图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109409262A(43)申请公布日2019.03.01(21)申请号201811184763.0(22)申请日2018.10.11(71)申请人北京迈格威科技有限公司地址100190北京市海淀区科学院南路2号A座316-318(72)发明人孙伟范浩强(74)专利代理机构北京市柳沈律师事务所11105代理人张晓明(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书2页说明书14页附图5页(54)发明名称图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质(57)摘要一种图像处理方法、图像处理装置、计算机可读存储介质。该图像处理方法包括：获取输入图像；对所述输入图像进行人脸检测，以得到多个原始关键点；基于所述多个原始关键点，利用第一神经网络对所述输入图像中的人脸轮廓或五官轮廓进行曲线预测，以得到所述人脸轮廓或所述五官轮廓的多条预测轮廓曲线，其中，所述多条预测轮廓曲线与多个曲线表达式一一对应。CN109409262ACN109409262A权利要求书1/2页1.一种图像处理方法，包括：获取输入图像；对所述输入图像进行人脸检测，以得到多个原始关键点；基于所述多个原始关键点，利用第一神经网络对所述输入图像中的人脸轮廓或五官轮廓进行曲线预测，以得到所述人脸轮廓或所述五官轮廓的多条预测轮廓曲线，其中，所述多条预测轮廓曲线与多个曲线表达式一一对应。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，对所述输入图像进行人脸检测，以得到多个原始关键点，包括：利用第二神经网络对所述输入图像进行人脸检测，以得到所述多个原始关键点。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，基于所述多个原始关键点，利用第一神经网络对所述输入图像中的人脸轮廓或五官轮廓进行曲线预测，以得到所述人脸轮廓或所述五官轮廓的多条预测轮廓曲线包括：基于所述输入图像，利用所述第一神经网络对所述多个原始关键点进行曲线预测以得到多个系数组，所述多个系数组与所述多个曲线表达式一一对应；基于所述多个系数组，拟合得到所述多条预测轮廓曲线。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其中，所述多个曲线表达式中的第N个曲线表达式表示为：y＝fN(x)，其中，x表示自变量，y表示因变量，fN表示x和y之间的高阶函数多项式，且对于任意的x，有且仅有一个y与之对应，N为正整数，且小于等于所述多个曲线表达式的数量。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其中，所述输入图像包括一张人脸，基于所述输入图像，利用所述第一神经网络对所述多个原始关键点进行曲线预测以得到多个系数组，包括：划分所述多个原始关键点，以得到多个预测关键点组；基于所述输入图像，利用所述第一神经网络分别对所述多个预测关键点组进行曲线预测，以得到所述多个系数组，其中，所述多个系数组与所述多个预测关键点组一一对应。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其中，基于所述输入图像，利用所述第一神经网络分别对所述多个预测关键点组进行曲线预测，以得到所述多个系数组，包括：根据所述多个预测关键点组和所述输入图像，确定多个第一预测数据组，每个第一预测数据组包括一个预测关键点组和所述输入图像；利用所述第一神经网络分别对所述多个第一预测数据组进行曲线预测，以得到所述多个系数组。7.根据权利要求5所述的图像处理方法，其中，基于所述输入图像，利用所述第一神经网络分别对所述多个预测关键点组进行曲线预测，以得到所述多个系数组，包括：根据所述多个预测关键点组将所述输入图像划分为多个图像区域；根据所述多个预测关键点组和所述多个图像区域，确定多个第二预测数据组，每个第二预测数据组包括一个预测关键点组和一个图像区域；利用所述第一神经网络分别对所述多个第二预测数据组进行曲线预测，以得到所述多2CN109409262A权利要求书2/2页个系数组。8.根据权利要求4所述的图像处理方法，其中，所述输入图像包括多张人脸，基于所述输入图像，利用所述第一神经网络对所述多个原始关键点进行曲线预测以得到多个系数组，包括：划分所述多个原始关键点，以得到多个原始关键点组，所述多个原始关键点组与所述多张人脸一一对应，所述多个原始关键点组中的每一个原始关键点组中的原始关键点被划分为多个预测关键点组；根据所述多个原始关键点组，划分所述输入图像以得到多个子输入图像，其中，所述多个原始关键点组与所述多个子输入图像一一对应，所述多个子输入图像中的每一个包括一张人脸；基于所述多个子输入图像，利用所述第一神经网络分别对所述多个原始关键点组中的所有预测关键点组进行曲线预测，以得到所述多个系数组，其中，所述多个系数组与所述多个原始关键点组中的所有预测关键点组一一对应。9.根据权利要求1-8任一项所述的图像处理方法，