[发明专利]一种识别定位人脸器官的方法、装置和视频处理芯片

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种识别定位人脸器官的方法、装置和视频处理芯片。

背景技术

人脸器官定位在人脸识别、人脸动画合成、表情识别等领域都有着重要的应用，现有技术采用活动形状模型(ASM，Active Shaped Model)算法搜索待定点，基于灰度信息对人脸器官进行定位搜索的方法，包括：

采集不同形状的人脸样本，手工从样本中标识出器官的轮廓，用主分量分析(PCA，Principal Component Analysis)算法形成人脸器官形状统计模型；

依据上述步骤标识的轮廓点来统计每个特征点的灰度信息；

根据眼睛、鼻子、嘴巴等人脸器官的位置特征点的灰度信息获得人脸器官的轮廓及其位置，从而识别出人脸器官。

但现有技术方案中，可能会出现局部位置的灰度信息不能明确反映人脸器官轮廓的情况，如关于人脸下巴的识别，由于下巴轮廓点的邻域中一般会包含一些背景点，而不同背景的图像中下巴的轮廓点的特征相差较大，所以基于灰度信息搜索被识别图像，有时不能很准确地搜索到候选点。因此基于灰度信息的方法对人脸器官识别定位的准确性不好。

总之，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何准确识别并确定视频图像中人脸器官的位置。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种识别定位人脸器官的方法，解决现有技术中不能准确识别、定位视频图像中人脸器官的问题。

相应的，本发明还提供了一种人脸器官定位的装置和视频处理芯片，以保证上述方法在实际中的应用。

为了解决上述问题，本发明公开了一种识别定位图像中人脸器官的方法，包括：

步骤S1：用主分量分析算法建立人脸器官形状的统计模型，采用灰度信息搜索方法对被识别图像中的人脸器官进行初步定位；

步骤S2：基于所述统计模型，用人脸边缘信息搜索方法确定并调整下巴上的轮廓点；

步骤S3：将被识别图像的颜色空间由红绿蓝模式转换为色相饱和模式，基于所述统计模型，用色度值搜索方法确定并调整嘴唇上的轮廓点；

步骤S4：依据被识别图像中人脸器官的轮廓点，确定人脸器官的位置，完成人脸器官的识别过程。

优选的，在步骤S2和S3之间还包括：

基于所述统计模型，用灰度信息搜索方法，确定并调整人脸和脖子结合部位下巴上的轮廓点。

优选的，所述灰度信息为图像中某个像素点的灰度值，所述灰度值的取值范围为：0～1。

优选的，所述色度值是色相饱和模式下图像中某个像素点的所选颜色的纯度与该颜色的最大纯度之间的比值，所述色度值的取值范围为：0～1。

优选的，所述用主分量分析算法建立人脸器官形状统计模型的方法为：

根据图像的大小，选取主分量分析算法的若干特征分量来确定人脸器官的轮廓点。

依据本发明另一实施例，还公开了一种识别定位人脸器官的装置，包括，活动形状模型单元、下巴轮廓定位单元、嘴唇轮廓定位单元和人脸器官位置确定单元，其中：

活动形状模型单元用于建立基于主分量分析算法的人脸器官形状统计模型，并采用灰度信息搜索方法对被识别图像中的人脸器官进行初步定位；

下巴轮廓定位单元用于采用人脸边缘信息搜索方法调整下巴上的轮廓点；

嘴唇轮廓定位单元用于确定并调整嘴唇上的轮廓点，方法是：

将被识别图像的颜色空间由红绿蓝模式转换为色相饱和模式，用色度值搜索方法确定嘴唇边缘信息，从而确定并调整嘴唇上的轮廓点；

人脸器官位置确定单元用于依据被识别图像中人脸器官的轮廓点，确定人脸器官的位置，完成人脸器官的识别过程。

优选的，所述装置还包括下巴轮廓第二定位单元，所述下巴轮廓第二定位单元用于基于所述活动形状模型单元建立的人脸器官形状统计模型，用灰度信息搜索方法，确定并调整人脸和脖子结合部位下巴上的轮廓点。

优选的，所述活动形状模型单元基于主分量分析算法建立人脸器官形状统计模型的方法为：

所述活动形状模型单元根据图像的大小，选取主分量分析算法的若干特征分量来确定人脸器官的轮廓点。

依据本发明另一实施例，还公开了一种视频处理芯片，所述视频处理芯片包括识别定位人脸器官的装置，所述装置包括，活动形状模型单元、下巴轮廓定位单元、嘴唇轮廓定位单元和人脸器官位置确定单元，其中：

活动形状模型单元用于建立基于主分量分析算法的人脸器官形状统计模型，并采用灰度信息搜索方法对被识别图像中的人脸器官进行初步定位；