[发明专利]一种人脸图像校正方法、系统及终端设备

说明书

本发明适用于人脸识别技术领域，提供了一种人脸图像校正方法、系统及终端设备，其中，人脸图像校正方法包括：获取原始图像；对所述原始图像进行预处理，获取所述原始图像中所有人脸的人脸位置坐标；根据所述人脸位置坐标提取人脸特征点坐标；根据所述人脸特征点坐标对所述原始图像进行仿射变换，得到目标图像。本发明通过获取人脸位置坐标进而准确地提取人脸特征点坐标，再根据人脸特征点坐标对待处理的图像进行仿射变换，进而获取目标图像，能够有效地对原始图像中的所有人脸进行校正，提高人脸图像校正的准确性，有效地解决现有的人脸图像校正方法存在准确性低的问题。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸图像校正方法、系统及终端设备。

背景技术

人脸识别技术，是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术，随着人工智能技术的迅速发展，人脸识别技术更多的应用于商业化产品中，例如：企业员工门禁管理以及会员管理等。人脸校正技术作为人脸识别技术中不可或缺的技术，能够提高人脸识别结果的准确性。现有的在海量图片中进行人脸识别和分类时，大多使用无监督人脸分类学习算法对图片进行处理。能够提高图片识别的效率，也可以识别没有训练过的人物。然而，无监督人脸分类学习算法的分类准确性较低，例如将同一个人的不同角度的人脸识别为不同的人或者将同一个人的图像分为多个不同的文件夹。通过人脸校正技术能够增强分类的准确性。然而，现有的人脸校正技术，大多采用开源计算机视觉库(Open SourceComputer Vision Library，OpenCV)自带的人脸校正模块，其准确性很低，无法准确的对人脸特征点进行准确地提取。若通过机器学习算法工具包(Dlib工具包)提取面部68个特征点则可以更准确地定位人脸位置，然而，Dlib工具包的检测结果较差，若人脸存在一定角度的倾斜时就无法检测出来，由于无法检测出人脸，因此也无法对人脸进行校正，进而导致人脸校正的准确性不高。

综上所述，现有的人脸图像校正方法存在准确性低的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种人脸图像校正方法、系统及终端设备，以解决现有技术中人脸图像校正方法存在准确性低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种人脸图像校正方法，包括：

获取原始图像；

对所述原始图像进行预处理，获取所述原始图像中所有人脸的人脸位置坐标；

根据所述人脸位置坐标提取人脸特征点坐标；

根据所述人脸特征点坐标对所述原始图像进行仿射变换，得到目标图像。

本发明实施例的第二方面提供了一种人脸校正系统，包括：

获取模块，用于获取原始图像；

人脸位置获取模块，用于对所述原始图像进行预处理，获取所述原始图像中所有人脸的人脸位置坐标；

特征点坐标提取模块，用于根据所述人脸位置坐标提取人脸特征点坐标；

仿射变换模块，用于根据所述人脸特征点坐标对所述原始图像进行仿射变换，得到目标图像。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取原始图像；

对所述原始图像进行预处理，获取所述原始图像中所有人脸的人脸位置坐标；

根据所述人脸位置坐标提取人脸特征点坐标；

根据所述人脸特征点坐标对所述原始图像进行仿射变换，得到目标图像。