数据处理方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法及装置。其中，该方法包括：接收输入数据，其中，上述输入数据包括第一图像信息；对上述第一图像信息进行第一变换处理，得到第二图像信息；在上述第二图像信息中添加遮挡信息，得到第三图像信息。本申请解决了现有技术中在生成人脸遮挡增强样本时，无法针对性模拟实际人脸识别场景中复杂的人脸遮挡情况的技术问题。复杂的人脸遮挡情况的技术问题。复杂的人脸遮挡情况的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及装置


[0001]本申请涉及人脸识别
，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]人脸识别终端设备越来越多的出现在实际生活中，比如人脸考勤、人员管理等。根据人脸识别设备的使用情况，可以将其分为配合式设备和非配合式设备，一般情况下配合式设备采集的人脸图像的质量较好，而非配合式设备采集到的人脸图像则多种多样，甚至存在不同程度的遮挡，并且人脸识别系统识别遮挡后的人脸图像的准确度降低，给人脸识别系统带来干扰。在遮挡情况下对人脸识别系统中各个模块的算法精度均产生影响，由于人脸识别系统中各个模块的优化均需要依赖大量的数据进行，并且标注成本比较高且时间长，此外获取遮挡样本的成本较高。
[0003]因此，现有技术中采用数据增强方法，生成在人脸遮挡情况下的人脸检测、关键点定位及人脸识别模型训练相应的增强样本。数据增强方法一般包括：随机剪裁，长宽比变化缩放，色彩空间变换，区域随机擦除等方法，但是，随机剪裁、长宽比变化缩放及色彩空间缩放等数据增强方法不能产生人脸遮挡情况下的人脸检测、关键点定位及人脸识别模型训练相应的增强样本；区域随机擦除的数据增强方法是在整个图像上随机将一定面积和位置的像素值置零，人为使训练样本丢失该区域的信息，该方法虽然可以对遮挡人脸情况下人脸各任务的训练带来一定的帮助，但是存在以下缺点：1、置零区域的位置和面积随机选择，不能针对真实场景中经常出现的人脸遮挡情况如戴口罩或戴帽子、眼镜遮挡的情况，缺乏针对性。2、随机选择区域像素值并直接置零的方式比较简单，无法模拟实际人脸识别场景中复杂的人脸遮挡情况。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种数据处理方法及装置，以至少解决现有技术中在生成人脸遮挡增强样本时，无法针对性模拟实际人脸识别场景中复杂的人脸遮挡情况的技术问题。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：接收输入数据，其中，上述输入数据包括第一图像信息；对上述第一图像信息进行第一变换处理，得到第二图像信息；在上述第二图像信息中添加遮挡信息，得到第三图像信息。
[0007]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：接收模块，用于接收输入数据，其中，上述输入数据包括第一图像信息；变换模块，用于对上述第一图像信息进行第一变换处理，得到第二图像信息；添加模块，用于在上述第二图像信息中添加遮挡信息，得到第三图像信息。
[0008]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述非易失性存储介质所在设备
执行任意一项上述的数据处理方法。
[0009]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据处理设备，包括：处理器；以及存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：接收输入数据，其中，上述输入数据包括第一图像信息；对上述第一图像信息进行第一变换处理，得到第二图像信息；在上述第二图像信息中添加遮挡信息，得到第三图像信息。
[0010]在本申请实施例中，通过接收输入数据，其中，上述输入数据包括第一图像信息；对上述第一图像信息进行第一变换处理，得到第二图像信息；在上述第二图像信息中添加遮挡信息，得到第三图像信息。
[0011]容易注意到的是，本申请实施例利用人脸识别系统中的对齐处理过程，对第一图像信息进行第一变换处理，得到人脸对齐图像，进而在人脸对齐图像增加遮挡信息，使得生成的人脸遮挡图像更加接近真实的人脸识别场景。
[0012]由此，本申请实施例达到了基于实际人脸识别场景中复杂的人脸遮挡情况，针对生成人脸遮挡增强样本的目的，从而实现了提高人脸识别系统识别处于遮挡情况下的人脸图像的准确性的技术效果，进而解决了现有技术中在生成人脸遮挡增强样本时，无法针对性模拟实际人脸识别场景中复杂的人脸遮挡情况的技术问题。
附图说明
[0013]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0014]图1是根据本申请实施例的一种用于实现数据处理方法的计算设备(或移动设备)的硬件结构框图；
[0015]图2是根据本申请实施例的一种数据处理方法的流程图；
[0016]图3a是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法的场景示意图；
[0017]图3b是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法的应用场景示意图；
[0018]图4是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法的流程图；
[0019]图5是根据本专利技术实施例的一种数据处理装置的结构示意图；
[0020]图6是根据本专利技术实施例的一种数据处理设备的结构示意图；
[0021]图7是根据本申请实施例的另一种计算机终端的结构框图。
具体实施方式
[0022]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
[0023]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆
盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0024]首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：
[0025]人脸检测：是指从一张图片中将人脸图像的位置信息自动标记出来的操作。
[0026]人脸关键点定位：是指在检测出的人脸框中自动标记人脸关键点信息，例如，眼睛，眉毛，鼻子，嘴巴等位置的操作。
[0027]人脸对齐：是指根据关键点信息将人脸图像对齐至人脸对齐模板上指定位置的操作。
[0028]实施例1
[0029]根据本申请实施例，还提供了一种数据处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0030]本申请实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算设备或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现数据处理方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：接收输入数据，其中，所述输入数据包括第一图像信息；对所述第一图像信息进行第一变换处理，得到第二图像信息；在所述第二图像信息中添加遮挡信息，得到第三图像信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对所述第三图像信息进行第二变换处理，得到第四图像信息，其中，所述第二变换处理为所述第一变换处理的逆变换。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一图像信息为第一人脸图像，所述第二图像信息为第二人脸图像，对所述第一图像信息进行所述第一变换处理，得到所述第二图像信息包括：对所述第一人脸图像进行所述第一变换处理，得到所述第二人脸图像，其中，所述第一人脸图像为原始人脸图像，所述第二人脸图像为预设人脸模板上的人脸对齐图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第一人脸图像进行所述第一变换处理，得到所述第二人脸图像包括：获取所述第一人脸图像上的第一人脸关键点信息；获取所述预设人脸模板上与所述第一人脸关键点信息对应的第二人脸关键点信息；基于所述第一人脸关键点信息和所述第二人脸关键点信息确定相似变换关系；基于所述相似变换关系对所述第一人脸图像进行相似变换处理，得到所述第二人脸图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三图像信息为第三人脸图像，所述第四图像信息为第四人脸图像，对所述第三图像信息进行所述第二变换处理，得到所述第四图像信息包括：对所述第三人脸图像进行所述第二变换处理，得到所述第四人脸图像，其中，所述第四人脸图像是在原始人脸图像中添加所述遮挡信息后得到的图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述第三人脸图像进行所述第二变换处理，得到所述第四人脸图像包括：基于所述相似变换关系对应的逆变换关系，将所述第三人脸图像转换为所述第四人脸图像。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取所述第一人脸图像上的所述第一人脸关键点信息包括：对所述第一人脸图像进行人脸检测处理，从所述第一人脸图像中标记出第一人脸轮廓信息；对所述第一人脸轮廓信息进行人脸关键点定位处理，得到所述第一人脸关键点信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一人脸轮廓信息和所述第四人脸图像，确定第一训练数据，其中，所述第一训练数据用于训练人脸检测模型，所述人脸检测模型用于对遮挡局部人脸部位后的人脸图像进行人脸检测。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一人脸关键点信息和所述第四人脸图像，确定第二训练数据，其中，所述第
二训练数据用于训练关键点定位模型，所述关键点定位模型用于对遮挡局部人脸部位后的人脸关键点进行定位。10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一图像信息为第一人脸图像，所述第二图像信息为第一三维人脸模型图像，对所述第一图像信息进行所述第一变换处理，得到所述第二图像信息包括：对所述第一人...

【专利技术属性】
技术研发人员：商磊，孙佰贵，李昊，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：