一种用于确定人脸颜色的方法、设备、介质及程序产品技术

本申请的目的是提供一种用于确定人脸颜色的方法、设备、介质及程序产品，该方法包括：将人脸图片输入已训练的面部关键点检测模型，获得所述面部关键点检测模型输出的所述人脸图片上的多个特征点的位置信息；根据所述多个特征点的位置信息，对所述人脸图片进行区域划分，获得一个或多个区域在所述人脸图片上的位置信息；根据所述一个或多个区域的位置信息，确定所述人脸图片在所述一个或多个区域的颜色值。本申请能够快速准确地得到概括人脸不同部位的一个或多个区域的颜色值，可以对中医面诊提供多个不同维度的参考(例如，面色、唇色、颧红、黑眼眶等等)，本申请可以作为中医面诊数字化的运用。字化的运用。字化的运用。

【技术实现步骤摘要】
一种用于确定人脸颜色的方法、设备、介质及程序产品


[0001]本申请涉及通信领域，尤其涉及一种用于确定人脸颜色的技术。

技术介绍

[0002]随着时代的发展，人脸识别技术作为最方便、最适合人们习惯的一种识别技术，已经得到了广泛地应用。

技术实现思路

[0003]本申请的一个目的是提供一种用于确定人脸颜色的方法、设备、介质及程序产品。
[0004]根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定人脸颜色的方法，该方法包括：
[0005]将人脸图片输入已训练的面部关键点检测模型，获得所述面部关键点检测模型输出的所述人脸图片上的多个特征点的位置信息；
[0006]根据所述多个特征点的位置信息，对所述人脸图片进行区域划分，获得一个或多个区域在所述人脸图片上的位置信息；
[0007]根据所述一个或多个区域的位置信息，确定所述人脸图片在所述一个或多个区域的颜色值。
[0008]根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定人脸颜色的第一设备，该设备包括：
[0009]一一模块，用于将人脸图片输入已训练的面部关键点检测模型，获得所述面部关键点检测模型输出的所述人脸图片上的多个特征点的位置信息；
[0010]一二模块，用于根据所述多个特征点的位置信息，对所述人脸图片进行区域划分，获得一个或多个区域在所述人脸图片上的位置信息；
[0011]一三模块，用于根据所述一个或多个区域的位置信息，确定所述人脸图片在所述一个或多个区域的颜色值。
[0012]根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定人脸颜色的计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上所述任一方法的操作。
[0013]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述任一方法的操作。
[0014]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述任一方法的步骤。
[0015]与现有技术相比，本申请通过将人脸图片输入已训练的面部关键点检测模型，能够获得所述面部关键点检测模型输出的所述人脸图片上的多个特征点的位置信息，进而可根据所述多个特征点的位置信息来对所述人脸图片进行区域划分，以确定所述人脸图片在所述一个或多个区域的颜色值，从而能够快速准确地得到概括人脸不同部位的一个或多个区域的颜色值，可以对中医面诊提供多个不同维度的参考(例如，面色、唇色、颧红、黑眼眶等等)，本申请可以作为中医面诊数字化的运用。
附图说明
[0016]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0017]图1示出根据本申请一个实施例的一种用于确定人脸颜色的方法流程图；
[0018]图2示出根据本申请一个实施例的一种用于确定人脸颜色的第一设备结构图；
[0019]图3示出根据本申请一个实施例的一种特征点的示意图；
[0020]图4示出根据本申请一个实施例的一种人脸图片的呈现示意图；
[0021]图5示出根据本申请一个实施例的一种人脸图片上的多个特征点的呈现示意图；
[0022]图6示出根据本申请一个实施例的一种人脸图片上的多个区域的示意图；
[0023]图7示出根据本申请一个实施例的一种人脸图片上的多个区域的呈现示意图；
[0024]图8示出可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统。
[0025]附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
[0026]下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
[0027]在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(例如，中央处理器(Central Processing Unit，CPU))、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0028]内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (Random Access Memory，RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (Read Only Memory，ROM)或闪存(Flash Memory)。内存是计算机可读介质的示例。
[0029]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(Phase
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Change Memory，PCM)、可编程随机存取存储器 (Programmable Random Access Memory，PRAM)、静态随机存取存储器 (Static Random
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Access Memory，SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRandom Access Memory，DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically
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ErasableProgrammable Read
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Only Memory，EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(Compact Disc Read
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Only Memory，CD
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ROM)、数字多功能光盘(Digital Versatile Disc,DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
[0030]本申请所指设备包括但不限于终端、网络设备、或终端与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述终端包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品，例如智能手机、平板电脑等，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如Android操作系统、iOS操作系统等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)、数字信号处理器(Digital Signal Processor， DSP)、嵌入式设备等。
所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定人脸颜色的方法，其中，该方法包括：将人脸图片输入已训练的面部关键点检测模型，获得所述面部关键点检测模型输出的所述人脸图片上的多个特征点的位置信息；根据所述多个特征点的位置信息，对所述人脸图片进行区域划分，获得一个或多个区域在所述人脸图片上的位置信息；根据所述一个或多个区域的位置信息，确定所述人脸图片在所述一个或多个区域的颜色值。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：根据至少一个人脸训练图片及所述人脸训练图片对应的标签信息，对面部关键点检测模型进行训练，获得已训练的面部关键点检测模型，其中，所述标签信息用于指示所述人脸训练图片上的多个特征点的位置信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据至少一个人脸训练图片及所述人脸训练图片对应的标签信息，对面部关键点检测模型进行训练，获得已训练的面部关键点检测模型，包括：根据至少一个人脸训练图片及所述人脸训练图片对应的标签信息，通过基于主动外观模型的人脸对齐算法对面部关键点检测模型进行训练，获得已训练的面部关键点检测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据至少一个人脸训练图片及所述人脸训练图片对应的标签信息，通过基于主动外观模型的人脸对齐算法对面部关键点检测模型进行训练，获得已训练的面部关键点检测模型，包括：确定一个或多个人脸训练图片是否符合训练条件；根据符合训练条件的至少一个人脸训练图片及所述人脸训练图片对应的标签信息，通过基于主动外观模型的人脸对齐算法对面部关键点检测模型进行训练，获得已训练的面部关键点检测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述训练条件包括以下至少一项：正面超前；面部清晰；无眼镜遮挡；无面纱遮挡；头发未遮挡面部区域。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述多个特征点的位置信息，对所述人脸图片进行区域划分，包括：根据所述多个特征点在所述人脸图片上的分布情况，确定每个特征点对应的位置类别信息；根据所述多个特征点的位置信息及所述每个特征点对应的位置类别信息，对所述人脸图片进行区域划分。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述位置类别信息包括以下任一项：左边面部边缘；下巴；
右边面部边缘；左眉；右眉；鼻梁；鼻子底部；左眼；右眼；嘴唇外边缘；嘴唇内边缘。8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，所述获得所述人脸图片上的一个或多个区域在所述人脸图片上的位置信息，包括：对于预定的一个或多个区域中的每个区域，根据与该区域相关联的一个或多个位置类别信息对应的至少一个特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓超，
申请(专利权)人：上海掌门科技有限公司，
类型：发明
国别省市：