[发明专利]整形模拟匹配方法、系统、可读存储介质和设备在审
申请号: | 202010004762.4 | 申请日: | 2020-01-03 |
公开(公告)号: | CN113076779A | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
发明(设计)人: | 黄庆武 | 申请(专利权)人: | 甄选医美邦(杭州)网络科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06T5/00;G06T5/50 |
代理公司: | 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 | 代理人: | 金无量 |
地址: | 310002 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 整形 模拟 匹配 方法 系统 可读 存储 介质 设备 | ||
1.一种整形模拟匹配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
获取待整形对象的原始图像,对所述原始图像进行人脸识别,获取所述待整形对象的人脸特征数据;
根据所述人脸特征数据获取人脸的目标区域,获取所述人脸的第一特征参数;从预设的整形人脸特征数据库中获取与所述目标区域相匹配的待用区域图像,获取所述待用区域图像的第二特征参数,其中,所述第一特征参数与第二特征参数的类型相同;
根据所述第二特征参数对所述第一特征参数进行调整,获得调整后的人脸,将所述调整后的人脸和所述待用区域图像融合,获得整形模拟匹配图像。
2.根据权利要求1所述的整形模拟匹配方法,其特征在于,所述获取待整形对象的原始图像,对所述原始图像进行人脸识别的步骤包括以下步骤:
获取待整形对象的正面图像和多张侧面图像,对所述正面图像和所述多张侧面图像进行人脸识别。
3.根据权利要求1所述的整形模拟匹配方法,其特征在于,所述获取所述待整形对象的人脸特征数据的步骤包括以下步骤:
获取所述待整形对象的脸部区域特征点,根据所述脸部区域特征点对脸部进行分区,获取各分区的特征数据以及脸部的轮廓数据;其中,各所述分区包括眼部、鼻部、嘴部、面部和颏部,所述特征数据包括当前分区的位置数据以及当前分区和其他分区之间的相对位置数据。
4.根据权利要求3所述的整形模拟匹配方法,其特征在于,所述根据所述人脸特征数据获取人脸的目标区域,获取所述人脸的第一特征参数的步骤包括以下步骤:
接收第一选取指令,根据所述第一选取指令在各分区中选取第一目标分区,将所述第一目标分区作为所述目标区域,获取除所述第一目标分区以外的其他分区的第一特征参数,所述第一特征参数包括肤色、亮度、灰度、对比度、饱和度、锐度、色温中的任意一种或其组合。
5.根据权利要求3所述的整形模拟匹配方法,其特征在于,还包括以下步骤:
接收修改指令,根据所述修改指令对所述整形模拟匹配图像进行特征数据微调;
或者,根据所述修改指令重新在各分区中选取第一目标分区。
6.根据权利要求3所述的整形模拟匹配方法,其特征在于,所述从预设的整形人脸特征数据库中获取与所述目标区域相匹配的待用区域图像的步骤包括以下步骤:
接收针对第二目标分区的触发指令,将所述第二目标分区作为所述目标区域,根据所述触发指令在所述整形人脸特征数据库中选取多个备选的分区图像,其中,各所述分区图像的分区类型与所述第二目标分区的分区类型相同;
显示各所述分区图像,接收第二选取指令,根据所述第二选取指令在各所述分区图像中选取所述待用区域图像。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的整形模拟匹配方法,其特征在于,所述将所述调整后的人脸和所述待用区域图像融合,获得整形模拟匹配图像的步骤包括以下步骤:
获取所述目标区域的大小,根据所述目标区域的大小对所述待用区域图像进行调整,将所述调整后的人脸中对应所述目标区域的部位替换成所述调整后的待用区域图像,并对所述调整后的待用区域图像与所述调整后的人脸的对接边缘进行模糊处理。
8.一种整形模拟匹配系统,其特征在于,包括:
图像识别单元,用于获取待整形对象的原始图像,对所述原始图像进行人脸识别,获取所述待整形对象的人脸特征数据;
参数获取单元,用于根据所述人脸特征数据获取人脸的目标区域,获取所述人脸中除所述目标区域外的区域的第一特征参数;从预设的整形人脸特征数据库中获取与所述目标区域相匹配的待用区域图像,获取所述待用区域图像的第二特征参数,其中,所述第一特征参数与第二特征参数的类型相同;
模拟匹配单元,用于根据所述第二特征参数对所述第一特征参数进行调整,获得调整后人脸区域,将所述调整后人脸区域和所述待用区域图像融合,获得整形模拟匹配图像。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于甄选医美邦(杭州)网络科技有限公司,未经甄选医美邦(杭州)网络科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010004762.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。