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(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CN108665421A(43)申请公布日2018.10.16(21)申请号201710208707.5(22)申请日2017.03.31(71)申请人北京旷视科技有限公司地址100080北京市海淀区科学院南路2号A座313室申请人北京迈格威科技有限公司(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代理人彭久云(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书19页附图4页(54)发明名称人脸图像高光分量去除装置和方法、存储介质产品(57)摘要一种人脸图像高光分量去除装置和方法、存储介质产品。该人脸图像高光分量去除装置包括全局估计模块、局部修正模块和高光分量去除模块。全局估计模块配置为基于人脸图像皮肤区域的图像颜色值和高光分量颜色值的经验值估计人脸图像皮肤区域的高光分量的粗略数值;局部修正模块配置为基于图像颜色值获取人脸图像皮肤区域的高光概率值,并基于高光概率值和人脸皮肤颜色值的连续特性修正粗略数值,以获取高光分量的修正数值;高光分量去除模块配置为基于修正数值去除人脸图像的高光分量。该人脸图像高光分量去除装置和方法提升了上述装置和方法的通用性和精确性。CN108665421ACN108665421A权利要求书1/2页1.一种人脸图像高光分量去除装置,包括:全局估计模块,配置为基于人脸图像皮肤区域的图像颜色值和高光分量颜色值的经验值估计所述人脸图像皮肤区域的高光分量的粗略数值;局部修正模块,配置为基于所述图像颜色值获取所述人脸图像皮肤区域的高光概率值,并基于所述高光概率值和人脸皮肤颜色值的连续特性修正所述粗略数值,以获取所述高光分量的修正数值;高光分量去除模块,配置为基于所述修正数值去除所述人脸图像的所述高光分量。2.根据权利要求1所述的人脸图像高光分量去除装置,其中,所述全局估计模块配置为基于所述图像颜色值和所述高光分量颜色值的经验值、使用非负矩阵分解法估计所述粗略数值。3.根据权利要求2所述的人脸图像高光分量去除装置,其中,使用非负矩阵分解法估计所述粗略数值包括:基于所述图像颜色值和所述高光分量颜色值的经验值,通过迭代,最优化由所述人脸图像皮肤区域的所述图像颜色值构成的图像颜色值矩阵、系数矩阵和基矩阵构成的全局估计模块代价函数,以将所述人脸图像皮肤区域的所述图像颜色值构成的所述图像颜色值矩阵分解为所述系数矩阵和所述基矩阵的乘积,并由此获取所述粗略数值,所述全局估计模块代价函数包括稀疏性惩罚项。4.根据权利要求1-3任一项所述的人脸图像高光分量去除装置,其中,所述局部修正模块配置为基于最优化局部修正模块代价函数来获得所述高光分量的所述修正数值,所述局部修正模块代价函数包括皮肤颜色值非连续惩罚项、高光分量漏检惩罚项和高光分量误报惩罚项。5.根据权利要求4所述的人脸图像高光分量去除装置,其中,所述皮肤颜色值非连续惩罚项Flc、所述高光分量漏检惩罚项Flm和所述高光分量误报惩罚项Flf分别满足如下条件:Flc=||▽(I-H)||,Flm=||w·(H-Hg)||,Flf=||(1-w)·H||,其中,H表示所述高光分量的所述修正数值,Hg表示所述高光分量的所述粗略数值,w表示所述高光概率值,I表示所述人脸图像皮肤区域的所述图像颜色值。6.一种人脸图像高光分量去除装置,包括处理器和存储器,其中,所述存储器中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被所述处理器运行时执行以下步骤:基于人脸图像皮肤区域的图像颜色值和高光分量颜色值的经验值估计所述人脸图像皮肤区域的高光分量的粗略数值;基于所述图像颜色值获取所述人脸图像皮肤区域的高光概率值,并基于所述高光概率值和人脸皮肤颜色值的连续特性修正所述粗略数值,以获取所述高光分量的修正数值;基于所述修正数值去除所述人脸图像的所述高光分量。7.一种人脸图像高光分量去除方法,包括:基于人脸图像皮肤区域的图像颜色值和高光分量颜色值的经验值估计所述人脸图像皮肤区域的高光分量的粗略数值;2CN108665421A权利要求书2/2页基于所述图像颜色值获取所述人脸图像皮肤区域的高光概率值,并基于所述高光概率值和人脸皮肤颜色值的连续特性修正所述粗略数值,以获取所述高光分量的修正数值;基于所述修正数值去除所述人脸图像的所述高光分量。8.根据权利要求7所述的人脸图像高光分量去除方法,其中,基于所述图像颜色值和所述高光分量颜色值的经验值、使用非负矩阵分解法估计所述粗略数值。9.根据权利要求7或8所述的人脸图像高光分量去除方法,其中,基于所述高光概率值和人脸皮肤颜色值的连续特性修正所述粗略数值,以获取所述高光分量的修正数值包括:基于最优化局部修正模块代价函数来获得