一种获取人脸正面图像的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明实施例涉及人脸识别的技术领域，尤其涉及一种获取人脸正面图像的方法及装置。
【背景技术】
[0002]人脸检测的方法经过长期的发展，已经取得了显著的成绩，形成不同理论支持下的多种方法类别，其中，应用比较广泛的是基于统计的人脸检测方法，在众多方法中，PaulV1la等人提出了基于积分图像的检测方法，在准确度以及实时性方面有着较高的表现。这种人脸检测方法使得在保留统计学习方法所具有的鲁棒性的情况下使得人脸检测的速度大大提高，引起这一领域的广泛关注。当然，人脸检测仍然存在很多难点，人脸的光照、遮挡、多姿态等情况都对传统的简单背景的正面人脸检测不断提出挑战。
【发明内容】
[0003]本发明实施例的目的在于提出一种获取人脸正面图像的方法及装置，旨在解决如何提高人脸识别的效率的问题。
[0004]为达此目的，本发明实施例采用以下技术方案:
[0005]第一方面，一种获取人脸正面图像的方法，所述方法包括:
[0006]根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像；
[0007]根据所述人脸特征部位的图像获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；
[0008]根据所述偏移角度处理所述待处理的人脸图像，以输出正面人脸图像。
[0009]优选地，所述获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像，包括:
[0010]获取所述待处理的人脸图像中的耳朵、眼睛和/或鼻子的人脸特征部位的图像。
[0011]优选地，根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像，包括:
[0012]在所述待处理的人脸图像中检测人脸区域；
[0013]在所述人脸区域中截取耳朵图像；
[0014]将预先训练采集的耳朵特征部位的图像和截取的耳朵图像进行对比，确定截取的是人脸特征部位为耳朵的图像。
[0015]优选地，所述根据所述人脸特征部位的图像获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度，包括:
[0016]根据预先设置的人脸特征部位的图像和偏移角度的对应关系，获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；
[0017]其中，所述对应关系为所述人脸特征部位的面积和偏移角度的对应关系。
[0018]优选地，所述根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像之前，还包括:
[0019]训练采集人脸特征部位的图像；
[0020]所述训练采集人脸特征部位的图像，包括:
[0021]采集正面人脸时的耳朵图像，采集人脸偏转时的耳朵图像和非耳朵图像，用adaboost算法训练采集的耳朵图像和非耳朵图像得到耳朵分类器文件。
[0022]第二方面，一种获取人脸正面图像的装置，所述装置包括:
[0023]第一获取模块，用于根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像；
[0024]第二获取模块，用于根据所述人脸特征部位的图像获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；
[0025]处理模块，用于根据所述偏移角度处理所述待处理的人脸图像，以输出正面人脸图像。
[0026]优选地，所述第一获取模块，用于:
[0027]获取所述待处理的人脸图像中的耳朵、眼睛和/或鼻子的人脸特征部位的图像。
[0028]优选地，所述第一获取模块，包括:
[0029]检测单元，用于在所述待处理的人脸图像中检测人脸区域；
[0030]截取单元，用于在所述人脸区域中截取耳朵图像；
[0031]确定单元，用于将预先训练采集的耳朵特征部位的图像和截取的耳朵图像进行对比，确定截取的是人脸特征部位为耳朵的图像。
[0032]优选地，所述第二获取模块，用于:
[0033]根据预先设置的人脸特征部位的图像和偏移角度的对应关系，获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；
[0034]其中，所述对应关系为所述人脸特征部位的面积和偏移角度的对应关系。
[0035]优选地，所述装置还包括:
[0036]训练模块，用于训练采集人脸特征部位的图像；
[0037]所述训练模块，用于:
[0038]采集正面人脸时的耳朵图像，采集人脸偏转时的耳朵图像和非耳朵图像，用adaboost算法训练采集的耳朵图像和非耳朵图像得到耳朵分类器文件。
[0039]本发明实施例通过根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像；根据所述人脸特征部位的图像获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；根据所述偏移角度处理所述待处理的人脸图像，以输出正面人脸图像，通过检测人脸图像中是否能同时检测到特征部位的方法，来判断人脸姿态是否为正面人脸姿态，方法简单有效，可执行性强；同时，正面人脸姿态消除了人脸姿态等变化对人脸识别算法的影响，直接检测到正面人脸，不需要进行人脸姿态矫正，人脸对齐等过程，提高了人脸识别的效率。
【附图说明】
[0040]图1是本发明实施例获取人脸正面图像的方法第一实施例的流程示意图；
[0041]图2是本发明实施例获取人脸正面图像的方法第二实施例的流程示意图；
[0042]图3是本发明实施例获取人脸正面图像的装置的功能模块示意图；
[0043]图4是本发明实施例第一获取模块的功能模块示意图；
[0044]图5是本发明实施例获取人脸正面图像的装置的功能模块示意图。
【具体实施方式】
[0045]下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
[0046]实施例一
[0047]参考图1，图1是本发明实施例获取人脸正面图像的方法第一实施例的流程示意图。
[0048]在实施例一中，所述获取人脸正面图像的方法包括:
[0049]步骤101，根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像；
[0050]优选地，所述获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像，包括:
[0051]获取所述待处理的人脸图像中的耳朵、眼睛和/或鼻子的人脸特征部位的图像。
[0052]优选地，根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像，包括:
[0053]在所述待处理的人脸图像中检测人脸区域；
[0054]在所述人脸区域中截取耳朵图像；
[0055]将预先训练采集的耳朵特征部位的图像和截取的耳朵图像进行对比，确定截取的是人脸特征部位为耳朵的图像。
[0056]具体的，在输入的包含背景等环境下的图像或者视频文件中检测人脸区域。在人脸区域截取左右两个可能的耳朵图像II和12。与在整幅输入图像中截图耳朵区域相比，在人脸区域截取耳朵图像，减小的搜索的范围，节省了时间。
[0057]加载训练得到的耳朵分类器文件，通过分类器文件来分类判别图像II和12是否均为耳朵图像。如果II和12两幅图像均为耳朵图像，则输出为正面人脸姿态；否则不是正面人脸姿态。
[0058]步骤102，根据所述人脸特征部位的图像获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；
[0059]优选地，所述根据所述人脸特征部位的图像获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度，包括:
[0060]根据预先设置的人脸特征部位的图像和偏移角度的对应关系，获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；
[0061]其中，所述对应关系为所述人脸特征部位的面积和偏移角度的对应关系。
[0062]具体的，若获取的人脸特征部位的面积是预先存储的正面人脸姿态的面积50%，根据50%差值与该值对应的人脸偏移角度，根据获取的人脸偏移角度调整待处理的人脸图像，以输出正面人脸图像。
[0063]步骤103，根据所述偏移角度处理所述待处理的人脸图像，以输出正面人脸图像。
[0064]本发明实施例通过根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处理的人脸图像中的人脸特征部位的图像；根据所述人脸特征部位的图像获取所述待处理的人脸图像中所述人脸的偏移角度；根据所述偏移角度处理所述待处理的人脸图像，以输出正面人脸图像，通过检测人脸图像中是否能同时检测到特征部位的方法，来判断人脸姿态是否为正面人脸姿态，方法简单有效，可执行性强；同时，正面人脸姿态消除了人脸姿态等变化对人脸识别算法的影响，直接检测到正面人脸，不需要进行人脸姿态矫正，人脸对齐等过程，提高了人脸识别的效率。
[0065]实施例二
[0066]参考图2，图2是本发明实施例获取人脸正面图像的方法第二实施例的流程示意图。
[0067]在实施例一的基础上，所述根据待处理的人脸图像和预先训练采集的人脸特征部位的图像，获取所述待处