[发明专利]恢复眼镜遮挡区域的人脸重建方法及装置

权利要求书

1.一种恢复眼镜遮挡区域的人脸重建方法，其特征在于，包括：

获取包含戴眼镜的人脸图像；

检测所述人脸图像中眼镜边框的位置，其中，所述眼镜边框的位置包含内、外边框内、外轮廓曲线；

根据训练集中不同个体的人脸图像，采用主成分分析建立以特征人脸构成的人脸主成分空间；

基于inpainting tela图像修复算法，使用眼镜边框相邻区域的像素对眼镜边框内部进行填充修复，得到修复后的人脸图像；

采用梯度下降法计算修复后的人脸图像在所述人脸主成分空间中特征人脸上的投影分量；

以投影分量为特征人脸权重的初始值，在所述人脸主成分空间中筛选最优人脸权重值；

根据最优人脸权重值，恢复眼镜边框遮挡区域的人脸图像。

2.根据权利要求1所述的恢复眼镜遮挡区域的人脸重建方法，其特征在于，所述检测所述人脸图像中眼镜边框的位置的步骤，包括：

采用Supervised Decent Method检测眼镜内、外边框各自对应的关键点；

分别连接眼镜内、外边框相邻的关键点，得到眼镜内、外边框各自对应的初始位置；

基于所述初始位置上关键点形成的初始轮廓，采用Active Contour Model获取眼镜内、外边框上轮廓线段；

按时针顺序连接眼镜内、外边框上轮廓线段构成内、外轮廓曲线，将内、外轮廓曲线上长度分成N个等分点，选择人脸图像中人脸区域内任一像素点，依次计算该像素点与N个等分点之间的方向矢量，根据方向矢量在N个等分点的角度累计值判断该像素点在外轮廓内部或外部。

3.根据权利要求2所述的恢复眼镜遮挡区域的人脸重建方法，其特征在于，所述依次计算该像素点与N个等分点之间的方向矢量，根据方向矢量在N个等分点的角度累计值判断该像素点在外轮廓内部或外部的步骤，包括：

采用以下公式依次计算人脸区域内任一像素点与N个等分点之间的方向矢量，根据方向矢量在N个等分点上的角度累计值落在区间范围内判断该像素点在外轮廓的内部或外部；

式(1)中，为像素点与第i个等分点间的方向矢量，分别为当前像素点在笛卡尔坐标系中的横、纵坐标，x_i、y_i分别为第i个等分点的横、纵坐标，为该坐标系中横纵方向的单位矢量，为像素点与第i个等分点间方向矢量的角度，AccAngle为在N个等分点上方向矢量角度的累计值。

4.根据权利要求1所述的恢复眼镜遮挡区域的人脸重建方法，其特征在于，所述根据训练集中不同个体的人脸图像，采用主成分分析建立以特征人脸构成的人脸主成分空间的步骤，包括：

训练集内包含各种不同个体的人脸图像，依据主成分析法采用以下公式将训练集中任意一张人脸图像表述为主成分空间中各特征人脸的线性加权：

式(2)中，S为人脸图像，S_i为特征人脸，W_i为特征人脸的权重值。

5.一种恢复眼镜遮挡区域的人脸重建装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取包含戴眼镜的人脸图像；

检测模块，用于检测所述人脸图像中眼镜边框的位置，其中，所述眼镜边框的位置包含内、外边框内、外轮廓曲线；

主成分空间模块，用于根据训练集中不同个体的人脸图像，采用主成分分析建立以特征人脸构成的人脸主成分空间；

恢复模块，用于基于inpainting tela图像修复算法，使用眼镜边框相邻区域的像素对眼镜边框内部进行填充修复，得到修复后的人脸图像；以梯度下降法计算修复后的人脸图像在所述人脸主成分空间中特征人脸上的投影分量；以投影分量为特征人脸权重的初始值，在所述人脸主成分空间中筛选最优人脸权重值；根据最优人脸权重值，恢复眼镜边框遮挡区域的人脸图像。