[发明专利]一种人脸关键点真值的获取方法、装置、车辆及电子设备

权利要求书

1.一种人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述方法包括：

采集包含目标人脸的图像，并对所述图像进行人脸检测；

根据检测的结果，确定所述图像中的目标人脸区域；

对所述目标人脸区域进行深度计算，获得所述目标人脸区域的深度图像；

根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建所述目标人脸区域的表平面图像；

将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值。

2.根据权利要求1所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述将所述目标人脸区域的表平面图像与标准人脸模型进行拟合，获得所述目标人脸区域的关键点真值，包括：

获取所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标，以及所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标；

根据所述目标人脸区域的表平面图像的各个顶点在世界坐标系下的坐标与所述标准人脸模型的各个顶点在世界坐标系下的坐标的对应关系，将所述目标人脸区域的表平面图像与所述标准人脸模型进行拟合，得到拟合后的目标人脸模型；

根据所述标准人脸模型的关键点真值的坐标，确定所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值；

将所述拟合后的目标人脸模型的关键点真值投影至所述目标人脸区域，得到所述目标人脸区域的关键点真值。

3.根据权利要求1所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息，构建目标人脸区域的表平面图像，包括：

获取用于采集所述目标人脸的图像的图像采集设备的内参矩阵；

根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息以及所述内参矩阵，确定所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云；

根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云，确定所述各个顶点对应的三维点云的法向量；

根据所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云的法向量，构建所述目标人脸区域的表平面图像。

4.根据权利要求3所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸区域的深度图像的深度信息以及所述内参矩阵，确定所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云之后，还包括：

将所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行聚类；

根据所述聚类的结果，确定所述目标人脸区域中的目标人脸的各个顶点对应的目标三维点云。

5.根据权利要求4所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述将所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行聚类，包括：

对所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行掩膜处理，提取所述目标人脸区域中的目标人脸的各个顶点对应的初始三维点云；所述对所述目标人脸区域的各个顶点对应的三维点云进行掩膜处理表征对所述目标人脸区域中的背景区域对应的三维点云进行遮挡；

将所述目标人脸区域中的目标人脸的各个顶点对应的所述初始三维点云进行聚类。

6.根据权利要求5所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述根据所述各个顶点对应的三维点云的法向量，构建所述目标人脸区域的表平面图像，包括：

根据所述目标人脸区域中的所述目标人脸的各个顶点对应的目标三维点云的法向量，生成所述目标人脸对应的点云图像；

对所述目标人脸对应的点云图像进行人脸重建，生成所述目标人脸的表平面图像。

7.根据权利要求1所述的人脸关键点真值的获取方法，其特征在于，所述对所述目标人脸区域进行深度计算，获得所述目标人脸区域的深度图像之后，还包括：

对所述目标人脸区域的深度图像进行降噪处理。