[发明专利]一种人脸图像的光照检测方法、装置、设备和存储介质有效
| 申请号: | 201811627209.5 | 申请日: | 2018-12-28 |
| 公开(公告)号: | CN111382618B | 公开(公告)日: | 2021-02-05 |
| 发明(设计)人: | 章菲倩;刘更代;颜乐驹 | 申请(专利权)人: | 广州市百果园信息技术有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 511400 广东省广州市番禺区南村镇万博*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 图像 光照 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种人脸图像的光照检测方法,其特征在于,包括:
获取待检测的人脸图像以及三维人脸网格模板;
根据所述人脸图像对所述三维人脸网格模板进行形变,得到重建的人脸网格模型;
根据所述三维人脸网格模板中的关键特征点在重建的人脸网格模型中的形变位置,确定所述关键特征点在所述人脸图像中对应的特征点的亮度;
根据所述关键特征点的预设亮度与光照的对应关系,以及,所述关键特征点在所述人脸图像中对应的特征点的亮度,确定所述人脸图像的光照信息,所述关键特征点的预设亮度与光照的对应关系由历史人脸图像的历史光照信息,以及所述三维人脸网格模板中的关键特征点在所述历史人脸图像中对应的特征点的亮度训练得到。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取待检测的人脸图像以及三维人脸网格模板之前,还包括:
获取历史人脸图像以及所述三维人脸网格模板,并确定所述历史人脸图像的历史光照信息;
根据所述历史人脸图像对所述三维人脸网格模板进行形变,得到重建的历史人脸网格模型;
根据所述三维人脸网格模板中的关键特征点在重建的历史人脸网格模型中的形变位置,确定所述关键特征点在所述历史人脸图像中对应的特征点的亮度;
根据所述历史人脸图像的历史光照信息,以及所述关键特征点在所述历史人脸图像中对应的特征点的亮度,确定所述关键特征点的预设亮度与光照的对应关系。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述历史人脸图像的历史光照信息,以及所述关键特征点在所述历史人脸图像中对应的特征点的亮度,确定所述关键特征点的预设亮度与光照的对应关系,包括:
针对每一历史人脸图像,根据该历史人脸图像的历史光照信息,以及所述关键特征点在该历史人脸图像中对应的特征点的亮度,确定所述关键特征点的初始亮度与光照的对应关系;
采用最小二乘法对各所述历史人脸图像对应的所述关键特征点的初始亮度与光照的对应关系进行处理,得到所述关键特征点的预设亮度与光照的对应关系。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述三维人脸网格模板中的关键特征点在重建的人脸网格模型中的形变位置,确定所述关键特征点在所述人脸图像中对应的特征点的亮度,包括:
根据所述三维人脸网格模板中的关键特征点在重建的人脸网格模型中的形变位置,确定所述关键特征点在所述人脸图像中的映射位置;
获取所述人脸图像中该映射位置处对应的特征点的亮度,作为所述关键特征点在所述人脸图像中对应的特征点的亮度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在根据所述三维人脸网格模板中的关键特征点在重建的人脸网格模型中的形变位置,确定所述关键特征点在所述人脸图像中的映射位置之前,还包括:
获取所述三维人脸网格模板中的特征标记点,作为所述关键特征点。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述人脸图像为灰度图像,所述关键特征点在所述人脸图像中对应的特征点的亮度为该特征点的像素灰度值。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,根据所述关键特征点的预设亮度与光照的对应关系,以及,所述关键特征点在所述人脸图像中对应的特征点的亮度,确定所述人脸图像的光照信息,包括:
根据所述关键特征点的预设亮度与光照的对应关系,以及,所述关键特征点在所述人脸图像中对应的特征点的亮度,确定所述人脸图像的球谐光照系数;
根据所述球谐光照系数确定所述人脸图像的光照信息。
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