图像处理方法、装置和系统制造方法及图纸

本申请公开了一种图像处理方法、装置和系统。其中，该方法包括：获取目标人脸图像，以及目标人脸图像对应的第一表情；对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情。本申请解决了相关技术中图像处理方法识别人脸图像的表情的准确度较低的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置和系统


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置和系统。

技术介绍

[0002]人脸表情是人类交流的主要途径。相关技术中可以通过人脸表情数据集对神经网络模型进行训练，从而可以通过训练好的模型进行人脸表情识别，人脸表情识别的准确度受到人脸表情数据集中表情标签的影响，表情标签越准确，人脸表情识别的准确度越高。人脸表情数据集中表情标签往往采用人工标注的方式进行标注，但是，为了确保标注结果的准确性，往往需要大量人工实现，导致人工成本较大，因此，相关技术中无法通过人工标注的方式对海量人脸表情数据进行标注，导致人脸表情数据集的数量较少，进而导致人脸表情识别的准确度较低。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置和系统，以至少解决相关技术中图像处理方法识别人脸图像的表情的准确度较低的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取目标人脸图像，以及目标人脸图像对应的第一表情；对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情。
[0006]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理方法，包括：获取目标人脸图像；对目标人脸图像进行识别，得到目标人脸图像对应的第一表情；对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情。
[0007]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理方法，包括：显示目标人脸图像，以及目标人脸图像对应的第一表情；对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；显示目标人脸图像的第二表情，其中，第二表情是在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整得到的表情。
[0008]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理方法，包括：获取目标人脸图像；对目标人脸图像进行识别，得到目标人脸图像对应的第一表情；对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情；基于第二表情，确定目标人脸图像的考勤结果。
[0009]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取目标人脸图像，以及目标人脸图像对应的第一表情；编码模块，用于对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；调整模块，用于在第一表情与目标编码对应
的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情。
[0010]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取目标人脸图像；识别模块，用于对目标人脸图像进行识别，得到目标人脸图像对应的第一表情；编码模块，用于对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；调整模块，用于在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情。
[0011]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理装置，包括：第一显示模块，用于显示目标人脸图像，以及目标人脸图像对应的第一表情；编码模块，用于对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；第二显示模块，用于显示目标人脸图像的第二表情，其中，第二表情是在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整得到的表情。
[0012]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取目标人脸图像；识别模块，用于对目标人脸图像进行识别，得到目标人脸图像对应的第一表情；编码模块，用于对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；调整模块，用于在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情；确定模块，用于基于第二表情，确定目标人脸图像的考勤结果。
[0013]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述的图像处理方法。
[0014]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的图像处理方法。
[0015]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种图像处理系统，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取目标人脸图像，以及目标人脸图像对应的第一表情；对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码；在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情。
[0016]在本申请实施例中，在获取到目标人脸图像，以及目标人脸图像对应的第一表情之后，可以对目标人脸图像进行编码，得到目标人脸图像对应的目标编码，并在第一表情与目标编码对应的表情不同的情况下，可以对第一表情进行调整，得到目标人脸图像的第二表情，实现了人脸表情自动纠正的目的。容易注意到的是，由于可以通过目标编码对应的表情对目标人脸图像对应的第一表情进行自动纠正，因此，可以采用较少人工成本对大量人脸表情数据集进行标注，并通过目标编码对应的表情对标注结果记性自动纠正，从而达到了减少人工标注成本，提高人脸表情数据集的标注结果的准确性，进而提升识别人脸图像的表情的准确度的技术效果，进而解决了相关技术中图像处理方法识别人脸图像的表情的准确度较低的技术问题。
附图说明
[0017]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申
请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0018]图1是根据本申请实施例的一种用于实现图像处理方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
[0019]图2是根据本申请实施例的第一种图像处理方法的流程图；
[0020]图3是根据本申请实施例的一种可选的交互界面的示意图；
[0021]图4是根据本申请实施例的一种可选的AU编码和表情的对应关系的示意图；
[0022]图5是根据本申请实施例的一种可选的图像处理方法的流程图；
[0023]图6是根据本申请实施例的第二种图像处理方法的流程图；
[0024]图7是根据本申请实施例的第三种图像处理方法的流程图；
[0025]图8是根据本申请实施例的第四种图像处理方法的流程图；
[0026]图9是根据本申请实施例的第一种图像处理装置的示意图；
[0027]图10是根据本申请实施例的第二种图像处理装置的示意图；
[0028]图11是根据本申请实施例的第三种图像处理装置的示意图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标人脸图像，以及所述目标人脸图像对应的第一表情；对所述目标人脸图像进行编码，得到所述目标人脸图像对应的目标编码；在所述第一表情与所述目标编码对应的表情不同的情况下，对所述第一表情进行调整，得到所述目标人脸图像的第二表情。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一表情进行调整，得到所述目标人脸图像的第二表情包括：获取第一图像集，其中，所述第一图像集包括：多张第一人脸图像，所述多张第一人脸图像的编码和表情；确定所述多张第一人脸图像的编码中，与所述目标编码相同的编码；获取与所述目标编码相同的编码对应的至少一张第一人脸图像；基于所述至少一张第一人脸图像对应的表情，确定所述第二表情。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述至少一张第一人脸图像对应的表情，确定所述第二表情包括：确定所述至少一张第一人脸图像对应的表情中，每种表情的数量；确定最大数量对应的表情为所述第二表情。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述至少一张第一人脸图像对应的表情，确定所述第二表情包括：确定所述至少一张第一人脸图像对应的表情中，每种表情的得分；确定最高得分对应的表情为所述第二表情。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在确定所述第二表情之后，所述方法还包括：输出所述第二表情；接收所述第二表情对应的确认结果；基于所述确认结果对所述第二表情进行更新。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取第一图像集包括：获取所述多张第一人脸图像；对所述多张第一人脸图像进行编码，得到所述多张第一人脸图像对应的编码；对所述多张第一人脸图像进行识别，得到所述多张第一人脸图像对应的表情。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设映射关系，确定所述目标编码对应的表情，其中，所述预设映射关系用于表征编码和表情之间的对应关系。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第二图像集，其中，所述第二图像集包括：多张第二人脸图像，以及所述多张第二人脸图像对应的表情；对所述第二图像集进行编码，得到所述多张第二人脸图像对应的编码；基于所述多张第二人脸图像对应的表情和编码，构建所述预设映射关系。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取到多张目标人脸图像的情况下，在对所述第一表情进行调整，得到所述目标人脸图像的第二表情之后，所述方法还包括：基于所述多张目标人脸图像，以及每张目标人脸图像的第二表情，构建训练集；
利用训练集对表情识别模型进行训练，其中，所述表情识别模型用于对人脸图像进行识别，得到所述人脸图像对应的表情。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第一表情进行调整，得到所述目标人脸图像的第二表情之后，基于所述第二表情调整所述目标人脸图像对应的目标对象的表情。11.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标人脸图像；对所述目标人脸图像进行识别，得到所述目标人脸图像对应的第一表情；对所述目标人脸图像进行编码，得到所述目标人脸图像对应的目标编码；在所述第一表情与所述目标编码对应的表情不同的情况下，对所述第一表情进行调整，得到所述目标人脸图像的第二表情。12.一种图像处理方法，其特征在于，包括：显示目标人脸图像，以及所述目标人脸图像对应的第一表情；对所述目标人脸图像进行编码，得到所述目标人脸图像对应的目标编码；显示所述目标人脸图像的第二表情，其中，所述第二表情是在所述第一表情与所述目标编码对应的表情不同的情况下，对所述第一表情进行调整得到的表情。13.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标人脸图像；对所述目标人脸图像进行识别，得到所述目标人脸图像对应的第一表情；对所述目标人脸图像进行编码，得到所述目标人脸图像对应的目标编码；在所述第一表情与所述目标编码...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锴，顾宇鑫，孙佰贵，李昊，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：