[发明专利]一种图像处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种图像处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：按照预设模型，对包含对象的第一人脸图像进行处理，生成对象纹理图；根据待添加对象的第二人脸图像，通过3D重建模型生成人脸纹理图；对对象纹理图与人脸纹理图进行融合，得到融合的纹理图，对融合的纹理图进行渲染，得到与第二人脸图像对应的添加对象后的第三人脸图像。该实施方式能够不需要人工标记，对目前已有的大规模的人脸图像进行对象添加，获得满足深度学习模型训练的数据规模要求的样本数据，解决由于缺乏样本数据而导致的佩戴物品的人脸识别性能低的问题，且适用于人脸的侧脸及各种姿态的样本生成。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法和装置。

背景技术

人脸识别的应用十分广泛，比如已成功应用在了支付、认证、签到等场景下。然而目前开源的数据集及模型主要针对的是不佩戴任何物品的人脸的图像，由于佩戴物品的人脸识别训练样本难以采集更难以标记，导致样本缺乏，在一些例如疫情期间等大量的戴口罩的场景中，人脸识别的性能无法满足要求。现有将对象（例如所佩戴的物品的图像）添加到人脸图像的方案有两种：方案一是人工操作，如采用PS（Photoshop，一种图像处理软件）等技术进行对象添加；方案二是基于2D（二维）关键点的添加方式，完成图像处理。

然而，现有技术中至少存在如下问题：

方案一需要大量的人力参与，且需要具备一定的专业技能，导致不适用于大规模的图像处理，无法满足深度学习模型训练的数据规模要求；方案二只适用于正脸照，对于侧脸等情况的样本生成效果并不好。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种图像处理方法和装置，能够不需要人工标记，对目前已有的大规模的人脸图像进行对象添加，获得满足深度学习模型训练的数据规模要求的样本数据，解决由于缺乏样本数据而导致的佩戴物品的人脸识别性能低的问题，且适用于人脸的侧脸及各种姿态的样本生成。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图像处理方法。

一种图像处理方法，包括：按照预设模型，对包含对象的第一人脸图像进行处理，生成对象纹理图；根据待添加所述对象的第二人脸图像，通过3D（三维）重建模型生成人脸纹理图；对所述对象纹理图与所述人脸纹理图进行融合，得到融合的纹理图，对所述融合的纹理图进行渲染，得到与所述第二人脸图像对应的添加所述对象后的第三人脸图像。

可选地，所述按照预设模型，对包含对象的第一人脸图像进行处理，生成对象纹理图，包括：从包含对象的第一人脸图像中分割出对象区域；根据所述对象区域，通过3D重建模型生成对象纹理图。

可选地，所述第一人脸图像为正面或侧面人脸图像，所述侧面人脸图像是人脸偏转一定角度的人脸图像，所述第二人脸图像的数量为多个，且至少部分所述第二人脸图像为侧面人脸图像，所述第二人脸图像、所述人脸纹理图、所述第三人脸图像一一对应且数目相同。

可选地，所述得到与所述第二人脸图像对应的添加所述对象后的第三人脸图像之后，包括：利用多个添加所述对象后的第三人脸图像作为训练样本，训练人脸识别模型，所述训练样本中至少部分所述第三人脸图像为侧面人脸图像，所述人脸识别模型用于对包含所述对象的给定人脸图像进行人脸识别。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种图像处理装置。

一种图像处理装置，包括：对象纹理图生成模块，用于按照预设模型，对包含对象的第一人脸图像进行处理，生成对象纹理图；人脸纹理图生成模块，用于根据待添加所述对象的第二人脸图像，通过3D重建模型生成人脸纹理图；对象添加模块，用于对所述对象纹理图与所述人脸纹理图进行融合，得到融合的纹理图，对所述融合的纹理图进行渲染，得到与所述第二人脸图像对应的添加所述对象后的第三人脸图像。