[发明专利]人脸图像处理方法及装置、图像设备及存储介质

说明书

本公开实施例公开一种人脸图像处理方法及装置、图像设备及存储介质。所述人脸图像处理方法，包括：获取第一人脸图像的第一关键点信息；对所述第一关键点信息进行位置变换得到符合第二人脸几何属性的第二关键点信息；所述第二人脸几何属性不同于所述第一关键点信息对应的第一人脸几何属性；利用神经网络和所述第二关键点信息，进行人脸纹理编码处理，得到第二人脸图像。

技术领域

本公开涉及信息技术领域，尤其涉及一种人脸图像处理方法及装置、图像设备及存储介质。

背景技术

在人脸图像处理过程中，用户可能需要将自己的人脸转变为自己喜欢的人脸。具体如，将年长的人脸图像转变为年轻的人脸图像。在相关技术中，会利用各种神经网络进行人脸图像从原始人脸到目标人脸的变换，但是实践表明这种变换往往伴随着用户不期望看到的变换，导致变换效果差的问题。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例期望提供一种人脸图像处理方法及装置、图像设备及存储介质。

本公开的技术方案是这样实现的：

本公开实施例第一方面提供一种人脸图像处理方法，其特征在于，包括：获取第一人脸图像的第一关键点信息；对所述第一关键点信息进行位置变换得到符合第二人脸几何属性的第二关键点信息；所述第二人脸几何属性不同于所述第一关键点信息对应的第一人脸几何属性；利用神经网络和所述第二关键点信息，进行人脸纹理编码处理，得到第二人脸图像。

在本公开实施例中，基于第一关键点信息进行的人脸几何属性变形，和人脸纹理编码处理是分开的，而人脸几何属性变形和人脸纹理编码处理不再是统一利用神经网络执行，减少统一利用神经网络同时进行几何属性变形和人脸纹理编码，导致的几何属性的变形不受控导致的变形效果差的现象，提升了人脸图像的变形效果。

基于上述方案，在对所述第一关键点信息进行位置变换得到符合第二人脸几何属性的第二关键点之后，所述方法还包括：基于所述第二关键点信息，对所述第一人脸图像进行调整，得到第三人脸图像；在利用神经网络和所述第二关键点信息，进行人脸纹理编码处理，得到第二人脸图像之后，所述方法还包括：将所述第二人脸图像和所述第三人脸图像进行融合，得到第四人脸图像。

在本申请实施例中，通过第三人脸图像的生成，在生成第二人脸图像之后，通过第二人脸图像和第三人脸图像的融合，可以减少第二人脸图像在人脸纹理编码处理中的细节缺失，使得第四人脸图像相对于第二人脸图像具有更多的人脸细节，提升了人脸图像处理后的精细度。基于上述方案，所述方法还包括：将被展示的所述第一人脸图像替换为所述第四人脸图像。基于上述方案，所述方法还包括：将被展示的所述第一人脸图像替换为所述第二人脸图像。

在本申请实施例中可以将被展示的第一人脸图像直接替换为第二人脸图像或第四人脸图像，以便可以在调整后的图像中展示变形后的人脸图像，具有操作简单的优点。

基于上述方案，所述利用神经网络和所述第二关键点信息，进行人脸纹理编码处理，得到第二人脸图像包括：根据所述第二关键点信息，生成目标人脸的掩码图，其中，所述掩码图在由描述人脸轮廓的各第二关键点信息围成的人脸图像区域的像素点为第一设定值，在所述人脸图像区域以外的像素点为第二设定值；将所述掩码图与所述第一人脸图像融合，生成第五人脸图像，其中，所述第五人脸图像中保留所述第一人脸图像中由描述人脸轮廓的各第二关键点信息围成的人脸图像区域；根据所述第二关键点信息，生成目标人脸的几何属性的轮廓图，其中，所述轮廓图中部位轮廓线上的像素点为第三设定值，除所述部位轮廓线之外的像素点为第四设定值；所述部位轮廓线由描述各人脸部位的第二关键点信息围成；将所述第五人脸图像和所述轮廓图输入至生成网络进行人脸纹理编码，得到所述第二人脸图像。

本公开实施例中通过第五人脸图像和轮廓图的生成，再进行人脸纹理编码处理得到第二人脸图像，具有实现简便及变形效果好的特点。