[发明专利]基于全景影像的人脸模糊化方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于全景影像的人脸模糊化方法及系统，该方法包括以下步骤：根据多个已识别的人脸影像，获取各个人脸影像的特征向量，建立人脸特征向量的矩阵数据集；在全景影像中进行人脸定位，获取全景影像中的类似人脸影像；计算该类似人脸影像的特征向量与人脸特征向量的矩阵数据集的欧几里得距离，当该欧几里得距离小于设定阈值时，即认定该类似人脸影像为人脸影像；匹配该类似人脸影像的人脸像素区域，调节该人脸像素区域的颜色至指定颜色，并将该人脸像素区域的像素排列方式打乱。本发明减少了人脸模糊化过程中的人为参与部分，节约了人力成本，高效地将识别过程与模糊化过程联合起来，做到自动化识别和自动化模糊化。

技术领域

本发明涉及数字影像处理技术领域，尤其涉及一种基于全景影像的人脸模糊化方法及系统。

背景技术

随着GIS测绘技术的快速发展和普及应用，全景影像应用于智慧城市建设及其测绘生产过程中，在目前的而地图浏览功能中，大多支持实景三维浏览，然而在实际社会使用中，需要遵循国家相关规定如《公开地图内容表示若干规定》、《导航电子地图安全处理技术基本要求》、《公开地图内容表示补充规定(试行)》等，涉密内容在实景影像中，或删除不予显示，或对影像涉密区域进行模糊，使其融于背景或者模糊不清。现有的关于影像内常见人脸的模糊化，一般都是人工识别人脸并操作模糊化，效率低下还易缺漏。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于全景影像的人脸模糊化方法及系统，旨在用于解决现有的影像内人脸的模糊化采用人工识别人脸并操作模糊化，效率低下还易缺漏的问题。

本发明是这样实现的：

一方面，本发明提供一种基于全景影像的人脸模糊化方法，包括以下步骤：

根据多个已识别的人脸影像，获取各个人脸影像的特征向量，建立人脸特征向量的矩阵数据集；

在全景影像中进行人脸定位，获取全景影像中的类似人脸影像；

计算该类似人脸影像的特征向量，再计算该类似人脸影像的特征向量与人脸特征向量的矩阵数据集的欧几里得距离，设定一个阈值，当该欧几里得距离小于该设定阈值时，即认定该类似人脸影像为人脸影像；

将类似人脸影像认定为人脸影像后，匹配该类似人脸影像的人脸像素区域，调节该人脸像素区域的颜色至指定颜色，并将该人脸像素区域的像素排列方式打乱，以将该人脸像素区域模糊化。

进一步地，还包括：将类似人脸影像认定为人脸影像后，将其特征向量存入人脸特征向量的矩阵数据集。

进一步地，所述根据多个已识别的人脸影像，获取各个人脸影像的特征向量具体包括：

利用特征向量法先确定人脸影像中五官轮廓的大小、位置、距离属性，然后再计算出各属性的几何特征量，这些几何特征量形成描述该人脸影像的特征向量。

进一步地，所述在全景影像中进行人脸定位，获取全景影像中类似人脸影像具体包括：

第一步，分别用左眼和右眼的像素排列模板在全景影像中搜索相似排列方式，匹配到相似度较大的两个类似眼睛区域作为定位的一组眼睛；

第二步，获取该两个类似眼睛区域的像素点地址集群，计算两个类似眼睛区域的中心像素点，获取两个中心像素点连线AB，通过地址求出其距离α个像素，用鼻子的像素排列模板往连线AB中点C垂直向下α/4到3α/4距离区间搜索相似排列方式，匹配到类似鼻子区域，未找到即放弃该组定位组数返回第一步；

第三步，获取该类似鼻子区域的像素点集群，获取类似鼻子区域的中心像素点D地址，满足DC线段与AB垂直条件，用嘴唇的像素排列模板从D点沿CD线段方向寻找α到3α/2距离区间搜索相似排列方式，匹配到类似嘴唇区域，未找到即放弃该组定位组数返回第一步；