[发明专利]人脸深度图对齐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种人脸深度图对齐方法、装置、计算机设备和存储介质，利用二维图像得到待对齐人脸的人脸特征点，将其应用到深度图中，再将深度图转换成点云，得到第一点云和第一待对齐人脸特征点集合；利用人脸的对称性，得到与待对齐人脸方向相同的待对齐人脸剖面；通过旋转待对齐人脸剖面至剖面法向与相机坐标竖轴方向相同得到一个能够使第一点云，即待对齐人脸实现初步对齐的旋转矩阵，得到第二点云；沿相机坐标竖轴旋转第二点云，使第二点云中的第二待对齐人脸特征点集合对齐，从而实现待对齐人脸的对齐；计算第二点云中每一点到待对齐人脸剖面的距离，生成对齐后的人脸深度图；可以实现多姿态人脸深度图的对齐，提高人脸深度图对齐的效率。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种人脸深度图对齐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

作为计算机视觉技术领域的研究热点，人脸识别技术通过计算机提取人脸特征，并根据这些特征进行身份识别；其具有操作简单、结果直观以及隐蔽性好等优点，在生活娱乐、信息安全、出入口控制等领域得到广泛的应用。其中，人脸对齐为人脸识别奠定基础，是人脸识别不可或缺的一个关键步骤。

由于人脸图像拍摄过程中人脸和相机的移动，人脸深度图的深度值浮动较大，不能准确地检测到人脸深度图的脸部特征点，难以将人脸深度图对齐。传统方案通常通过建立三维人脸模型，训练三维人脸模型来预测人脸图像的深度信息，生成对齐的人脸深度图。然而，建立和训练三维人脸模型的过程复杂、繁琐，导致人脸深度图对齐的效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高效率的人脸深度图对齐方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种人脸深度图对齐方法，所述方法包括：

获取待对齐人脸的二维图像和深度图像；

根据所述二维图像和深度图像，生成待对齐人脸的第一点云和第一点云中对应的第一待对齐人脸特征点集合；

根据人脸的对称性，对所述第一待对齐人脸特征点集合进行非线性最优化处理，得到待对齐人脸剖面；

旋转所述待对齐人脸剖面至所述待对齐人脸剖面的法向与相机坐标系的竖轴方向相同，得到旋转矩阵；所述相机坐标系为拍摄所述待对齐人脸的二维图像和深度图像时对应的相机坐标系；

根据所述旋转矩阵，旋转所述第一点云，得到待对齐人脸的第二点云和第二点云中对应的第二待对齐人脸特征点集合；沿所述相机坐标系的竖轴旋转所述第二点云至所述第二待对齐人脸特征点集合中配对的待对齐人脸特征点对齐，得到对齐后的第二点云；

计算所述对齐后的第二点云中每一点到所述待对齐人脸剖面的距离，根据所述距离确定所述对齐后的第二点云中每一点对应的深度值，生成对齐后的人脸深度图。

在其中一个实施例中，所述根据所述二维图像和深度图像，生成待对齐人脸的第一点云和第一点云中对应的第一待对齐人脸特征点集合包括：

对所述二维图像进行人脸特征点检测，得到待对齐人脸在所述二维图像中对应的第一人脸特征点集合；

根据所述二维图像与所述深度图像中每一像素点的对应关系，将所述第一人脸特征点集合转换为深度图像中对应的第二人脸特征点集合；

将所述深度图像转换为待对齐人脸的第一点云；

根据深度图像与第一点云间的转换关系，讲所述第二人脸特征点集合转换为第一点云中对应的第一待对齐人脸特征点集合。

在其中一个实施例中，所述对所述二维图像进行人脸特征点检测，得到待对齐人脸在所述二维图像中对应的第一人脸特征点集合包括：

检测所述二维图像，得到所述二维图像中待对齐人脸的位置信息；

根据所述位置信息，生成待对齐人脸的人脸框；