一種獲取人臉正面圖像的方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發明實施例涉及人臉識別的技術領域，尤其涉及一種獲取人臉正面圖像的方法及裝置。
【背景技術】
[0002]人臉檢測的方法經過長期的發展，已經取得了顯著的成績，形成不同理論支持下的多種方法類別，其中，應用比較廣泛的是基于統計的人臉檢測方法，在眾多方法中，PaulV1la等人提出了基于積分圖像的檢測方法，在準確度以及實時性方面有著較高的表現。這種人臉檢測方法使得在保留統計學習方法所具有的魯棒性的情況下使得人臉檢測的速度大大提高，引起這一領域的廣泛關注。當然，人臉檢測仍然存在很多難點，人臉的光照、遮擋、多姿態等情況都對傳統的簡單背景的正面人臉檢測不斷提出挑戰。
【發明內容】
[0003]本發明實施例的目的在于提出一種獲取人臉正面圖像的方法及裝置，旨在解決如何提高人臉識別的效率的問題。
[0004]為達此目的，本發明實施例采用以下技術方案:
[0005]第一方面，一種獲取人臉正面圖像的方法，所述方法包括:
[0006]根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像；
[0007]根據所述人臉特征部位的圖像獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；
[0008]根據所述偏移角度處理所述待處理的人臉圖像，以輸出正面人臉圖像。
[0009]優選地，所述獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像，包括:
[0010]獲取所述待處理的人臉圖像中的耳朵、眼睛和/或鼻子的人臉特征部位的圖像。
[0011]優選地，根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像，包括:
[0012]在所述待處理的人臉圖像中檢測人臉區域；
[0013]在所述人臉區域中截取耳朵圖像；
[0014]將預先訓練采集的耳朵特征部位的圖像和截取的耳朵圖像進行對比，確定截取的是人臉特征部位為耳朵的圖像。
[0015]優選地，所述根據所述人臉特征部位的圖像獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度，包括:
[0016]根據預先設置的人臉特征部位的圖像和偏移角度的對應關系，獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；
[0017]其中，所述對應關系為所述人臉特征部位的面積和偏移角度的對應關系。
[0018]優選地，所述根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像之前，還包括:
[0019]訓練采集人臉特征部位的圖像；
[0020]所述訓練采集人臉特征部位的圖像，包括:
[0021]采集正面人臉時的耳朵圖像，采集人臉偏轉時的耳朵圖像和非耳朵圖像，用adaboost算法訓練采集的耳朵圖像和非耳朵圖像得到耳朵分類器文件。
[0022]第二方面，一種獲取人臉正面圖像的裝置，所述裝置包括:
[0023]第一獲取模塊，用于根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像；
[0024]第二獲取模塊，用于根據所述人臉特征部位的圖像獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；
[0025]處理模塊，用于根據所述偏移角度處理所述待處理的人臉圖像，以輸出正面人臉圖像。
[0026]優選地，所述第一獲取模塊，用于:
[0027]獲取所述待處理的人臉圖像中的耳朵、眼睛和/或鼻子的人臉特征部位的圖像。
[0028]優選地，所述第一獲取模塊，包括:
[0029]檢測單元，用于在所述待處理的人臉圖像中檢測人臉區域；
[0030]截取單元，用于在所述人臉區域中截取耳朵圖像；
[0031]確定單元，用于將預先訓練采集的耳朵特征部位的圖像和截取的耳朵圖像進行對比，確定截取的是人臉特征部位為耳朵的圖像。
[0032]優選地，所述第二獲取模塊，用于:
[0033]根據預先設置的人臉特征部位的圖像和偏移角度的對應關系，獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；
[0034]其中，所述對應關系為所述人臉特征部位的面積和偏移角度的對應關系。
[0035]優選地，所述裝置還包括:
[0036]訓練模塊，用于訓練采集人臉特征部位的圖像；
[0037]所述訓練模塊，用于:
[0038]采集正面人臉時的耳朵圖像，采集人臉偏轉時的耳朵圖像和非耳朵圖像，用adaboost算法訓練采集的耳朵圖像和非耳朵圖像得到耳朵分類器文件。
[0039]本發明實施例通過根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像；根據所述人臉特征部位的圖像獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；根據所述偏移角度處理所述待處理的人臉圖像，以輸出正面人臉圖像，通過檢測人臉圖像中是否能同時檢測到特征部位的方法，來判斷人臉姿態是否為正面人臉姿態，方法簡單有效，可執行性強；同時，正面人臉姿態消除了人臉姿態等變化對人臉識別算法的影響，直接檢測到正面人臉，不需要進行人臉姿態矯正，人臉對齊等過程，提高了人臉識別的效率。
【附圖說明】
[0040]圖1是本發明實施例獲取人臉正面圖像的方法第一實施例的流程示意圖；
[0041]圖2是本發明實施例獲取人臉正面圖像的方法第二實施例的流程示意圖；
[0042]圖3是本發明實施例獲取人臉正面圖像的裝置的功能模塊示意圖；
[0043]圖4是本發明實施例第一獲取模塊的功能模塊示意圖；
[0044]圖5是本發明實施例獲取人臉正面圖像的裝置的功能模塊示意圖。
【具體實施方式】
[0045]下面結合附圖和實施例對本發明實施例作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發明實施例，而非對本發明實施例的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明實施例相關的部分而非全部結構。
[0046]實施例一
[0047]參考圖1，圖1是本發明實施例獲取人臉正面圖像的方法第一實施例的流程示意圖。
[0048]在實施例一中，所述獲取人臉正面圖像的方法包括:
[0049]步驟101，根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像；
[0050]優選地，所述獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像，包括:
[0051]獲取所述待處理的人臉圖像中的耳朵、眼睛和/或鼻子的人臉特征部位的圖像。
[0052]優選地，根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像，包括:
[0053]在所述待處理的人臉圖像中檢測人臉區域；
[0054]在所述人臉區域中截取耳朵圖像；
[0055]將預先訓練采集的耳朵特征部位的圖像和截取的耳朵圖像進行對比，確定截取的是人臉特征部位為耳朵的圖像。
[0056]具體的，在輸入的包含背景等環境下的圖像或者視頻文件中檢測人臉區域。在人臉區域截取左右兩個可能的耳朵圖像II和12。與在整幅輸入圖像中截圖耳朵區域相比，在人臉區域截取耳朵圖像，減小的搜索的范圍，節省了時間。
[0057]加載訓練得到的耳朵分類器文件，通過分類器文件來分類判別圖像II和12是否均為耳朵圖像。如果II和12兩幅圖像均為耳朵圖像，則輸出為正面人臉姿態；否則不是正面人臉姿態。
[0058]步驟102，根據所述人臉特征部位的圖像獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；
[0059]優選地，所述根據所述人臉特征部位的圖像獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度，包括:
[0060]根據預先設置的人臉特征部位的圖像和偏移角度的對應關系，獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；
[0061]其中，所述對應關系為所述人臉特征部位的面積和偏移角度的對應關系。
[0062]具體的，若獲取的人臉特征部位的面積是預先存儲的正面人臉姿態的面積50%，根據50%差值與該值對應的人臉偏移角度，根據獲取的人臉偏移角度調整待處理的人臉圖像，以輸出正面人臉圖像。
[0063]步驟103，根據所述偏移角度處理所述待處理的人臉圖像，以輸出正面人臉圖像。
[0064]本發明實施例通過根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處理的人臉圖像中的人臉特征部位的圖像；根據所述人臉特征部位的圖像獲取所述待處理的人臉圖像中所述人臉的偏移角度；根據所述偏移角度處理所述待處理的人臉圖像，以輸出正面人臉圖像，通過檢測人臉圖像中是否能同時檢測到特征部位的方法，來判斷人臉姿態是否為正面人臉姿態，方法簡單有效，可執行性強；同時，正面人臉姿態消除了人臉姿態等變化對人臉識別算法的影響，直接檢測到正面人臉，不需要進行人臉姿態矯正，人臉對齊等過程，提高了人臉識別的效率。
[0065]實施例二
[0066]參考圖2，圖2是本發明實施例獲取人臉正面圖像的方法第二實施例的流程示意圖。
[0067]在實施例一的基礎上，所述根據待處理的人臉圖像和預先訓練采集的人臉特征部位的圖像，獲取所述待處