[发明专利]一种人脸图像处理方法和装置

说明书

本申请实施例提供一种人脸图像处理方法和装置，涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)领域的人脸图像处理技术。其方法为：获取第一人脸图像和第二人脸图像；根据第一人脸图像的人脸关键点和第二人脸图像的人脸关键点从第一人脸图像的人脸关键点中确定人脸控制点，并确定人脸控制点对应的偏移向量；其中，第一人脸图像与第二人脸图像不同，人脸控制点对应的偏移向量包括人脸控制点的标识在第二人脸图像对应的人脸关键点对应的坐标与人脸控制点对应的坐标的差值；将人脸控制点和乘以权重系数的人脸控制点对应的偏移向量输入图像扭曲算法得到几何形变后的第一人脸图像；输出几何形变后的第一人脸图像。

技术领域

本申请涉及人工智能(artificial intelligence，AI)领域，尤其涉及一种人脸图像处理方法和装置。

背景技术

漫画是通过素描、铅笔画或其他艺术形式以夸大的形式描绘人物(通常是人的面部，即人脸)的形式。作为传达幽默或讽刺的一种形式，漫画通常用于娱乐。目前，已经出现了人脸漫画自动生成的技术，如图1所示，人脸漫画生成是在保留原始图像(例如，用户的自拍)中人脸可辨别性的前提下夸大人脸几何特征，同时实现图像的风格迁移。

现有的人脸漫画生成算法基本采用端到端的生成对抗网络(generativeadversarial network，GAN)实现。例如，当前主流的人脸漫画生成网络包括CariGANs、WarpGAN和MW-GAN等。如图2所示，以CariGANs为例，将一张人脸图像输入CariGANs后，可以输出一张人脸漫画。

上述端到端的人脸漫画生成对抗网络设计好之后，需要大量的人脸漫画数据训练才能生成较好的人脸漫画效果，而当前人脸漫画收集比较困难且收集到的数量规模较小，训练效果差，难以生成令人满意的人脸漫画。

发明内容

本申请实施例提供一种人脸图像处理方法和装置，以提供一种生成人脸图像的人脸漫画的方案。

第一方面，本申请实施例提供一种人脸图像处理方法，方法包括：获取第一人脸图像和第二人脸图像；根据第一人脸图像的人脸关键点和第二人脸图像的人脸关键点从第一人脸图像的人脸关键点中确定人脸控制点，并确定人脸控制点对应的偏移向量；其中，第一人脸图像与第二人脸图像不同，人脸控制点对应的偏移向量包括人脸控制点的标识在第二人脸图像对应的人脸关键点对应的坐标与人脸控制点对应的坐标的差值；将人脸控制点和乘以权重系数的人脸控制点对应的偏移向量输入图像扭曲算法得到几何形变后的第一人脸图像；权重系数为第一值时，第一人脸图像区别于第二人脸图像的区别特征在几何形变后的第一人脸图像上被加强；权重系数为第二值时，第一人脸图像区别于第二人脸图像的区别特征在几何形变后的第一人脸图像上被减弱；其中，区别特征包括五官的大小；输出几何形变后的第一人脸图像。

本申请实施例提供的人脸图像处理方法相当于采用数学模型对第一人脸图像中的人脸进行几何形变，而非使用大量人脸漫画数据训练生成的对抗网络对第一人脸图像中的人脸进行几何形变，人脸几何形变效果可解释，人脸几何形变程度可控，能够使生成的人脸漫画质量更高。另外，本申请实施例可以直接根据所述偏移向量和图像扭曲算法(例如，warp算法)对第一人脸图像进行扭曲(或称为几何形变)得到几何形变后的第一人脸图像。其中，进行扭曲时是对人脸图像直接进行扭曲处理，不需要对人脸图像先生成人脸模型再扭曲。

在一种可能的实现方式中，人脸控制点包括第一人脸图像的部分人脸关键点。也就是说，人脸控制点是从第一人脸图像的全部人脸关键点中确定出的部分人脸关键点。