一种用于视频拍摄中的人脸图像处理方法技术

本申请公开了一种用于视频拍摄中的人脸图像处理方法，对直播图像中至少两帧图像中的第一人脸图像和第二人脸图像确定其第一夹角和第二夹角，确定两帧图像中的第一夹角的差值绝对值和第二夹角的差值绝对值并进行判断，以确定直播图像中的播客人脸图像和背景人脸图像，对播客人脸图像在每帧图像中的第三夹角与角度阈值进行判断，以进一步确定针对播客人脸图像中主播人脸图像或副播人脸图像，并对于所确定出的主播人脸图像的图像亮度值进行增加，以使主播人脸图像的图像亮度值大于副播人脸图像的图像亮度值，由此可实现对直播图像中的背景人脸图像、主播人脸图像和副播人脸图像筛分确定，由此可提高直播图像中的图像显示效果，突出主播人脸图像显示。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人脸图像处理方法，尤其涉及一种用于视频拍摄中的人脸图像处理方法。

技术介绍

1、在视频拍摄中处理人脸图像通常涉及到多种方法和技术，其中一些包括：

2、人脸检测：这是识别图像或视频中人脸位置的第一步。常见的算法包括haar级联检测器、基于深度学习的方法(如基于卷积神经网络的检测器)等。

3、人脸对齐：对检测到的人脸进行对齐，以便后续的处理步骤更加准确。这通常包括将人脸旋转、缩放和平移，使其符合标准的参考模型。

4、人脸识别：利用人脸的特征进行识别，可以通过传统的特征提取和匹配方法，也可以使用深度学习技术如卷积神经网络进行特征学习和匹配。

5、人脸表情识别：识别人脸表情的情感状态，常用的方法包括使用深度学习模型对表情进行分类，或者使用传统的特征提取和机器学习方法。

6、人脸跟踪：在视频中跟踪人脸的位置，通常使用卡尔曼滤波器或基于深度学习的跟踪器。

7、人脸变形和特效：在视频中对人脸进行变形或者添加特效，常用的方法包括基于脸部关键点的变形，或者将虚拟物体叠加在人脸上。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于视频拍摄中的人脸图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述嘴部端点为嘴部区域的图像点在第一方向上的坐标值的差值最大的两个端点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一方向为所述播客人脸图像中的双耳连线的延伸方向。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述角度阈值为5°。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，鼻梁所在直线由多个鼻梁特征点的连线所确定。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，双耳连线由耳部的中心特征点的连线所确定。>

7.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种用于视频拍摄中的人脸图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述嘴部端点为嘴部区域的图像点在第一方向上的坐标值的差值最大的两个端点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一方向为所述播客人脸图像中的双耳连线的延伸方向。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述角度...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓琛，葛强，
申请(专利权)人：智观数字科技青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：