[发明专利]数据增广方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及数据处理领域，公开了一种数据增广方法、装置、电子设备及存储介质。数据增广方法包括：获取口罩模板数据和待增广人脸数据集，其中，所述口罩模板数据像包括彩色口罩模板数据和深度口罩模板数据；利用预设的人脸重建网络对所述彩色口罩模板数据、所述深度口罩模板数据和所述待增广人脸数据集进行处理，生成增广人脸数据集。使得本发明所获取的人脸数据效果真实且增广性能强。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理领域，特别涉及一种数据增广方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

对于人脸识别来说，大规模的人脸数据是重中之重，对戴口罩人脸识别主要依靠深度学习网络对数据进行训练和匹配得到稳定的识别模型，对模型的训练需要前期输入大量的戴口罩人脸数据，考虑到实际缺少大量真实的戴口罩人脸数据，目前戴口罩人脸识别普遍都要采用增广戴口罩人脸数据来用于实际训练。

然而，现有增广戴口罩人脸数据做法是：利用人脸关键点来将带掩模彩色口罩模板粘贴到人脸上，但利用人脸关键点粘贴口罩的效果较粗糙、不真实，且利用人脸关键点粘贴只适用于增广二维戴口罩人脸数据，无法在人脸深度数据上进行增广，使得戴口罩人脸数据增广性能较差。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种数据增广方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过利用人脸重建网络获取彩色口罩模板数据和深度口罩模板数据，并增广至原始人脸数据上，使得所获取的增广人脸数据效果真实、增广性能强。

本发明的实施方式提供了一种数据增广方法，所述方法包括：获取口罩模板数据和待增广人脸数据集，其中，所述口罩模板数据包括彩色口罩模板数据和深度口罩模板数据；利用预设的人脸重建网络对所述彩色口罩模板数据、所述深度口罩模板数据和所述待增广人脸数据集进行处理，生成增广人脸数据集。

本发明的实施方式还提供了一种数据增广装置，所述装置包括：获取模块，用于获取口罩模板数据和待增广人脸数据集，其中，所述口罩模板数据包括彩色口罩模板数据和深度口罩模板数据；增广模块，用于利用预设的人脸重建网络对所述彩色口罩模板数据、所述深度口罩模板数据和所述待增广人脸数据集进行处理，生成增广人脸数据集。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上所述的数据增广方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以上所述的数据增广方法。

本发明实施方式，在人脸数据增广的过程中，通过获取彩色口罩模板数据和深度口罩模板数据，再利用人脸重建网络将彩色口罩模板数据和深度口罩模板数据增广到待增广的人脸数据上，生成增广人脸数据，从而使得所获取的增广人脸数据的效果真实且增广性能强，解决了现有技术中采用人脸关键点粘贴口罩方法所导致的口罩人脸数据效果粗糙、不真实和增广性能差的技术问题。

另外，本发明实施方式提供的数据增广方法，所述获取口罩模板数据包括：获取样本数据集，其中，所述样本数据集包括多视角人脸彩色数据和多视角人脸深度数据；对所述多视角人脸彩色数据进行分割处理获取多视角口罩数据；利用所述人脸重建网络对所述多视角人脸彩色数据、所述多视角人脸深度数据和所述多视角口罩数据进行重建，获取多视角彩色数据、多视角点云数据和多视角口罩掩膜数据；对所述多视角彩色数据和所述多视角口罩掩膜数据进行融合处理获取所述彩色口罩模板数据；对所述多视角点云数据和所述多视角口罩掩膜数据进行融合处理获取所述深度口罩模板数据。本发明提供的技术方案通过对多视角的人脸彩色数据和人脸深度数据进行处理，并将多视角的数据融合为一个数据，使得所获取的彩色口罩模板数据和深度口罩模板数据更加完整，更符合人脸实际效果。