[发明专利]人脸图像中眼镜的去除方法和装置、佩戴方法和装置

权利要求书

1.一种人脸图像中眼镜的去除方法，其特征在于，包括：

从戴眼镜人脸图像中获取戴眼镜眼睛区域图像和非眼睛区域图像；

针对所述戴眼镜眼睛区域图像，通过分类机匹配得到相应的眼睛区域类别，所述分类机为依据不戴眼镜人脸图像样本所构造的多类眼睛区域的分类机，所述多类眼睛区域的分类依据为眼睛形状；

获得与所述眼睛区域类别相应的基向量，所述基向量为针对所述眼睛区域类别的样本进行PCA学习得到；

将所述戴眼镜眼睛区域图像向所述基向量映射，重构获得不戴眼镜眼镜区域图像；

将所述非眼睛区域图像和不戴眼镜眼镜区域图像进行拼接，得到去除眼镜后的人脸图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下步骤构造多类眼睛区域的分类机：

获取不戴眼镜人脸图像样本，并从所述不戴眼镜人脸图像样本中分割出眼睛区域样本；

依据眼睛形状，将所述眼睛区域样本分为多类；

提取各类眼睛区域样本的特征；

依据所述特征对各类眼睛区域样本进行训练，得到作为多类眼睛区域的分类机。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征为LBP特征或LBP直方图特征；

所述通过分类机匹配得到相应的眼睛区域类别的步骤，包括：

提取所述戴眼镜眼睛区域图像的LBP特征或LBP直方图特征；

基于所述LBP特征或LBP直方图特征，在所述多类眼睛区域的分类机中进行匹配，获得相应的眼睛区域类别。

4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在将所述非眼睛区域图像和不戴眼镜眼镜区域图像进行拼接后，还包括：

对所述不戴眼镜眼镜区域图像中的k个边缘点，和所述戴眼镜眼睛区域图像中对应的边缘点进行加权融合，融合公式如下：

I(x，y)＝λ*O(x，y)+(1-λ)*R(x，y)

其中，I(x，y)，O(x，y)，R(x，y)分别代表融合之后的像素值、所述戴眼镜眼睛区域图像中对应点的像素值，和所述不戴眼镜眼镜区域图像中对应点的像素值，k＞1，0≤λ≤1。

5.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述从戴眼镜人脸图像中获取戴眼镜眼睛区域图像和非眼睛区域图像的步骤，包括：

对所述戴眼镜人脸图像进行眼睛定位，得到眼睛位置；

根据所述眼睛位置，对所述戴眼镜人脸图像进行归一化操作；

从归一化后的戴眼镜人脸图像中割取预设大小的裸眼图像，作为戴眼镜眼睛区域图像，以除所述戴眼镜眼睛区域图像外的图像作为非眼睛区域图像。

6.一种人脸图像中眼镜的去除装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于从戴眼镜人脸图像中获取戴眼镜眼睛区域图像和非眼睛区域图像；

匹配模块，用于针对所述戴眼镜眼睛区域图像，通过分类机匹配得到相应的眼睛区域类别，所述分类机为依据不戴眼镜人脸图像样本所构造的多类眼睛区域的分类机，所述多类眼睛区域的分类依据为眼睛形状；

基向量获取模块，用于获得与所述眼睛区域类别相应的基向量，所述基向量为针对所述眼睛区域类别的样本进行PCA学习得到；

重构模块，用于将所述戴眼镜眼睛区域图像向所述基向量映射，重构获得不戴眼镜眼镜区域图像；及

拼接模块，用于将所述非眼睛区域图像和不戴眼镜眼镜区域图像进行拼接，得到去除眼镜后的人脸图像。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括学习机训练模块，包括：

获取子模块，用于获取不戴眼镜人脸图像样本；

分割子模块，用于从所述不戴眼镜人脸图像样本中分割出眼睛区域样本；

分类子模块，用于依据眼睛形状，将所述眼睛区域样本分为多类；

提取子模块，用于提取各类眼睛区域样本的特征；及

训练子模块，用于依据所述特征对各类眼睛区域样本进行训练，得到作为多类眼睛区域的分类机。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征为LBP特征或LBP直方图特征；

所述匹配模块，包括：

特征提取子模块，用于提取所述戴眼镜眼睛区域图像的LBP特征或LBP直方图特征；及

匹配子模块，用于基于所述LBP特征或LBP直方图特征，在所述多类眼睛区域的分类机中进行匹配，获得相应的眼睛区域类别。