一种证件照人脸姿态矫正方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种证件照人脸姿态矫正方法，其包括如下步骤：S1，获取证件照；S2，根据所述证件照获取人脸的旋转角度，并判断所述旋转角度是否在预设范围内；S3，当所述旋转角度不在预设范围内时，使用预设的人脸矫正模型对所述人脸进行矫正，生成矫正后的证件照；所述人脸矫正模型是使用ResNet50替换TP

【技术实现步骤摘要】
一种证件照人脸姿态矫正方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体来说，涉及一种证件照人脸姿态矫正方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]在使用证件照设备拍摄证件照时，用户必须严格按照证件照的标准进行人脸位姿调整，需要完全正视摄像头，然而很多用户无法根据拍摄标准来调整人脸姿态，导致在拍摄过程中浪费了很多证件照的拍摄次数，以及拍摄时间较长，让后边排队的用户等候时间较长。
[0003]参考文献1（CN201910858868.8）公开的一种证件照自动拍摄方法及装置，包括监测被拍摄者身高；根据被拍摄者身高调整拍摄装置的拍摄高度；拍摄装置的左右屏幕同步播放动态画面，分别捕捉被拍摄者左右眼球的动线位置，锁定两眼球位置；动态调整屏幕画面，引导被拍摄者迁移视觉焦点，修正眼球位置和面部形态，并实时检测被拍摄者的眼球位置和面部形态，当检测到被拍摄者眼球位置和面部形态符合拍照规则时进行拍照；抠取拍摄照片中的人像，将人像与预选背景进行融合，并将融合后的图像剪切为证件照自动排版输出。可见，上述文献主要是对用户的眼球进行修正，从而达到自然拍照的效果，但是并未对用户不符合拍照标准的部位进行修正。针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。
[0004]参考文献2，提出了双通道生成对抗网络（Two
‑
Pathway Generative Adversarial Network，TP
‑
GAN），通过侧面人脸合成逼真的正面人脸视图。
[0005]参考文献1：CN201910858868.8参考文献2：Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis，rui huang et al.本文提供的背景描述用于总体上呈现本公开的上下文的目的。除非本文另外指示，在该章节中描述的资料不是该申请的权利要求的现有技术并且不要通过包括在该章节内来承认其成为现有技术。

技术实现思路

[0006]针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出了一种证件照人脸姿态矫正方法，其包括如下步骤：S1，获取证件照；S2，根据所述证件照获取人脸的旋转角度，并判断所述旋转角度是否在预设范围内；S3，当所述旋转角度不在预设范围内时，使用预设的人脸矫正模型对所述人脸进行矫正，生成矫正后的证件照；所述人脸矫正模型是使用ResNet50替换TP
‑
GAN的Light CNN，并且所述人脸矫正模型的总体损失函数在TP
‑
GAN的总体损失函数中增加头发损失。
[0007]具体的，所述头发损失为，其中S为头发区域的像素点集合，P为头发部分的像素点，为头发部分p点的预测像素值，为头发部分的p点的真实像素值。
[0008]具体的，根据所述证件照获取人脸的旋转角度具体为：提取整个人脸的关键点，并对人脸关键点进行拟合，计算出人脸的3D仿射变换矩阵，并根据所述仿射变换矩阵计算人脸的旋转矩阵。
[0009]具体的，所述预设范围为相对于Z轴，Y轴，X轴为：[
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10
°
，10
°
]、[
‑5°
，5
°
]、[
‑
10
°
，10
°
]。
[0010]具体的，使用SeetaFace人脸检测算法，获取人脸的68个关键点。
[0011]第二方面，本专利技术的另一个实施例提供了一种证件照拍摄设备，所述证件照拍摄设备包括如下单元：证件照获取单元，用于获取证件照；旋转角度获取单元，用于根据所述证件照获取人脸的旋转角度，并判断所述旋转角度是否在预设范围内；人脸矫正单元，用于当所述旋转角度不在预设范围内时，使用预设的人脸矫正模型对所述人脸进行矫正，生成矫正后的证件照；所述人脸矫正模型是使用ResNet50替换TP
‑
GAN的Light CNN，并且所述人脸矫正模型的总体损失函数在TP
‑
GAN的总体损失函数中增加头发损失。
[0012]具体的，所述头发损失为，其中S为头发区域的像素点集合，P为头发部分的像素点，为头发部分p点的预测像素值，为头发部分的p点的真实像素值。
[0013]具体的，根据所述证件照获取人脸的旋转角度具体为：提取整个人脸的关键点，并对人脸关键点进行拟合，计算出人脸的3D仿射变换矩阵，并根据所述仿射变换矩阵计算人脸的旋转矩阵。
[0014]具体的，所述预设范围为相对于Z轴，Y轴，X轴为：[
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10
°
，10
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]、[
‑5°
，5
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]、[
‑
10
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，10
°
]。
[0015]第三方面，本专利技术的另一个实施例提供了一种非易失性存储器，所述存储上存储有指令，所述指令被处理器执行时，用于实现上述证件照人脸姿态矫正方法。
[0016]本专利技术的证件照姿态矫正方法，通过改进TP
‑
GAN的神经网络以及在TP
‑
GAN的总体损失函数中增加头发损失，可以提高对用户的头发特征的识别，从而有效的解决了用户无法专注完成标准拍照姿态调整的情况下，对人脸角度进行自动矫正，使其在有偏转的情况下自动矫正至正脸图像，可以提高用户的体验，以节约用户的拍摄时间，提高用户拍摄证件照的体验度和便捷性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术实施例提供一种证件照人脸姿态矫正方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的TP
‑
GAN网络结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种证件照拍摄设备示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种证件照人脸姿态矫正设备示意图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]实施例一参考图1，本实施例公开了一种证件照人脸姿态矫正方法，其包括如下步骤：S1，获取证件照；本步骤使用证件照设备获取证件照。
[0021]S2，根据所述证件照获取人脸的旋转角度，并判断所述旋转角度是否在预设范围内；本实施例采用SeetaFace人脸检测算法，利用68点定位法提取整个人脸的关键点。采用opencv s本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种证件照人脸姿态矫正方法，其包括如下步骤：S1，获取证件照；S2，根据所述证件照获取人脸的旋转角度，并判断所述旋转角度是否在预设范围内；S3，当所述旋转角度不在预设范围内时，使用预设的人脸矫正模型对所述人脸进行矫正，生成矫正后的证件照；所述人脸矫正模型是使用ResNet50替换TP
‑
GAN的Light CNN，并且所述人脸矫正模型的总体损失函数在TP
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GAN的总体损失函数中增加头发损失。2.根据权利要求1所述的方法，所述头发损失为，其中S为头发区域的像素点集合，P为头发部分的像素点，为头发部分p点的预测像素值，为头发部分的p点的真实像素值。3.根据权利要求1所述的方法，根据所述证件照获取人脸的旋转角度具体为：提取整个人脸的关键点，并对人脸关键点进行拟合，计算出人脸的3D仿射变换矩阵，并根据所述仿射变换矩阵计算人脸的旋转矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，所述预设范围为相对于Z轴，Y轴，X轴为：[
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‑5°
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10
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，10
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]。5.根据权利要求3所述的方法，使用SeetaFace人脸检测算法，获取人脸的68个关键点。6.一种证件照拍摄设备，所述证件照拍摄设备包括如下单元：证件照获取单元，用于获取证...

【专利技术属性】
技术研发人员：李博，曹婉玉，
申请(专利权)人：广州卓腾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：