[发明专利]人脸图像处理方法、装置及电子设备在审
申请号: | 202011588167.6 | 申请日: | 2020-12-29 |
公开(公告)号: | CN112686818A | 公开(公告)日: | 2021-04-20 |
发明(设计)人: | 刘行 | 申请(专利权)人: | 维沃移动通信有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/13;G06T7/44;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 许静;曹娜 |
地址: | 523863 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种人脸图像处理方法,其特征在于,包括:
确定第一人脸图像中的眉毛区域;
对所述眉毛区域中的杂毛区域进行边缘检测,获得杂毛掩膜图像;
在所述第一人脸图像中去除所述杂毛掩膜图像,得到第二人脸图像;
将所述第二人脸图像输入至皮肤生成器模型,以在所述第二人脸图像中所述杂毛掩膜图像的位置生成皮肤纹理,得到目标修正图像。
2.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法,其特征在于,所述皮肤生成器模型是基于生成对抗网络模型训练得到的,基于生成对抗网络模型训练所述皮肤生成器模型的步骤,具体包括:
获取第一人脸样本集;
通过在所述第一人脸样本集中的各张人脸图像中随机生成掩膜图像线条,模拟真实的杂毛区域皮肤缺损,获得第二人脸样本集;
将所述第二人脸样本集输入至所述生成对抗网络模型的生成器网络模型,得到修复缺损皮肤后的生成样本集;
将所述生成样本集和所述第一人脸样本集输入至所述生成对抗网络模型的判别器网络模型,得到判别结果;
利用所述判别结果更新所述生成器网络模型,并继续将所述第二人脸样本集输入至所述生成器网络模型,得到修复缺损皮肤后的生成样本集,进行迭代训练;
在所述判别结果满足迭代训练结束条件后,将更新后的所述生成器网络模型作为所述皮肤生成器模型。
3.根据权利要求2所述的人脸图像处理方法,其特征在于,所述生成器网络模型是基于U-Net网络结构加跳层连接的方式构建的。
4.根据权利要求2所述的人脸图像处理方法,其特征在于,所述判别器网络模型是基于光谱归一化构建的。
5.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法,其特征在于,所述对所述眉毛区域中的杂毛区域进行边缘检测,获得杂毛掩膜图像的步骤之前,还包括:
在检测到所述眉毛区域中存在画眉区域的情况下,根据所述画眉区域确定杂毛区域,且确定的所述杂毛区域为与所述画眉区域不重叠的区域。
6.一种人脸图像处理装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于确定第一人脸图像中的眉毛区域;
检测模块,用于对所述眉毛区域中的杂毛区域进行边缘检测,获得杂毛掩膜图像;
第一处理模块,用于在所述第一人脸图像中去除所述杂毛掩膜图像,得到第二人脸图像;
第二处理模块,用于将所述第二人脸图像输入至皮肤生成器模型,以在所述第二人脸图像中所述杂毛掩膜图像的位置生成皮肤纹理,得到目标修正图像。
7.根据权利要求6所述的人脸图像处理装置,其特征在于,所述皮肤生成器模型是基于生成对抗网络模型训练得到的,所述装置还包括:
第一获取模块,用于获取第一人脸样本集;
第二获取模块,用于通过在所述第一人脸样本集中的各张人脸图像中随机生成掩膜图像线条,模拟真实的杂毛区域皮肤缺损,获得第二人脸样本集;
生成模块,用于将所述第二人脸样本集输入至所述生成对抗网络模型的生成器网络模型,得到修复缺损皮肤后的生成样本集;
判别模块,用于将所述生成样本集和所述第一人脸样本集输入至所述生成对抗网络模型的判别器网络模型,得到判别结果;
训练更新模块,用于利用所述判别结果更新所述生成器网络模型,并继续将所述第二人脸样本集输入至所述生成器网络模型,得到修复缺损皮肤后的生成样本集,进行迭代训练;
第三处理模块,用于在所述判别结果满足迭代训练结束条件后,将更新后的所述生成器网络模型作为所述皮肤生成器模型。
8.根据权利要求7所述的人脸图像处理装置,其特征在于,所述生成器网络模型是基于U-Net网络结构加跳层连接的方式构建的。
9.根据权利要求7所述的人脸图像处理装置,其特征在于,所述判别器网络模型是基于光谱归一化构建的。
10.根据权利要求6所述的人脸图像处理装置,其特征在于,还包括:
第二确定模块,用于在检测到所述眉毛区域中存在画眉区域的情况下,根据所述画眉区域确定杂毛区域,且确定的所述杂毛区域为与所述画眉区域不重叠的区域。
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