一种安防场景下人脸图像矫正方法技术

本发明专利技术公开了一种安防场景下人脸图像矫正方法，包括如下步骤：原始图像拍摄处理、人脸关键点检测、通过算法求解姿态变量、三维图像矫正和泊松编辑填充。本专利提出一种人脸姿态矫正方法，用高保真的方法得到人脸标准正视图的图像，使得在保留人脸外观的同事尽可能减少信息损失和伪影的产生。信息损失和伪影的产生。

【技术实现步骤摘要】
一种安防场景下人脸图像矫正方法


[0001]本专利技术涉及脸图像矫正方法
，尤其涉及一种安防场景下人脸图像矫正方法。

技术介绍

[0002]在过去十几年的发展中，人脸识别技术在人们日常的生活中已经体现出了巨大的价值和便利性，例如视频监控、人脸考勤、金融支付等。但是，在无约束的环境下，人脸识别常常受到姿态、光照、遮挡、表情等诸多因素的干扰，使得识别的准确率大大下降。在实际无感知场景的使用中，由于被识别对象是不会刻意配合镜头，得到较好的人脸图像以供身份识别，因此人脸姿态问题是最为常见的影响因素。一个人大角度的图像人脸信息往往缺失过多，给识别带来了天生的难度，如何将这种大角度的矫正为正常的人脸图像对人脸识别就显得很有意义。
[0003]现有的人脸图像矫正可以分为二维和三维两种方法。二维方法往往没法确保矫正前后人脸形状等保持一致性，而人脸的姿态变化是三维刚性造成的，所以三维方法一般更有准确性且直观。三维方法使用三维模型来估计深度信息，并通过三维变换来标准化面部。其中最具有代表性的方法是3D可变形模型(3DMM)，其利用主成分分析构建其三维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安防场景下人脸图像矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对于原始图像，通过摄像头拍摄人脸画面，再利用人脸检测技术对拍摄画面中的人脸的位置进行定位，并且在原始图像中裁剪出人脸图像保存在电脑的存储硬盘中；S2：对裁剪到的人脸图像，再利用人脸关键点检测技术，定位出裁剪人脸图像中五官在内的68个关键点；S3：利用得到的关键点对建立和三维人脸形状的关系，将三维投影得到的二维坐标和真实的关键点坐标进行比较，最小化二者的距离，依次交替求解姿态变量；S4：利用身份保持归一化方法，将整幅图像划分为一个三维对象，并用三维变换对其进行矫正；S5：用泊松编辑填充不可见区域，得到平滑自然的矫正结果。2.根据权利要求1所述的一种安防场景下人脸图像矫正方法，其特征在于：所述S2中将采集到的信息存储在XM2VTS数据库中。3.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄陶冶，
申请(专利权)人：杭州登虹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：