人脸图像遮挡判断方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请实施例中提供了一种人脸图像遮挡判断方法、装置、电子设备和存储介质，首先获取待处理的人脸图像，并对获取到的待处理的人脸图像进行关键点检测，获得该人脸图像中的各个关键点的遮挡置信度；然后可以根据人脸图像中的各个人脸部位对应的关键点的遮挡置信度对人脸图像是否被遮挡进行判定。通过关键点的遮挡置信度对关键点遮挡情况进行判断，再根据各个人脸部位的关键点的遮挡情况对整个人脸图像的遮挡情况进行判断，提升了人脸的遮挡情况的判断准确度。的判断准确度。的判断准确度。

【技术实现步骤摘要】
人脸图像遮挡判断方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像处理技术，具体地，涉及一种人脸图像遮挡判断方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技地进步，越来越多的身份验证场景或图像处理场景中都采用了人脸识别技术，即基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。近年来，虽然人脸识别取得了长足的进步，但是目前的人脸识别技术在对图像中的人脸进行识别时，若被识别的人脸被遮挡或者人脸图像不完整，会导致无法进行人脸识别或者人脸识别的结果不准确。
[0003]为了提高人脸识别的准确性，在人脸识别之前还会对人脸是否被遮挡进行判断。常用做法是通过特征提取算法，例如SIFT(Scale
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invariant feature transform，尺度不变特征转换)算法，先对图片进行特征提取，然后再通过支持向量机等机器学习模型对提取出来的特征进行分类，从而判断人脸是否被遮挡。特征提取算法是通过不同尺度的滤波卷积对图像进行处理，然后做差值分析，得到局部的一些关键点特征比如边缘信息等，但是在图像比较模糊以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像遮挡判断方法，其特征在于，包括：获取待处理的人脸图像；对所述人脸图像进行关键点检测，获得所述人脸图像中的各个关键点的遮挡置信度；分别根据所述人脸图像中的各个人脸部位对应的关键点的遮挡置信度对所述人脸图像是否被遮挡进行判定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述人脸图像进行关键点检测，获得所述人脸图像中的各个关键点的遮挡置信度，包括：将所述人脸图像输入至训练好的关键点检测模型；通过所述训练好的关键点检测模型对所述人脸图像进行检测，输出所述人脸图像中的各个关键点的位置信息及各个关键点的遮挡置信度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别根据所述人脸图像中的各个人脸部位对应的关键点的遮挡置信度对所述人脸图像是否被遮挡进行判定，包括：根据各个关键点的位置信息分别确定人脸图像的各个人脸部位对应的关键点，其中，所述人脸部位包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴及脸部轮廓；根据所述人脸部位对应的关键点的遮挡置信度判定各个人脸部位是否被遮挡；根据所述人脸图像的各个人脸部位的遮挡情况判定所述人脸图像是否被遮挡。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像的各个人脸部位的遮挡情况判定所述人脸图像是否被遮挡，包括：若所述人脸图像中的眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴及脸部轮廓中的至少一个人脸部位被遮挡，则判定所述人脸图像被遮挡。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述人脸部位对应的关键点的遮挡置信度判定所述人脸图像的各个人脸部位是否被遮挡，包括：根据每个关键点的遮挡置信度判定所述关键点是否被遮挡；针对所述人脸图像的每个人脸部位，判断所述人脸部位包括的被遮挡的关键点的个数是否超过预设值；若超过，则判定所述人脸部位被遮挡，反之则判定所述人脸部位未被遮挡。6.根据权利要求1
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5任意一项所述的方法，其特征在于，在分...

【专利技术属性】
技术研发人员：李嘉伟，冯子勇，毛雷，周瑞，赵勇，
申请(专利权)人：北京格灵深瞳信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：