基于多特征融合的人脸图像局部增强方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115965553A(43)申请公布日2023.04.14(21)申请号202310003338.1G06V10/26(2022.01)(22)申请日2023.01.03G06V10/44(2022.01)G06V10/74(2022.01)(71)申请人无锡学院G06V10/80(2022.01)地址214105江苏省无锡市锡山大道333号G06V10/764(2022.01)(72)发明人赵东虞洁郑瑜婷胡剑凌G06T7/11(2017.01)李鹏郭业才程进魏雨晴G06T7/62(2017.01)黄鲲鹏张黎可于庆南陶旭G06T7/60(2017.01)(74)专利代理机构西安志帆知识产权代理事务所(普通合伙)61258专利代理师侯峰(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/20(2006.01)G06T5/40(2006.01)G06V40/16(2022.01)权利要求书4页说明书10页附图3页(54)发明名称基于多特征融合的人脸图像局部增强方法(57)摘要本发明公开了一种基于多特征融合的人脸图像局部增强方法，建立人脸图像训练集；对所述人脸图像训练集中的每张图像进行人脸检测、人脸对齐和人脸分割，获得每张分割后的图像；获得分割后的偏正脸图像集、并且确定分割后的偏正脸图像集中每张图像的面积比例相近度、分割后的偏正脸图像集中每张图像的长宽比相近度、分割后的偏正脸图像集中每张图像的方脸相近度；将三个特征加权融合，获得多特征融合模板系数；根据其确定平均人脸轮廓模板，并且结合待识别人脸的图像，获得局部图像增强后的人脸图像。本发明能够取代人脸图像增强中的人脸分割步骤，在不改变人脸图像增强准确性的前提下，提高了人脸图像增强的效率和质量，简化冗繁的操作过程。CN115965553ACN115965553A权利要求书1/4页1.一种基于多特征融合的人脸图像局部增强方法，其特征在于，所述方法包括：建立人脸图像训练集；对所述人脸图像训练集中的每张图像进行人脸检测、人脸对齐和人脸分割，获得每张分割后的图像；去除每张分割后的图像为偏侧脸的图像，获得分割后的偏正脸图像集；确定分割后的偏正脸图像集中每组人脸面积比例平均值，再通过极大似然估计定理确定人脸面积比例平均值对应的高斯分布，并确定统计人脸轮廓面积比例的阈值，再根据统计人脸轮廓面积比例的阈值确定分割后的偏正脸图像集中每张图像的面积比例相近度；根据预设的人脸长和人脸宽确定分割后的偏正脸图像集中每组人脸长宽比的平均值，通过极大似然估计定理确定长宽比平均值对应的高斯分布，并确定平均人脸轮廓长宽比，再根据所述平均人脸轮廓长宽比确定分割后的偏正脸图像集中每张图像的长宽比相近度；获取所述分割后的偏正脸图像集中每张图像的人脸轮廓线，再通过剩下分割后的偏正脸图像集中每张图像的人脸轮廓线确定方脸系数，根据所述方脸系数的驻点个数和两边驻点对应的纵坐标y0确定分割后的偏正脸图像集中每张图像的方脸相近度；将所述分割后的偏正脸图像集中每张图像的面积比例相近度、长宽比相近度和方脸相近度三个特征加权融合，获得多特征融合模板系数；将所述多特征融合模板系数最大值对应的人脸轮廓作为平均人脸轮廓模板；对待识别人脸的图像进行图像增强处理，再根据人脸检测和人脸对齐确定检测框的大小和位置以及对齐参数，再通过平均人脸轮廓模板对增强前的待识别人脸图像进行局部图像增强，获得局部图像增强后的人脸图像。2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的人脸图像局部增强方法，其特征在于，所述去除每张分割后的图像为偏侧脸的图像，获得分割后的偏正脸图像集，具体为：判断每张分割后的图像是偏正脸还是偏侧脸，舍去偏侧脸的图像，获得分割后的偏正脸图像集。3.根据权利要求2所述的基于多特征融合的人脸图像局部增强方法，其特征在于，所述判断每张分割后的图像是偏正脸还是偏侧脸，舍去偏侧脸的图像，获得分割后的偏正脸图像集，具体为：设定人脸图像训练集中每张分割后的图像上随机两点M(x1,y1)，N(x2,y2)两点之间的欧氏距离d为其中，x1表示M点的横坐标，y1表示M点的纵坐标，x2表示N点的横坐标，y2表示N点的纵坐标；对每张分割后的图像进行特征点提取，两个下颌角点A和B分别连接颏下点C，获得两条线段，设D和E为过C点的垂直线上任取的C点上方的两点，并且AD垂直于CD，BE垂直于CE，确定线段AC和线段CD的夹角P，再确定线段BC和线段CE的夹角Q，最后确定P和Q差的绝对值f为其中，cos‑1表示反余弦操作，|·|表示取绝对值操作；若f值小于30度，则判断分割后的图像为偏正脸，否则判断分割后的图像为偏侧脸，舍2CN115965553A权利要求书2/4页去偏侧脸的图像，设人脸图像训练集剩余n张，获