[发明专利]一种图像处理方法及终端

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取当前采集的图像；

对所述当前采集的图像进行处理，得到所述当前采集的图像对应的面部特征点；

基于所述面部特征点，以及预先获取的操作指令，对所述当前采集的图像执行所述操作指令对应的处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先获取的操作指令包括：针对所述当前采集的图像进行分析，或针对所述当前采集的图像进行变换。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述当前采集的图像进行处理，得到所述当前采集的图像对应的面部特征点，包括：

对所述当前采集的图像进行灰度处理，得到所述当前采集的图像对应的灰度图像；

对所述灰度图像进行人脸检测，得到所述人脸区域图像；

针对所述人脸区域图像进行检测，得到所述人脸区域图像的目标面部特征点区域图像；

检测所述目标面部特征点区域图像，得到面部特征点。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述人脸区域图像进行检测，得到所述人脸区域图像的目标面部特征点区域图像，包括：

按照预设缩小比例对所述人脸区域图像进行缩小，得到第一图像；

将所述第一图像进行划分，得到至少一张第二图像，每张所述第二图像包括至少一个子窗口；

根据积分图，计算每张所述第二图像中每个子窗口的Haar特征值；

根据强分类器及每张所述第二图像，得到的Haar特征值检测出多张面部特征点区域图像；

将所述多张面部特征点区域图像进行合并，得到所述目标面部特征点区域图像。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述目标面部特征点区域图像，得到面部特征点，包括：

将所述目标面部特征点区域图像作为初始图像输入至局部二值特征回归模型，得到局部二值特征；

将所述得到的局部二值特征进行全局线性回归训练，得到形状增量；

基于所述目标面部特征点区域图像以及所述形状增量，确定所述面部特征点。

6.一种终端，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取当前采集的图像；

第一处理单元，用于对所述当前采集的图像进行处理，得到所述当前采集的图像对应的面部特征点；

第二处理单元，用于基于所述面部特征点，以及预先获取的操作指令，对所述当前采集的图像执行所述操作指令对应的处理。

7.如权利要求6所述的终端，其特征在于，所述预先获取的操作指令包括：针对所述当前采集的图像进行分析，或针对所述当前采集的图像进行变换。

8.如权利要求6或7所述的终端，其特征在于，

所述第一处理单元，具体用于对所述当前采集的图像进行灰度处理，得到所述当前采集的图像对应的灰度图像；对所述灰度图像进行人脸检测，得到所述人脸区域图像；针对所述人脸区域图像进行检测，得到所述人脸区域图像的目标面部特征点区域图像；检测所述目标面部特征点区域图像，得到面部特征点。

9.如权利要求8所述的终端，其特征在于，

所述第一处理单元，在用于针对所述人脸区域图像进行检测，得到所述人脸区域图像的目标面部特征点区域图像时，具体用于按照预设缩小比例对所述人脸区域图像进行缩小以得到第一图像；将所述第一图像进行划分以得到至少一张第二图像，每张所述第二图像包括至少一个子窗口；根据积分图计算每张所述第二图像中每个子窗口的Haar特征值；根据强分类器及每张所述第二图像得到的Haar特征值检测出多张面部特征点区域图像；将所述多张面部特征点区域图像进行合并得到所述目标面部特征点区域图像。

10.如权利要求8所述的终端，其特征在于，

所述第一处理单元，在用于检测所述目标面部特征点区域图像，得到面部特征点时，具体用于将所述目标面部特征点区域图像作为初始图像输入至局部二值特征回归模型以得到局部二值特征；将所述得到的局部二值特征进行全局线性回归训练以得到形状增量；基于所述目标面部特征点区域图像以及所述形状增量确定所述面部特征点。