[发明专利]一种人脸特征点定位方法及装置

权利要求书

1.一种人脸特征点定位方法，其特征在于，包括：

获取待定位人脸图像，并根据获取到的待定位人脸图像的位置信息，确定两个单眼搜索区域，所述两个单眼搜索区域分别为左眼搜索区域和右眼搜索区域；

将每个单眼搜索区域划分为多个子区域，从划分后的单眼子区域中选择相似程度满足设定条件的单眼子区域，并将选择出的两个单眼搜索区域中的单眼子区域配成双眼对；

计算每对双眼对中沿所述待定位人脸图像的中心线对称的位置的像素差值，并将计算出的像素差值之和最小的双眼对定位为左眼特征点位置与右眼特征点位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待定位人脸图像后，确定两个单眼搜索区域之前，还包括：

利用坎尼边缘检测算法对获取到的待定位人脸图像进行处理，得到所述待定位人脸图像的边缘二值图；

统计所述边缘二值图中边缘点和非边缘点的个数，并计算边缘点个数与边缘点和非边缘点个数总和的比值；

如果计算出的比值大于设定阈值，则确定所述待定位人脸图像为清晰图像，并确定所述待定位人脸图像的单眼搜索区域；

如果计算出的比值不大于设定阈值，则确定所述待定位人脸图像为非清晰图像，返回获取待定位人脸图像的步骤。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过下述方式从划分后的单眼子区域中选择相似程度满足设定条件的单眼子区域：

利用每个单眼搜索区域对应的单眼特征分类器，对相应的单眼搜索区域中的每个单眼子区域进行检测，确定每个单眼子区域的单眼相似度值；

按照确定出的单眼相似度值从高到低的顺序，从每个单眼搜索区域中选择第一设定数量的单眼子区域，并确定选择出的每个单眼子区域的残差；

按照确定出的残差从小到大的顺序，从每个单眼搜索区域中选择第二设定数量的单眼子区域，作为选择出的单眼子区域。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过下述方式确定每个单眼子区域对应的单眼相似度值：

利用每个单眼搜索区域对应的单眼特征分类器，对相应的单眼搜索区域中的每个单眼子区域进行检测，得到每个单眼子区域通过对应的单眼特征分类器的强分类器检测的个数、通过所述强分类器中弱分类器检测的个数以及所述强分类器中包括的弱分类器总数；

计算每个单眼子区域通过所述弱分类器检测的个数，与所述强分类器中包括的弱分类器总数的比值；

将计算出的比值与通过所述强分类器检测的个数进行求和运算，得到每个单眼子区域的单眼相似度值。

5.一种人脸特征点定位方法，其特征在于，包括：

获取待定位人脸图像，并根据获取到的待定位人脸图像的位置信息，确定嘴巴搜索区域；

将所述嘴巴搜索区域划分为多个子区域，从划分后的嘴巴子区域中选择相似程度满足设定条件的嘴巴子区域，并将选择出的嘴巴子区域定位为嘴巴特征点位置。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在获取待定位人脸图像后，确定嘴巴搜索区域之前，还包括：

利用坎尼边缘检测算法对获取到的待定位人脸图像进行处理，得到所述待定位人脸图像的边缘二值图；

统计所述边缘二值图中边缘点和非边缘点的个数，并计算边缘点个数与边缘点和非边缘点个数总和的比值；

如果计算出的比值大于设定阈值，则确定所述待定位人脸图像为清晰图像，并确定所述待定位人脸图像的嘴巴搜索区域；

如果计算出的比值不大于设定阈值，则确定所述待定位人脸图像为非清晰图像，返回获取待定位人脸图像的步骤。

7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，从划分后的嘴巴子区域中选择相似程度满足设定条件的嘴巴子区域，具体包括：

分别利用张嘴特征分类器与闭嘴特征分类器，对划分后的每个嘴巴子区域进行检测，确定每个嘴巴子区域的第一嘴巴相似度值和第二嘴巴相似度值；

按照确定出的第一嘴巴相似度值和第二嘴巴相似度值从高到低的顺序，分别选择设定数量的嘴巴子区域，并确定选择出的每个嘴巴子区域的残差；

将确定出的残差最小的嘴巴子区域，作为选择出的嘴巴子区域。