人脸检测预处理方法、装置、设备和存储介质.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CN111611843A(43)申请公布日2020.09.01(21)申请号202010235707.6(22)申请日2020.03.30(71)申请人北京爱接力科技发展有限公司地址100020北京市朝阳区光华路4号院3号楼9层910室(72)发明人赵杰宋宇许楠张勇(74)专利代理机构北京润捷智诚知识产权代理事务所(普通合伙)11831代理人孙巍(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称人脸检测预处理方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种人脸检测预处理方法，包括：获取图像数据；将图像数据缓存在终端本地；对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。可以满足终端对人脸数据使用的分场景差异化处理，又节约了网络带宽、网络流量、后端算力，也可在无网络的情况下实现对人脸使用的基本需求。CN111611843ACN111611843A权利要求书1/1页1.一种人脸检测预处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取图像数据；将图像数据缓存在终端本地；对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述确定图像数据中是否包含人脸信息之后输出判断结果或在所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理后，输出经预处理后的图像数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将图像数据缓存在终端本地，包括：对所述获取到的图像数据按图像帧的时间顺序采用队列方式进行缓存，且缓存不超过2帧图像数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定图像数据中是否包含人脸信息，包括：终端在本地通过算法对图像数据进行处理，获取图像数据中是否包含人脸及人脸双眼连线中心点坐标及人脸宽高数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理，包括：将包含人脸信息的图像数据根据图像中所述人脸宽高数据进行裁剪，保留图像数据中人脸部位。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理，还包括根据后台采用的人脸特征识别算法，在终端将包含人脸信息的图像数据进行灰度处理、锐度处理。7.一种人脸检测预处理装置，其特征在于，所述装置包括：图像采集模块，用于获取图像数据；缓存模块，用于将所述图像数据缓存在终端本地；本地预处理模块，用于对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；还用于对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。8.一种机器人，其特征在于，包括：图像采集装置，用于采集图像数据；存储装置，用于缓存图像数据；预处理装置，用于执行权利要求1～6任一项所述的人脸检测预处理方法。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；与所述一个或多个处理器通信连接的存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为执行权利要求1至6任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。2CN111611843A说明书1/5页人脸检测预处理方法、装置、设备和存储介质技术领域[0001]本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种人脸检测预处理方法和装置、设备和存储介质。背景技术[0002]在服务型机器人系统中，视觉作为多模态交互的核心模态之一，是交互当中不可缺少的重要部分。而对人脸的检测和识别是机器人视觉的重要应用。人脸检测重点检测的是图片中是否包含人脸，而人脸识别则要求识别出人脸的特征信息。[0003]因为人脸识别需要使用机器学习算法进行大量的特征提取运算，往往需要将机器人端采集到的视频数据逐帧上传到后台服务端进行特征提取。[0004]现在在处理人像相关操作时，通常的做法是在后端使用机器学习的方式，训练提取人脸特征点的模型。终端设备负责采集图像数据，按照图像帧的方式上传到后台服务，对图像进行统一的特征提取，然后下发数据到终端，以供使用。[0005]在实际使用的过程中，有如下两种场景，分别说明如下：[0006]场景一：终端并不需要太详细的人脸特征数据，仅需知道当前画面中是否存在人脸即可，这种场景下，并不需要运算量巨大的特征提取。仅需使用简单的图像处理算法，对图片进行边缘提取，识别人脸轮廓即可。通用的技