【技术实现步骤摘要】
影像中人脸数据增益的系统及其方法
[0001]本申请涉及一种图像处理技术，特别是指一种影像中人脸数据增益的系统及其方法。
技术介绍
[0002]利用人工智能训练出人脸侦测模型为目前人脸侦测领域的常用技术，而训练模型用的人脸影像数据越多，训练后的模型也会越稳定，进而成功的机率相应提高。因此目前已有专利提出自行合成人脸影像以做为训练数据的专利，如申请公布号为CN107609481A及CN108197525A的中国专利。其中申请公布号为CN107609481的中国专利将未戴配件的人脸影像输入训练完成的生成对抗网络后，产生有配戴配件的合成人脸影像。申请公布号为CN108197525A的中国专利首先利用默认属性条件向量与人脸样本图像训练生成对抗网络，之后将特定属性条件向量训练完成的生成对抗网络进行人脸生成，以合成不同特征的人脸。
[0003]但上述两件专利的技术仅涵盖将人脸影像进行脸部特征的修改，类似于大头照的编辑，但却无法应用于较大图像中的人脸影像特征编辑。此外，每张图像中的人脸大小不一，且像素大小皆不同，会造成AI模型训练...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，包括：第一处理器，接收多个原始人脸图像，并从中裁切出多个正面人脸影像；第二处理器，连接所述第一处理器，接收所述正面人脸影像与多个驱动人脸影像并输入生成对抗网络模型，以将所述正面人脸影像与所述驱动人脸影像进行拟合，输出多个人脸生成影像；以及第三处理器，连接所述第一处理器及所述第二处理器，将所述人脸生成影像整合至被裁切过的所述原始人脸图像中，产生至少一扩增图像。2.如权利要求1所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述原始人脸图像存储在第一影像数据库，所述第一影像数据库连接所述第一处理器，将所述原始人脸图像提供给所述第一处理器。3.如权利要求1所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述第一处理器包括第一筛选单元，接收所述原始人脸图像，从中计算出人脸边框及多个人脸特征点，并依据所述人脸边框的尺寸或所述人脸特征点进行筛选，或同时依据所述人脸边框的尺寸及所述人脸特征点进行筛选，以取得包括所述正面人脸影像的多个被选图像。4.如权利要求3所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述第一处理器包括第一图像处理单元，其连接所述第一筛选单元及所述第二处理器，用以侦测所述被选图像中的所述人脸边框，并裁切所述被选图像以产生所述正面人脸影像。5.如权利要求1所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述驱动人脸影像存储在第二影像数据库中，所述第二影像数据库连接所述第二处理器，将所述驱动人脸影像提供给所述第二处理器。6.如权利要求1所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述第二处理器将所述正面人脸影像进行特征编辑以拟合所述驱动人脸影像的脸部特征。7.如权利要求1所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述影像中人脸数据增益的系统还包括生成影像数据库，所述生成影像数据库连接所述第二处理器及所述第三处理器，用以存储所述第二处理器输出的所述人脸生成影像，并将所述人脸生成影像提供给所述第三处理器。8.如权利要求1或7所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述第三处理器包括：第二筛选单元，包括人脸侦测模型，接收所述人脸生成影像，利用所述人脸生成影像产生人脸数量及人脸信心值，并判断所述人脸数量是否超过第一阈值且所述人脸信心值是否大于第二阈值，以从所述人脸生成影像中筛选出拟合成功的至少一被保留影像；以及第二图像处理单元，其连接所述第一处理器及所述第二筛选单元，对所述至少一被保留影像进行人脸边框侦测以侦测到人脸边框后，利用插值算法修正所述人脸边框的边界误差，再将所述至少一被保留影像整合至所述被选图像中，以产生所述至少一扩增图像。9.如权利要求8所述的影像中人脸数据增益的系统，其特征在于，所述第三处理器将所述至少一被保留影像整合至所述被选图像后，还...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄柏瑞，
申请(专利权)人：业成光电深圳有限公司业成光电无锡有限公司英特盛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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