对不同的人脸图像进行个性化的美化处理。
[0103]进一步地，在其他实施例中，上述美化特效数据库为XML数据库，所述美化特效数据库中的同一类型人脸特征参数根据参数大小的不同对应预设有不同程度的美化特效。
[0104]本实施例中，美化特效数据库采用可扩展标记语言XML数据库，XML数据库是一个能够在应用中管理XML数据和文档的集合的数据库系统。由于XML能够以灵活有效的方式定义管理信息的结构，以XML格式存储的数据不仅有良好的内在结构，而且易于进行数据交流和开发。因此，本实施例中采用XML数据库来存储、管理各种人脸特征参数及其预先设定的对应美化特效更加简单、有效，易于实现。
[0105]本实施例在美化特效数据库中可定义相互关联的人脸特征参数、美化特效，不同人脸特征参数对应设定相应的美化特效，还可针对同一类型人脸特征参数根据参数大小所处的不同范围对应预设不同程度的美化特效。如当人脸特征参数为人脸轮廓大小，对应的美化特效为瘦脸特效时，可根据人脸轮廓大小尺寸所处的不同范围对应预设轻度、中度或重度瘦脸特效；或当人脸特征参数为人脸肤色参数，对应的美化特效为美白特效时，可根据人脸肤色参数所处的不同范围对应预设轻度、中度或重度美白特效。这样，本实施例中不仅能针对待美化人脸图像中不同的人脸特征进行个性化的美化处理，还能针对待美化人脸图像中的人脸特征采用不同程度的美化特效，能对待美化人脸图像进行更加细致的美化处理。
[0106]进一步地，在其他实施例中，上述识别模块01还可以用于:
[0107]识别待美化人脸图像中的眼睛特征，获取眼睛大小、眼睛间距和/或眼纹特征参数；
[0108]上述获取模块02还可以用于:
[0109]根据所述眼睛大小、眼睛间距和/或眼纹特征参数从预设的美化特效数据库中获取对应的眼睛美化特效；
[0110]上述美化模块03还可以用于:
[0111]基于所述眼睛美化特效对所述待美化人脸图像中的眼睛进行美化处理。
[0112]本实施例中，当识别待美化人脸图像中的眼睛特征时，可获取眼睛大小、眼睛间距和/或眼纹特征参数；再根据所述眼睛大小、眼睛间距和/或眼纹特征参数从预设的美化特效数据库中查找、获取对应的眼睛美化特效，并利用获取的眼睛美化特效对所述待美化人脸图像中的眼睛进行美化处理。如针对不同的眼纹特征参数，可对所述待美化人脸图像中的眼睛添加相应的眼影、睫毛等特效，还可针对不同的眼睛大小特征参数对所述待美化人脸图像中的眼睛大小自动进行微调，还可根据所述眼睛大小、眼睛间距和/或眼纹特征参数对所述待美化人脸图像中的眼睛添加美瞳特效等。
[0113]进一步地，在其他实施例中，上述识别模块01还可以用于:
[0114]识别待美化人脸图像中的人脸特征，获取人脸年龄参数；
[0115]上述获取模块02还可以用于:
[0116]根据所述人脸年龄参数从预设的美化特效数据库中获取对应年龄的美化道具；
[0117]上述美化模块03还可以用于:
[0118]加载推送所述美化道具，以基于所述美化道具对所述待美化人脸图像进行美化处理。
[0119]本实施例中，在识别出待美化人脸图像中的人脸特征后，还可根据识别出的人脸特征判断待美化人脸图像中的人脸年龄，获取相应的人脸年龄参数。再根据获取的人脸年龄参数从预设的美化特效数据库中查找、获取对应年龄的美化道具，并加载推送所述美化道具，以基于所述美化道具对所述待美化人脸图像进行美化处理。如根据识别出的人脸特征判断待美化人脸图像中的人脸年龄较小时，可加载推送适合年龄较小用户的美化道具，如羊角辫儿、潮流饰品等；当判断待美化人脸图像中的人脸年龄较大时，可加载推送适合年龄较大用户的美化道具，如比较稳重的怀旧道具、老式饰品等，以更加适应不同年龄用户对美化道具的需求，并根据用户对美化道具的选择为待美化人脸图像添加相应的美化道具，从而完成对所述待美化人脸图像进行美化处理。
[0120]本实施例中，可根据待美化人脸图像中不同年龄的人脸推荐相应的美化道具，更加符合用户需求，更加智能化及人性化。
[0121]本发明进一步提供一种人脸图像美化方法，参照图4，在本发明人脸图像美化方法的一实施例中，该人脸图像美化方法包括:
[0122]步骤S10，识别待美化人脸图像中的人脸特征，获取人脸特征参数；
[0123]本实施例中，首先对待美化人脸图像中的人脸进行识别，其中，待美化人脸图像可以是用户当前通过终端拍摄的图像，如可设置用户在终端上启动相机拍摄照片后，在用户触控照片或点击预设按钮时自动进入图像美化模式，即开始自动对相机拍摄的照片进行识另IJ，识别该照片中的人脸特征。待美化人脸图像也可以是用户调取的终端本地存储的图片或从云端获取的图片，用户在图像美化模式中调取图片后，即可对调取的图片进行识别，识别该图片中的人脸特征。
[0124]在对待美化人脸图像中的人脸进行识别时，可利用主动轮廓模型(ActiveContour Model)、主动形状模型、主动表观模型等来识别待美化人脸图像中的人脸特征，当然，也不限定采用其他模型或其他方式来识别待美化人脸图像中的人脸特征。在此，仅以利用主动形状模型(Active Shape Model)进行识别的方式为例进行具体说明:
[0125]主动形状模型的实质是采用了基于统计模型的图像搜索方法，对一定代表性的同类目标物体图像来进行统计、建模，再通过建模的模型中引入待提取目标物体的先验特征，设定搜索条件来限制特征搜索结果。利用主动形状模型进行人脸识别是选取一组图片作为训练样本，用一组特征点描述样本图片的形状，然后对各样本图片进行相似处理，实现形状样本图片的对齐，再利用主成分分析的方法对对齐后的形状向量进行统计建模，以得到人脸形状的统计学描述，最后利用已建立的模型在待美化人脸图像中搜索人脸的轮廓，从而找到目标人脸在图像中的位置，以对待美化人脸图像中的各个细化的人脸特征进行识别。在建立脸部统计模型时，终端需要根据训练集中的数据训练模型，包括反映目标物体二维形状变化规律的形状统计模型和反映特征点局部区域的灰度变化规律的局部纹理模型，并形成一个训练图像集以反映可能的变化。其中，利用主动形状模型进行人脸识别中需要用到的训练样本可采用各种开源视觉库(Open Source Vis1n Library)等人脸识别库。
[0126]利用主动轮廓模型、主动形状模型、主动表观模型等识别出的待美化人脸图像中的人脸特征可以是人脸的各种细化特征，识别出的待美化人脸图像中的人脸特征能体现出不同人脸图像中人脸的代表性特征，如该人脸特征可以是不同人脸具有代表性的五官特征、人脸轮廓特征、人脸年龄特征、人脸情绪特征等，如可包括识别的人脸中眼睛、耳朵、鼻子、眉毛、嘴巴的特征，或人脸总体轮廓特征。进一步地，还可获取识别出的人脸特征的相关参数，如五官大小和/或位置参数、人脸轮廓大小和/或位置参数等，包括识别的人脸中眼睛、耳朵、鼻子、眉毛、嘴巴的大小和/或位置参数，或人脸总体轮廓的大小和/或位置参数，当然，也不限定该人脸特征为可识别出的其他能体现出不同人脸特点的特征。
[0127]步骤S20，根据所述人脸特征参数从预设的美化特效数据库中获取对应的美化特效；
[0128]识别获取到待美化人脸图像中能体现出不同人脸特点的人脸特征参数后，可根据识别出的各种人脸特征参数在预设的美化特效数据库中进行查找，比对。其中，该美化特效数据库中可根据各种人脸特征参数预先设定有对应的美化特效，如针对眼睛大小和/或位置参数，可设定对应的眼影、睫毛特效；针对眉毛大小和/或位置参数，可设定对应的修眉特效；针对人脸的肤色参数，可设定对应的美白、磨皮等特效；还可针对识别出的人脸年龄特征、人脸情绪特征等设定、推送对应的美化道具。这样，根据识别出的各种人脸特征参数即可在预设的美化特效数据库中查找到与该人脸特征参数相对应的美化特效。
[0129]步骤S30，基于所述美化特效对所述待美化人脸图像进行美化处理。
[0130]在根据不同待美化人脸图像中识别出的各种人脸特征参数在预设的美化特效数据库中查找到对应的美化特效后，即可基于查找到的美化特效对所述待美化人脸图像中的对应人脸特征自动进行美化处理。如若待美化人脸图像中人脸的肤色较深，根据识别出的待美化人脸图像中人脸的较深肤色参数在预设的美化特效数据库中查找到对应的美化特效为美白特效时，即可自动对待美化人脸图像中人脸的肤色进行美白处理。这样，可根据待美化人脸图像中识别出的能体现出不同人脸特点的各种人脸特征参数获取对应的美化特效，还能根据获取的美化特效针对相应的人脸特征自动进行美化处理，即可实现针对不同的人脸图像中的人脸特征分别进行个性化的美化处理，对人脸图像的美化更加细致。
[0131]而且，本实施例中是针对不同的人脸图像中的人脸特征分别进行个性化的美化处理，当对同一人脸所在的若干人脸图像进行处理时，根据其中一张人脸图像中识别出的人脸特征获取对应美化特效进行美化处理后，该同一人脸所在的其他人脸图像可采取相同的美化特效对相应的人脸特征进行美化处理，实现对同一人脸所在的若干人脸图像进行模版化的批量图像美化处理，效率更高，更加方便。
[0132]本实施例通过识别获取待美化人脸图像中的人脸特征参数；根据该人脸特征参数从预设的美化特效数据库中获取对应的美化特效；并基于该美化特效进行美化处理。由于针对待美化人脸图像中的不同人脸特征参数可获取相应的美化特效，从而实现根据待美化人脸图像中不同的人脸特征进行相应的美化处理，能针对不同的人脸图像进行个性化的美化处理。
[0133]进一步地，在其他实施例中，上述美化特效数据库为XML数据库，所述美化特效数据库中的同一类型人脸特征参数根据参数大小的不同对应预设有不同程度的美化特效。
[0134]本实施例中，美化特效数据库采用可扩展标记语