[发明专利]一种人脸图像处理方法及装置

权利要求书

1.一种人脸图像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

A.对图像中的人脸图像进行关键点提取，并将提取的用以定位的关键点的人脸图像拉伸至标准形状；

B.在预先训练的主元空间投影标准形状的人脸图像，得到投影向量，并利用该投影向量在主元空间进行重构以获得重构的标准形状的人脸图像；

C.将重构得到的标准形状的人脸图像拉伸至原来的形状并贴回原图。

2.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述步骤A之前还包括：在图像中检测人脸区域。

3.根据权利要求1或2所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述步骤A中的关键点提取的方法为：活动形状模型，或活动外观模型，或活动轮廓模型。

4.根据权利要求1或2所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述步骤A中的拉伸方法为基于三角形的仿射变换：

先对所述人脸图像进行三角化处理，产生三角形网格，将人脸图像分割为一组互不相交的三角形；

然后将三角化后的人脸图像拉伸至一预设标准形状。

5.根据权利要求1或2所述的人脸图像处理方法，其特征在于，该方法还包括：预先训练标准形状人脸图像的主元空间；具体为：

选择合适的训练样本以构成训练图像集；定位人脸样本上的多个关键点；

将人脸样本进行三角化处理并拉伸至预设的标准形状得到标准形状的训练集；

对标准形状的训练样本集进行KL变换得到人脸的主元空间。

6.根据权利要求5所述的人脸处理方法，其特征在于，所述步骤B中得到投影向量的方法为：y＝P^TX，其中，

P表示由主元空间的基向量构成的特征矩阵，P的每一列为一个特征向量；

y表示投影向量；X表示拉伸到标准形状后的人脸图像，并排列成一个列向量。

7.根据权利要求6所述的人脸处理方法，其特征在于，所述步骤B中的重构的方法为：X′＝Py，其中，X′表示重构后的人脸图像，X′为一维向量，将X′进行重新排列得到二维人脸图像。

8.一种人脸图像处理装置，其特征在于，该装置包括：

人脸检测模块，用于从输入的图像中检测出人脸区域；

关键点提取模块，用于对检测出的人脸图像进行关键点提取，以定位人脸关键点，得到人脸关键点位置；

形状变换模块，用于将已定位关键点的人脸图像拉伸至标准形状；

主元空间处理模块，用于在预先训练的主元空间投影标准形状的人脸图像，得到投影向量，并利用该投影向量在主元空间进行重构以获得标准形状的人脸图像；

逆形状变换模块，用于将重构后的标准形状的人脸图像拉伸至原来的形状并贴回原图。