人脸图像对齐检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种人脸图像对齐检测方法，所述方法包括：获取人脸图像，人脸图像包括色彩通道和深度通道；通过预训练好的人脸关键点模型从人脸图像的色彩通道提取出搜索关键点以及第一对齐点；根据搜索关键点确定人脸图像的深度通道中的搜索区域；根据搜索区域中各个像素点的深度值确定第二对齐点；计算第一对齐点与第二对齐点的距离，若距离小于预设的距离阈值时，则确定人脸图像的色彩通道与人脸图像的深度通道对齐。能够将第一对齐点与第二对齐点进行距离计算，从而判断人脸图像的彩色通道与人脸图像的深度通道是否对齐，以保证用于人脸识别的人脸图像的彩色通道和深度通道是对齐的，从而保证人脸识别准确率。从而保证人脸识别准确率。从而保证人脸识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
人脸图像对齐检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种人脸图像对齐检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能的不断发展进步，基于图像识别的应用也越来越普及，也带动了图像采集设备的发展与成熟，比对基于3D人脸识别的应用。3D人脸识别是一种利用3D人脸信息进行人脸识别的技术，在3D人脸信息中，不仅包括人脸的色彩纹理信息，还包括人脸的深度信息，利用人脸的色彩纹理信息和深度信息进行人脸识别。目前市面上3D人脸识别所用的摄像头主要是基于结构光的原理，而基于结构光的采集设备，当被拍摄物体处于较快的运动时，会导致深度图与rgb图不对齐的现象，如果使用深度图与rgb图不对齐的人脸图像进行人脸识别，会影响3D人脸识别模型的识别效果，造成人脸识别准确率低甚至误识别。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种人脸图像对齐检测方法，能够通过人脸图像的彩色通道提取出人脸关键点作为搜索关键点和第一对齐点，根据搜索关键点确定人脸图像的深度通道中的第二对齐点，可以将第一对齐点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像对齐检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取人脸图像，所述人脸图像包括色彩通道和深度通道；通过预训练好的人脸关键点模型从所述人脸图像的色彩通道提取出搜索关键点以及第一对齐点；根据所述搜索关键点确定所述人脸图像的深度通道中的搜索区域；根据所述搜索区域中各个像素点的深度值确定第二对齐点；计算所述第一对齐点与所述第二对齐点的距离，若所述距离小于预设的距离阈值时，则确定所述人脸图像的色彩通道与所述人脸图像的深度通道对齐。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取人脸图像，包括：获取待检测图像，所述待处理图像包括待检测人脸；通过预训练好的人脸角度检测模型对所述待检测图像进行人脸角度检测，得到所述待检测人脸的角度值；判断所述角度值是否在预设的角度值范围内；若所述角度值在所述预设的角度值范围内，则根据所述待检测图像提取出人脸图像。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像提取出人脸图像，包括：在所述待检测图像的色彩通道中提取人脸区域作为人脸图像的色彩通道；在所述待检测图像的深度通道中提取人脸区域作为人脸图像的深度通道。4.如权利要求3所述的人脸图像对齐检测方法，其特征在于，所述待检测图像的深度通道中每个像素点具有第一深度值，所述在所述待检测图像的深度通道中提取人脸区域作为人脸图像的深度通道，包括：在所述待检测图像的深度通道中提取人脸区域，得到第一深度人脸区域，所述第一深度人脸区域中每个像素点具有第一深度值；过滤所述第一深度人脸区域中异常的第一深度值，得到第二深度值，并基于所述第一深度值与第二深度值，将所述第一深度人脸区域转换为第二深度人脸区域，所述第二深度人脸区域中每个像素点具有所述第一深度值或所述第二深度值；在所述第二深度人脸区域中选取最大深度值，并计算所述第二深度人脸区域中每个像素点的第一深度值或第二深度值与所述最大深度值的深度差值，得到第三深度值，并基于所述第三深度值，将所述第二深度人脸区域转换为第三深度人脸区域，所述第三深度人脸区域中每个像素点具有所述第三深度值；将所述第三深度人脸区域确定为人脸图像的深度通道，所述人脸图像的深度通道中的深度值为所述第三深度值。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述搜索关键点以及第一对齐点根据人脸的先验信息进行确定，所述先验信息为存在第一搜索点的纵坐标小于所述第一对齐点的纵坐标，且存在第二搜索点的纵坐标大于所述第一对齐点的纵坐标...

【专利技术属性】
技术研发人员：何金辉，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：