[发明专利]人脸影像增益方法与系统

说明书

本发明提出一种人脸影像增益方法，包括：撷取人脸影像，并判断人脸影像属于正脸方向或是侧脸方向；将人脸影像转换为特征向量；根据特征向量执行脸部属性编辑演算法以产生第一生成向量，其中第一生成向量与人脸影像对应的至少一个属性不相同；若人脸影像属于侧脸方向，根据特征向量执行人脸姿态转换演算法以产生第二生成向量，其中第二生成向量与人脸影像对应的姿态角度不相同；将第一生成向量或第二生成向量输入至生成对抗网路以输出至少一个生成人脸影像；以及将人脸影像与生成人脸影像加入至资料库中。藉此可以增加资料库中人脸影像的数量。

技术领域

本揭露是有关于一种利用生成对抗网路来增加资料库中人脸影像数量的系统与方法。

背景技术

人脸辨识与侦测已经应用在许多的场景和产品中，在建置人脸资料库时需要拍摄使用者的人脸影像，人脸影像的数量越多有利于后续的辨识、侦测等演算法。然而，一般的拍摄过程中要取得同一人的多种姿态或是有戴配件(例如眼镜)以及没有戴配件的影像，这都需要额外的成本不容易做到。

发明内容

本揭露的实施例提出一种人脸影像增益方法，适用于电脑系统。此人脸影像增益方法包括：撷取人脸影像，并判断人脸影像属于正脸方向或是侧脸方向；将人脸影像转换为特征向量；根据特征向量执行脸部属性编辑演算法以产生第一生成向量，其中第一生成向量与人脸影像对应的至少一个属性不相同；若人脸影像属于侧脸方向，根据特征向量执行人脸姿态转换演算法以产生第二生成向量，其中第二生成向量与人脸影像对应的姿态角度不相同；将第一生成向量或第二生成向量输入至生成对抗网路以输出至少一个生成人脸影像；以及将人脸影像与生成人脸影像加入至资料库中。

在一些实施例中，上述判断人脸影像属于正脸方向或是侧脸方向的步骤包括：将人脸影像沿着中心线翻转以得到翻转影像；计算人脸影像与翻转影像之间的结构相似度指标；以及若结构相似度指标小于一门槛值，判断人脸影像属于侧脸方向，否则属于正脸方向。

在一些实施例中，上述将人脸影像转换为特征向量的步骤包括：将人脸影像输入至编码器以得到初始特征向量；将初始特征向量与杂讯向量输入至生成器以得到重建影像；计算人脸影像与重建影像的损失函数；以及根据损失函数调整初始特征向量与杂讯向量并迭代多次，将损失函数的最小值所对应的初始特征向量设定为特征向量。

在一些实施例中，人脸影像增益方法还包括：根据第一分类器判断生成人脸影像是否属于人脸，若不属于人脸则删除生成人脸影像；以及根据识别器判断人脸影像与生成人脸影像是否为同一人，若不是同一人则删除生成人脸影像。

在一些实施例中，人脸影像增益方法还包括：根据第二分类器判断生成人脸影像是否具有预设的属性，若否则删除生成人脸影像。

以另一个角度来说，本揭露的实施例提出一种人脸影像增益系统，包括影像撷取装置与电脑系统。影像撷取装置用以取得人脸影像。电脑系统通讯连接至影像撷取装置，用以执行多个步骤：判断人脸影像属于正脸方向或是侧脸方向；将人脸影像转换为特征向量；根据特征向量执行脸部属性编辑演算法以产生第一生成向量，其中第一生成向量与人脸影像对应的至少一个属性不相同；若人脸影像属于侧脸方向，根据特征向量执行人脸姿态转换演算法以产生第二生成向量，其中第二生成向量与人脸影像对应的姿态角度不相同；将第一生成向量或第二生成向量输入至生成对抗网路以输出至少一个生成人脸影像；以及将人脸影像与生成人脸影像加入至资料库中。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

图1是根据一实施例绘示人脸影像增益系统的示意图。

图2是根据一实施例绘示人脸影像增益方法的流程图。

图3是根据一实施例绘示判断人脸方向的示意图。

图4是根据一实施例绘示生成对抗网路的示意图。