[发明专利]用于基于局部二进制模式的面部特征定位的方法和设备

权利要求书

1.一种方法，包括：

确定输入图像的眼部状态分类；

基于眼部中心位置和所述眼部状态分类来选择全局形状的纹理模型和相关联的平均形状，其中所述全局形状的纹理模型是基于概率密度所确定的局部二进制模式模型；以及

基于所述全局形状的纹理模型以及相关联的全局形状模型来调节由所述平均形状所定义的特征点的位置。

2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

获取所述输入图像；

经由眼部检测确定初始眼部中心位置；以及

基于所述初始眼部中心位置对所述输入图像进行归一化和缩放。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中调节所述特征点的位置包括基于所述相关联的全局形状模型来调节所述特征点的位置，其中所述全局形状模型包括在分级形状模型内。

4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其中选择所述全局形状的纹理模型包括从睁眼状态和闭眼状态的模型集合中选择所述纹理模型。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，进一步包括执行嘴角检测和嘴部状态分类。

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，进一步包括：

执行嘴角检测和嘴部状态分类；

基于给定组成部分的当前状态选择给定面部组成部分的局部形状模型以及相关联的局部纹理模型，所述相关联的局部纹理模型是基于概率密度所确定的局部二进制模式模型；以及

基于所述给定面部组成部分的所述局部形状模型以及相关联的纹理模型进一步调节与所述给定面部组成部分相关联的所述特征点。

7.一种设备，包括至少一个处理器以及至少一个包括计算机程序代码的存储器，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少执行：

确定输入图像的眼部状态分类；

基于眼部中心位置和所述眼部状态分类来选择全局形状的纹理模型和相关联的平均形状，其中所述全局状态的纹理模型是基于概率密度所确定的局部二进制模式模型；以及

基于所述全局形状模型的纹理模型以及相关联的全局形状模型来调节由所述平均形状所定义的特征点的位置。

8.如权利要求7所述的设备，其中所述设备被进一步使得：

获取所述输入图像；

经由眼部检测确定初始眼部中心位置；以及

基于所述初始眼部中心位置对所述输入图像进行归一化和缩放。

9.如权利要求7或8所述的设备，其中使得所述设备调节所述特征点的位置包括基于所述相关联的全局形状模型来调节所述特征点的位置，其中所述全局形状模型包括在分级形状模型内。

10.如权利要求7至9中任一项所述的设备，其中使得所述设备选择所述全局形状的纹理模型包括使得从睁眼状态和闭眼状态的模型集合中选择所述纹理模型。

11.如权利要求7至10中任一项所述的设备，其中所述设备被进一步使得执行嘴角检测和嘴部状态分类。

12.如权利要求7至11中任一项所述的设备，其中所述设备被进一步使得：

对嘴角进行检测并对嘴部状态进行分类；

基于给定组成部分的当前状态选择给定面部组成部分的局部形状模型以及相关联的局部纹理模型，所述相关联的局部纹理模型是基于概率密度所确定的局部二进制模式模型；以及

基于所述给定面部组成部分的所述局部形状模型以及相关联的纹理模型进一步调节与所述给定面部组成部分相关联的特征点。

13.如权利要求7至12中任一项所述的设备，其中所述设备包括移动终端；并且其中所述设备进一步包括用户接口电路和用户接口软件，被配置为通过使用显示器来促成对所述移动终端的至少一些功能的用户控制，并且被配置为对用户输入进行响应；以及显示器和显示电路，被配置为显示所述移动终端的用户界面的至少一部分，所述显示器和显示电路被配置为促成对移动终端的至少一些功能的用户控制。

14.如权利要求13所述的设备，进一步包括被配置为捕捉包括脸部的图像的图像捕捉电路。