[发明专利]人脸正脸检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种人脸正脸检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的第一人脸图像；

对所述第一人脸图像进行关键点定位，得到第一人脸关键点坐标；

根据所述第一人脸关键点坐标，对所述第一人脸图像进行仿射变换，得到变换后的第一人脸图像；

根据所述变换后的第一人脸图像的失真程度，判断所述第一人脸图像中的人脸是否为正脸。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一人脸图像进行关键点定位，得到第一人脸关键点坐标，具体包括：

将所述第一人脸图像输入预先建立的定点检测模型中；

通过所述定点检测模型对所述第一人脸图像进行定点拟合；

根据所述定点拟合的结果，输出所述第一人脸关键点坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸关键点坐标，对所述第一人脸图像进行仿射变换，得到变换后的第一人脸图像，具体包括：

确定所述仿射变换的坐标变换关系；

根据所述第一人脸关键点坐标，以及所述坐标变换关系，得到仿射变换后的关键点坐标；

根据所述仿射变换后的关键点坐标，得到所述变换后的第一人脸图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变换后的第一人脸图像的失真程度，判断所述第一人脸图像中的人脸是否为正脸，具体包括：

将所述变换后的第一人脸图像输入预先建立的正脸检测模型中，得到所述待检测的第一人脸图像的检测结果；所述检测结果用于判定所述第一人脸图像中的人脸是否为正脸；

其中，所述正脸检测模型通过对数量达到一定阈值的训练样本数据进行训练得到；所述训练样本数据包括多种正脸图像和侧脸图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述获取待检测的第一人脸图像之前，还包括：

获取待训练的第二人脸图像；所述第二人脸图像包括数量达到一定阈值的正脸图像和侧脸图像；

对所述第二人脸图像进行关键点定位，得到第二人脸关键点坐标；

根据所述第二人脸关键点坐标，对所述第二人脸图像进行仿射变换，得到变换后的第二人脸图像；

将所述变换后的第二人脸图像，整合为训练样本数据和验证样本数据；

通过机器学习算法对所述训练样本数据进行训练，得到所述正脸检测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在得到所述正脸检测模型之后，还包括：

获取第一分类结果和所述正脸检测模型的模型参数，所述第一分类结果为将所述训练样本数据输入至所述正脸检测模型之后得到的输出结果；

将所述验证样本数据输入所述正脸检测模型中，得到第二分类结果；

判断所述第二识别结果是否与所述第一识别结果相一致；

如果否，则对所述模型参数进行调整。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述得到所述待检测的第一人脸图像的检测结果之后，还包括：

将所述第一人脸图像及其对应的检测结果，作为新的训练样本数据保存在训练样本数据库中。

8.一种人脸正脸检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待检测的第一人脸图像；

关键点定位模块，用于对所述第一人脸图像进行关键点定位，得到第一人脸关键点坐标；

仿射变换模块，用于根据所述第一人脸关键点坐标，对所述第一人脸图像进行仿射变换，得到变换后的第一人脸图像；

正脸判断模块，根据所述变换后的第一人脸图像的失真程度，判断所述第一人脸图像中的人脸是否为正脸。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1至7任一项所述的方法。