曝光的风险。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供一种人脸卡通化方法、设备及计算机存储介质，解决了超声扫查中患者隐私保护的问题，实现了超声扫查中患者人脸的卡通化，保证了患者在检查中的隐私保护。
[0004]本申请实施例提供了一种人脸卡通化方法，所述方法包括：
[0005]采用基于自适应卷积的人脸检测模型，提取输入图像的预设数量个人脸关键点；
[0006]基于所述人脸关键点，提取头部图像；
[0007]基于改进的U
‑
Net网络模型对所述头部图像进行头像分割，提取头像；
[0008]基于所述头像执行卡通化处理，生成卡通头像；r/>[0009]将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸卡通化方法，其特征在于，所述方法包括：采用基于自适应卷积的人脸检测模型，提取输入图像的预设数量个人脸关键点；基于所述人脸关键点，提取头部图像；基于改进的U
‑
Net网络模型对所述头部图像进行头像分割，提取头像；基于所述头像执行卡通化处理，生成卡通头像；将所述输入图像中的头像替换为所述卡通头像。2.如权利要求1所述的人脸卡通化方法，其特征在于，所述采用基于自适应卷积的人脸检测模型，提取输入图像的预设数量个人脸关键点步骤之前，还包括：基于自适应卷积创建人脸检测模型，具体包括：将训练集中的图像输入所述基于自适应卷积的人脸检测模型，生成人脸检测结果；将所述人脸检测结果与图像标签进行比对并计算误差；将所述误差反向传播，更新所述基于自适应卷积的人脸检测模型的参数；直至所述误差满足预设阈值，生成所述基于自适应卷积的人脸检测模型。3.如权利要求1所述的人脸卡通化方法，其特征在于，所述采用基于自适应卷积的人脸检测模型，提取输入图像的预设数量个人脸关键点，包括：所述输入图像依次经过第一数量的预设结构操作，生成第一中间特征图；将所述第一中间特征图经过所述自适应卷积操作，生成第二中间特征图；将所述第二中间特征图输入全连接层，提取所述预设数量个人脸关键点；其中预设结构操作为自适应卷积操作与预设池化操作。4.如权利要求3所述的人脸卡通化方法，其特征在于，所述自适应卷积操作，包括：将大小为h
×
w
×
c的输入特征图输入3
×
3自适应卷积层中，使用采用第一预设激活函数的卷积层对所述输入特征图进行卷积，生成第一卷积结果；将所述第一卷积结果输入采用第二预设激活函数的卷积层进行卷积操作，生成第二卷积结果；对所述第二卷积结果进行重构操作，生成3h
×
3w
×
2的偏移域；利用所述偏移域对所述输入特征图进行预设插值计算，生成3h
×
3w
×
c的第一特征图；将所述输入特征图依次经过卷积和预设池化操作，获得1
×1×
c的权重向量；将所述第一特征图与所述权重向量相乘，获得3h
×
3w
×
c的第二特征图；将所述第二特征图输入卷积核个数为d、步长为3的3
×
3的卷积层，获得h
×
w
×
d的第三特征图；将所述第三特征图作为所述自适应卷积的输出；其中h为所述输入特征图的高度...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈继勇，杨洪光，刘根，李元伟，孙熙，杨道文，李冰，
申请(专利权)人：深圳瀚维智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：