人脸图像修复方法技术

本申请涉及一种人脸图像修复方法

【技术实现步骤摘要】
人脸图像修复方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种人脸图像修复方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]目前，在影视视频片段或图片的数字修复中，人脸修复是一个非常重要的环节
。
人脸是影片中最为重要的元素之一，其对于影片的故事情节
、
角色性格等方面都起着至关重要的作用
。
然而，在影像质量出现问题时，人脸往往会出现模糊
、
失真等问题，严重影响了影片的观感和观赏体验
。
针对人脸进行有效的修复是很有意义的
。
[0003]现有的人脸图像修复方法通常是利用修复模型对视频或图像进行人脸图像修复，然而在进行修复模型的模型训练时，没有对图像进行合理分类
、
图像的年龄段的信息混淆在一起，也不能合理的提取人脸图像的各个特征，从而导致修复结果存在外观不自然
、
个体特征丢失以及过度滤波等修复错误的问题
。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种人脸图像修复方法
、
装置
、
设备及介质，以利用人脸图像的年龄特征和图像特征实现图像修复，解决了由于年龄阶段信息混淆导致修复错误的问题，能够有效提高人脸图像的修复效果，为人脸修复任务提供更准确和逼真的结果
。
[0005]第一方面，本申请提供了一种人脸图像修复方法，包括：
[0006]获取待处理人脸图像；
[0007]对所述待处理人脸图像进行年龄特征提取处理，得到目标年龄特征，以及，对所述待处理人脸图像进行图像特征提取处理，得到目标图像特征；
[0008]对所述目标年龄特征和所述目标图像特征进行融合处理，得到对应的混合特征；
[0009]基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行修复
。
[0010]可选的，所述基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行修复，包括：
[0011]通过预设的人脸修复模型，基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行特征修复，得到特征修复图像；
[0012]获取用户输入的预测年龄阶段；
[0013]基于所述预测年龄阶段，通过所述人脸修复模型对特征修复图像进行逐象素修复，得到所述待处理人脸图像在所述预测年龄阶段的目标修复图像
。
[0014]可选的，所述对所述目标年龄特征和所述目标图像特征进行融合处理，得到对应的混合特征，包括：
[0015]从所述目标年龄特征中提取年龄特征向量，以及，从所述目标图像特征中提取图像特征向量；
[0016]基于所述年龄特征向量和所述图像特征向量进行融合处理，得到特征组合向量，并基于所述特征组合向量进行特征表达，得到所述混合特征
。
[0017]可选的，所述对所述待处理人脸图像进行年龄特征提取处理，得到目标年龄特征，包括：
[0018]通过预设的预测模型对所述待处理人脸图像进行年龄识别，得到初始年龄参数；
[0019]基于所述初始年龄参数进行编码处理，得到年龄特征向量，并基于所述年龄特征向量进行特征表达，得到所述目标年龄特征
。
[0020]可选的，所述基于所述初始年龄参数进行编码处理，得到年龄特征向量，包括：
[0021]确定所述待处理人脸图像的图像维度；
[0022]针对所述图像维度，通过预设的编码模型对所述初始年龄参数进行编码，得到所述年龄特征向量
。
[0023]可选的，所述对所述待处理人脸图像进行图像特征提取处理，得到目标图像特征，包括：
[0024]对所述待处理人脸图像进行隐编码，得到隐编码信息；
[0025]基于所述隐编码信息进行向量表达，得到图像特征向量，并基于所述图像特征向量进行特征表达，得到所述目标图像特征
。
[0026]可选的，基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行修复之前，还包括
[0027]获取图像训练集，所述图像训练集包含人脸训练图像以及所述人脸训练图像对应的标签信息，所述标签信息包含年龄标签；
[0028]基于所述年龄标签进行编码，得到年龄标注向量，以及基于所述人脸训练图像进行隐编码，得到训练特征向量；
[0029]基于所述年龄标注向量和所述训练特征向量进行模型训练，得到所述人脸修复模型
。
[0030]可选的，所述基于所述年龄标注向量和所述训练特征向量进行模型训练，得到所述人脸修复模型，包括：
[0031]基于所述所述年龄标注向量和所述训练特征向量进行关系连接，得到训练组合向量，所述训练组合向量用于表征所述人脸训练图像和所述年龄标签之间的关系；
[0032]基于所述训练组合向量进行模型训练，得到所述人脸修复模型
。
[0033]第二方面，本申请提供了一种人脸图像修复装置，包括：
[0034]图像获取模块，用于获取待处理人脸图像；
[0035]特征提取模块，用于对所述待处理人脸图像进行年龄特征提取处理，得到目标年龄特征，以及，对所述待处理人脸图像进行图像特征提取处理，得到目标图像特征；
[0036]融合模块，用于对所述目标年龄特征和所述目标图像特征进行融合处理，得到对应的混合特征；
[0037]修复模块，用于基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行修复
。
[0038]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器
、
通信接口
、
存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0039]存储器，用于存放计算机程序；
[0040]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如第一方面任一项实施例所述的人脸图像修复方法的步骤
。
[0041]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述
计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的人脸图像修复方法的步骤
。
[0042]综上，本申请实施例通过获取待处理人脸图像，对待处理人脸图像进行年龄特征提取处理，得到目标年龄特征，以及，对待处理人脸图像进行图像特征提取处理，得到目标图像特征，对目标年龄特征和目标图像特征进行融合处理，得到对应的混合特征，基于混合特征对待处理人脸图像进行修复，通过利用人脸图像的年龄特征和图像特征实现图像修复，解决了由于年龄阶段信息混淆导致修复错误的问题，能够有效提高人脸图像的修复效果，为人脸修复任务提供更准确和逼真的结果
。
附图说明
[0043]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理
。
[0044]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种人脸图像修复方法，其特征在于，包括：获取待处理人脸图像；对所述待处理人脸图像进行年龄特征提取处理，得到目标年龄特征，以及，对所述待处理人脸图像进行图像特征提取处理，得到目标图像特征；对所述目标年龄特征和所述目标图像特征进行融合处理，得到对应的混合特征；基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行修复
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行修复，包括：通过预设的人脸修复模型，基于所述混合特征对所述待处理人脸图像进行特征修复，得到特征修复图像；获取用户输入的预测年龄阶段；基于所述预测年龄阶段，通过所述人脸修复模型对特征修复图像进行逐象素修复，得到所述待处理人脸图像在所述预测年龄阶段的目标修复图像
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标年龄特征和所述目标图像特征进行融合处理，得到对应的混合特征，包括：从所述目标年龄特征中提取年龄特征向量，以及，从所述目标图像特征中提取图像特征向量；基于所述年龄特征向量和所述图像特征向量进行融合处理，得到特征组合向量，并基于所述特征组合向量进行特征表达，得到所述混合特征
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理人脸图像进行年龄特征提取处理，得到目标年龄特征，包括：通过预设的预测模型对所述待处理人脸图像进行年龄识别，得到初始年龄参数；基于所述初始年龄参数进行编码处理，得到年龄特征向量，并基于所述年龄特征向量进行特征表达，得到所述目标年龄特征
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始年龄参数进行编码处理，得到年龄特征向量，包括：确定所述待处理人脸图像的图像维度；针对所述图像维度，通过预设的编码模型对所述初始年龄参数进行编码，得到所述年龄特征向量
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理人脸图像进行图像特征提取处理，得到目标图像特征，包括：对所述待处理人脸图像进行隐编码，得到隐编码信息；基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁本德，尹逊宫，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：