一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请提供了一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，具体实现方案为：对原始人脸图像进行人脸姿态估计，得到第一姿态角，对原始人脸图像进行关键点检测，得到第一关键点信息；从包括多个不同眼镜模板的眼镜模板库中获取与第一姿态角相匹配的目标眼镜模板，其中，各眼镜模板具有相应的属性信息，属性信息包括第二姿态角及第二关键点信息；根据第一关键点信息及第二关键点信息，将原始人脸图像与目标眼镜模板对齐；将对齐后的目标眼镜模板与原始人脸图像进行融合处理，得到戴眼镜人脸图像样本。本申请方案提供了一种高效的、准确度高的样本智能扩充方案，有效降低了获取戴眼镜人脸图像样本的成本和工作量。的成本和工作量。的成本和工作量。

【技术实现步骤摘要】
一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及图像识别
，可应用于人脸识别场景。更具体的，本申请公开了一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的快速发展，各种神经网络模型广泛应用于图像识别，人脸识别是图像识别技术的一项典型应用。在实际应用中，为了提高人脸识别算法的准确率，通常需要利用大量训练样本数据对模型展开训练，才能获得性能优异的人脸识别模型。
[0003]在人脸识别场景下，待识别用户是否佩戴眼镜会直接影响识别的效果，因此在对人脸识别模型进行训练时，获取大量戴眼镜人脸图像样本至关重要。目前，戴眼镜人脸图像样本通常只能采用购买和自行标注的方式实现，需要耗费较大的成本和工作量。
[0004]值得注意的是，在此部分中描述的技术不一定是之前已经设想到或采用的技术。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何技术仅因其包括在此部分中就被认为为现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法、装置、设备及介质，至少能够解决相关技术中采用购买和自行标注的方式获取戴眼镜人脸图像样本的成本和工作量较大的问题。
[0006]本申请第一方面提供了一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法，包括：对原始人脸图像进行人脸姿态估计，得到第一姿态角，以及对所述原始人脸图像进行关键点检测，得到第一关键点信息；从预设眼镜模板库中获取与所述第一姿态角相匹配的目标眼镜模板；其中，所述眼镜模板库包括多个不同眼镜模板，各所述眼镜模板具有相应的属性信息，所述属性信息包括第二姿态角以及第二关键点信息；根据所述第一关键点信息以及所述第二关键点信息，将所述原始人脸图像与所述目标眼镜模板进行对齐；将对齐后的所述目标眼镜模板与所述原始人脸图像进行融合处理，得到戴眼镜人脸图像样本。
[0007]本申请第二方面提供了一种戴眼镜人脸图像样本的处理装置，包括：估计模块，用于对原始人脸图像进行人脸姿态估计，得到第一姿态角；检测模块，用于对所述原始人脸图像进行关键点检测，得到第一关键点信息；获取模块，用于从预设眼镜模板库中获取与所述第一姿态角相匹配的目标眼镜模板；其中，所述眼镜模板库包括多个不同眼镜模板，各所述眼镜模板具有相应的属性信息，所述属性信息包括第二姿态角以及第二关键点信息；对齐模块，用于根据所述第一关键点信息以及所述第二关键点信息，将所述原始人脸图像与所述目标眼镜模板进行对齐；处理模块，用于将对齐后的所述目标眼镜模板与所述原始人脸图像进行融合处理，得到戴眼镜人脸图像样本。
[0008]本申请第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器及处理器，其中，处理器用于
执行存储在存储器上的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的戴眼镜人脸图像样本的处理方法中的各步骤。
[0009]本申请第四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，计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的戴眼镜人脸图像样本的处理方法中的各步骤。
[0010]本申请第五方面提供了一种计算机计算机程序产品，计算机程序产品在计算机上运行时，实现上述本申请第一方面提供的戴眼镜人脸图像样本的处理方法中的各步骤。
[0011]由上可见，根据本申请方案所提供的戴眼镜人脸图像样本的处理方法、装置、设备及介质，对原始人脸图像进行人脸姿态估计，得到第一姿态角，以及对原始人脸图像进行关键点检测，得到第一关键点信息；从预设眼镜模板库中获取与第一姿态角相匹配的目标眼镜模板，其中，眼镜模板库包括多个不同眼镜模板，各眼镜模板具有相应的属性信息，属性信息包括第二姿态角以及第二关键点信息；根据第一关键点信息以及第二关键点信息，将原始人脸图像与目标眼镜模板进行对齐；将对齐后的目标眼镜模板与原始人脸图像进行融合处理，得到戴眼镜人脸图像样本。本申请方案提供了一种高效的、准确度高的样本智能扩充方案，有效降低了获取戴眼镜人脸图像样本的成本和工作量。
[0012]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0013]附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述共同用于解释实施例的示例性实施方式。所示出的附图仅出于示例性目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
[0014]图1为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图；
[0015]图2为本申请一实施例提供的戴眼镜人脸图像样本的处理方法的基本流程示意图；
[0016]图3为本申请一实施例提供的眼镜模板的生成方法的基本流程示意图；
[0017]图4为本申请一实施例提供的一种戴眼镜人脸图像模板的示意图；
[0018]图5为本申请一实施例提供的一种戴眼镜人脸图像模板的关键点示意图；
[0019]图6为本申请一实施例提供的一种消除人眼后的戴眼镜人脸图像模板的示意图；
[0020]图7为本申请一实施例提供的一种眼镜模板的示意图；
[0021]图8为本申请一实施例提供的戴眼镜人脸图像样本的处理装置的程序模块示意图。
具体实施方式
[0022]为使得本申请的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]在本申请实施例的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，
而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0024]下面将结合附图详细说明本申请实施例的一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法、装置、设备及介质。
[0025]为了解决相关技术中采用购买和自行标注的方式获取戴眼镜人脸图像样本的成本和工作量较大的问题，本申请一实施例提供了一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法，应用于如图1所示的电子设备，该电子设备主要包括：存储器101及处理器102，处理器102的数量可以是一个或多个，存储器101上存储有可在处理器102上运行的计算机程序103，存储器101和处理器102通信连接，处理器102执行该计算机程序103时，实现如下戴眼镜人脸图像样本的处理方法的流程：对原始人脸图像进行人脸姿态估计，得到第一姿态角，以及对原始人脸图像进行关键点检测，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种戴眼镜人脸图像样本的处理方法，其特征在于，包括：对原始人脸图像进行人脸姿态估计，得到第一姿态角，以及对所述原始人脸图像进行关键点检测，得到第一关键点信息；从预设眼镜模板库中获取与所述第一姿态角相匹配的目标眼镜模板；其中，所述眼镜模板库包括多个不同眼镜模板，各所述眼镜模板具有相应的属性信息，所述属性信息包括第二姿态角以及第二关键点信息；根据所述第一关键点信息以及所述第二关键点信息，将所述原始人脸图像与所述目标眼镜模板进行对齐；将对齐后的所述目标眼镜模板与所述原始人脸图像进行融合处理，得到戴眼镜人脸图像样本。2.根据权利要求1所述的戴眼镜人脸图像样本的处理方法，其特征在于，所述属性信息还包括像素值；所述将对齐后的所述目标眼镜模板与所述原始人脸图像进行融合处理，得到戴眼镜人脸图像样本的步骤，包括：基于预设融合模型将对齐后的所述目标眼镜模板与所述原始人脸图像进行融合处理，得到戴眼镜人脸图像样本；所述融合模型表示为：RGB3＝a*RGB1+b*RGB2其中，RGB1表示所述目标眼镜模板上目标像素点位置的像素值，RGB2表示所述原始人脸图像上所述目标像素点位置的像素值，RGB3表示所述戴眼镜人脸图像样本上所述目标像素点位置的像素值，a和b表示权重系数。3.根据权利要求2所述的戴眼镜人脸图像样本的处理方法，其特征在于，所述属性信息具体包括不同眼镜区域的像素值；所述基于预设融合模型将对齐后的所述目标眼镜模板与所述原始人脸图像进行融合处理的步骤之前，还包括：基于不同眼镜区域相应的所述权重系数相应配置多个不同的所述融合模型。4.根据权利要求3所述的戴眼镜人脸图像样本的处理方法，其特征在于，所述基于不同眼镜区域相应的所述权重系数相应配置多个不同的所述融合模型的步骤之前，还包括：获取各所述眼镜区域的细分类型；从各所述眼镜区域的多个权重系数中获取对应于所述细分类型的权重系数。5.根据权利要求1至4中任意一项所述的戴眼镜人脸图像样本的处理方法，其特征在于，所述从预设眼镜模板库中获取与所述第一姿态角相匹配的目标眼镜模板的步骤之前，还包括：获取戴眼镜人脸图像模板；对所述戴眼镜人脸图像模板进行人脸姿态估计得...

【专利技术属性】
技术研发人员：王卫芳，陈训教，张泽鹏，
申请(专利权)人：奥比中光科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：