[发明专利]一种人脸敏感区域检测方法

权利要求书

1.一种人脸敏感区域检测方法，其特征在于，包括：

获取人脸：使用目标检测算法基于PyTorch深度学习框架对采集图像进行人脸检测，获取每一人脸图像并保存其于采集图像中的位置信息；

获取最大占比人脸：计算各个人脸图像于采集图像的面积占比，获取面积占比最大的人脸图像为最大占比人脸图像，记录其位置信息；

获取关键点：通过Dlib数据库对获得的最大占比人脸图像进行人脸关键点检测，获取所有的人脸关键点的坐标，其中，所述人脸关键点包括左眼关键点、右眼关键点、嘴巴关键点、鼻子关键点及脸周关键点，第十七关键点至第二十一关键点及第三十六关键点至第四十一关键点为左眼关键点，第二十二关键点至第二十六关键点及第四十二关键点至第四十七关键点为右眼关键点，第四十八关键点至第六十七关键点为嘴巴关键点，第二十七关键点至第三十五关键点为鼻子关键点，第零关键点至第十六关键点为脸周关键点，第零关键点为脸周关键点的左端端点，第十六关键点为脸周关键点的右端端点；

扩展关键点，获得mask区：根据所述人脸关键点的坐标扩展增设用于进行额头定位的额头关键点，更新人脸关键点，结合额头关键点及脸周关键点进行人脸区域定位，根据左眼关键点、右眼关键点及嘴巴关键点分别进行左眼区域定位、右眼区域定位及嘴巴区域定位，排除人脸区域中的左眼区域、右眼区域及嘴巴区域，获得最大占比人脸图像的用于进行人脸敏感区域检测定位的mask区；

生成人脸红图：将所述采集图像转换为YCrCb颜色空间的色彩图像，Y为亮度分量，Cr为红色色度分量，Cb为蓝色色度分量，以蓝色色度分量为横坐标轴，红色色度分量为纵坐标轴，建立色度平面直角坐标系，计算色彩图像的每个像素与色度平面直角坐标系中的设定直线L之间的相对位置，放大获得的相对位置，获取放大相对位置，并限定其对应的灰度，根据获得的灰度结合红色色卡，生成人脸红图；

获取红图脸颊区域及其阈值：根据生成的人脸红图，结合扩展更新后的人脸关键点，选取对应位于脸颊区域的人脸关键点，获取红图脸颊区域，将左、右脸颊区域拼接为红图脸颊图像，利用图像阈值分割法获取红图脸颊图像的图像阈值；

获取二值mask图像：利用获得的mask区于人脸红图中进行定位，结合获得的图像阈值对定位后的人脸红图进行图像阈值分割，获得二值mask图像为人脸敏感区域图像。

2.如权利要求1所述的人脸敏感区域检测方法，其特征在于，所述获取人脸的步骤前还具体包括：

图像采集：利用带有偏正片的摄像头的摄像设备进行人脸拍摄，获取采集图像。

3.如权利要求1所述的人脸敏感区域检测方法，其特征在于，所述获取人脸的步骤具体包括：

输入包括人脸的采集图像并对其进行目标检测算法的训练，获取人脸目标模型，保存满足预设精度条件的人脸目标模型及其权重；

将保存的满足预设精度条件的人脸目标模型的权重加载至Yolov5算法的网络模型结构，获取对应的目标模型结构，输入采集图像，根据目标模型结构于采集图像中进行人脸检测，获取检测到的每一人脸图像于采集图像中的对角坐标，并将其保存于人脸坐标列表中。

4.如权利要求3所述的人脸敏感区域检测方法，其特征在于，所述预设精度条件为人脸图像的像素大于预设像素阈值，且像素大于预设像素阈值的人脸图像的坐标与人脸标记坐标的误差小于预设的误差阈值。