本申请实施例提供了一种人脸关键点真值的获取方法，装置、车辆及电子设备,所述方法包括：采集包含目标人脸的图像，并对所述图像进行人脸检测；根据检测的结果，确定所述图像中的目标人脸区域；对所述目标人脸区域进行深度计算，获得所述目标人脸区域的深度图像；根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建所述目标人脸区域的表平面图像；将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值。从而得到高质量且不需要大量人工标注的目标人脸区域的关键点真值，并且有效避免了目前对于人脸关键点识别中存在的信息不全以及噪声的影响，优化了人脸关键点的识别效果。化了人脸关键点的识别效果。化了人脸关键点的识别效果。
【技术实现步骤摘要】
一种人脸关键点真值的获取方法、装置、车辆及电子设备
[0001]本申请涉及人脸识别
，特别是一种人脸关键点真值的获取方法、装置、车辆及电子设备。
技术介绍
[0002]人脸关键点检测是指在人脸检测的基础上针对人脸五官和面部特征标识出人脸轮廓和五官部位的关键点。在智能座舱领域中被广泛应用到车辆的DSM(Driver State Minitor,驾驶员状态监测)系统中，作为极为重要的特征参数被用于驾驶疲劳、分神和表情等状态判决。
[0003]对于DMS系统而言，人脸关键点的质量对于驾驶员和其他用户的状态监测、表情识别、属性识别等功能至关重要。人脸的姿态、光线、穿戴、肢体动作、其他物体等常常会对人脸区域造成遮挡，从而影响对人脸关键点的识别。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种人脸关键点真值的获取方法、装置、车辆及电子设备，以便克服在人脸识别过程中由于遮挡而导致的人脸关键点无法识别或识别错误的问题。
[0005]本申请实施例第一方面，提供了一种人脸关键点真值的获取方法，所述方法包括：
[0006]采集包含目标人脸的图像，并对所述图像进行人脸检测；
[0007]根据检测的结果，确定所述图像中的目标人脸区域；
[0008]对所述目标人脸区域进行深度计算，获得所述目标人脸区域的深度图像；
[0009]根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建所述目标人脸区域的表平面图像；
[0010]将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值。
[0011]可选地，所述将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值，包括：
[0012]获取所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标，以及所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标；
[0013]根据所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标与所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标的对应关系，将所述目标人脸区域的表平面图像与所述标准人脸模型进行拟合，得到拟合后的目标人脸模型；
[0014]根据所述标准人脸模型的关键点真值的坐标，确定所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值；
[0015]将所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值投影至所述目标人脸区域，得到所述目标人脸区域的关键点真值。
[0016]可选地，所述根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建目标人脸区域的表平面图像，包括：
[0017]获取用于采集所述目标人脸的图像的图像采集设备的内参矩阵；
[0018]根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息以及所述内参矩阵，确定所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云；
[0019]根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云，确定所述各个顶点对应的三维点云的法向量；
[0020]根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云的法向量，构建所述目标人脸区域的表平面图像。
[0021]可选地，所述根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息以及所述内参矩阵，确定所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云之后，还包括：
[0022]将所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行聚类；
[0023]根据所述聚类的结果，确定所述目标人脸区域中的目标人脸的各个顶点对应的目标三维点云。
[0024]可选地，所述将所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行聚类，包括：
[0025]对所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行掩膜处理，提取所述目标人脸区域中的目标人脸的各个顶点对应的初始三维点云；所述对所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行掩膜处理表征对所述目标人脸区域中的背景区域对应的三维点云进行遮挡；
[0026]将所述目标人脸区域中的目标人脸的各个顶点对应的所述初始三维点云进行聚类。
[0027]可选地，所述根据所述各个顶点对应的三维点云的法向量，构建所述目标人脸区域的表平面图像，包括：
[0028]根据所述目标人脸区域中的所述目标人脸的各个顶点对应的目标三维点云的法向量，生成所述目标人脸对应的点云图像；
[0029]对所述目标人脸对应的点云图像进行人脸重建，生成所述目标人脸的表平面图像。
[0030]可选地，所述对所述目标人脸区域进行深度计算，获得所述目标人脸区域的深度图像之后，还包括：
[0031]对所述目标人脸区域的深度图像进行降噪处理。
[0032]本申请实施例的第二方面，提供了一种人脸关键点真值的获取装置，所述装置包括：
[0033]采集模块，用于采集包含目标人脸的图像，并对所述图像进行人脸检测；
[0034]确定模块，用于根据检测的结果，确定所述图像中的目标人脸区域；
[0035]第一获取模块，用于对所述目标人脸区域进行深度计算，获得所述目标人脸区域的深度图像；
[0036]构建模块，用于根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建所述目标人脸区域的表平面图像；
[0037]第二获取模块，用于将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟
合，获得所述目标人脸区域的关键点真值。
[0038]可选地，所述将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值，所述第二获取模块，包括：
[0039]第一获取子模块，用于获取所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标，以及所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标；
[0040]拟合子模块，用于根据所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标与所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标的对应关系，将所述目标人脸区域的表平面图像与所述标准人脸模型进行拟合，得到拟合后的目标人脸模型；
[0041]第一确定子模块，用于根据所述标准人脸模型的关键点真值的坐标，确定所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值；
[0042]第一获取子模块，用于将所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值投影至所述目标人脸区域，得到所述目标人脸区域的关键点真值。
[0043]可选地，所述根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建目标人脸区域的表平面图像，所述构建模块，包括：
[0044]第二获取子模块，用于获取用于采集所述目标人脸的图像的图像采集设备的内参矩阵；
[0045]第二确定子模块，用于根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息以及所述内参矩阵，确定所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云；
[0046]第三确定子模块，用于根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云，确定所述各个顶点对应的三维点云的法向量；
[0047]构建子模块，用于根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云的法向量，构建所述目标人脸区域的表本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述方法包括：采集包含目标人脸的图像，并对所述图像进行人脸检测；根据检测的结果，确定所述图像中的目标人脸区域；对所述目标人脸区域进行深度计算，获得所述目标人脸区域的深度图像；根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建所述目标人脸区域的表平面图像；将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值。2.根据权利要求1所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值，包括：获取所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标，以及所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标；根据所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标与所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标的对应关系，将所述目标人脸区域的表平面图像与所述标准人脸模型进行拟合，得到拟合后的目标人脸模型；根据所述标准人脸模型的关键点真值的坐标，确定所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值；将所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值投影至所述目标人脸区域，得到所述目标人脸区域的关键点真值。3.根据权利要求1所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建目标人脸区域的表平面图像，包括：获取用于采集所述目标人脸的图像的图像采集设备的内参矩阵；根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息以及所述内参矩阵，确定所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云；根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云，确定所述各个顶点对应的三维点云的法向量；根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云的法向量，构建所述目标人脸区域的表平面图像。4.根据权利要求3所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息以及所述内参矩阵，确定所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云之后，还包括：将所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行聚类；根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：林枝叶，赵龙，吴会肖，胡束芒，贾澜鹏，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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