基于人臉識別技術的圖像生成方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本申請涉及互聯(lián)網通信技術領域，具體涉及圖像識別與生成技術，尤其涉及一種基于人臉識別技術的圖像生成方法和裝置。
【背景技術】
[0002]人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的特征，并將其與已知的圖像進行對比，從而識別人臉與已知圖像的區(qū)別。在一些軟件應用中，用戶希望上傳個性化的肖像圖片作為個人賬戶頭像，常規(guī)做法是用戶比對自己人臉或照片，通過素材庫選擇形態(tài)不同的臉型、鼻子、眼睛、眉毛和嘴巴等素材以拼接出一副肖像圖片。但對于用戶來說，拼接一個和真實人臉或照片高度相似的肖像圖片需要對素材大量的瀏覽、比較和選擇。隨著版本的迭代，本地素材庫中的素材會越來越多，對于用戶而言，要拼接一個和真實人臉或照片高度相似的卡通圖像，是非常困難的任務。

【發(fā)明內容】

[0003]本申請?zhí)峁┝艘环N基于人臉識別技術的圖像生成方法和裝置。
[0004]第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人臉識別技術的圖像生成方法，該方法包括:對源圖像進行人臉識別，提取多個人臉特征點；將人臉特征點和圖像素材特征點進行比對，篩選與人臉特征點匹配的圖像素材，其中圖像素材特征點提取自圖像素材；根據篩選出的圖像素材，拼接人臉圖像。
[0005]在一些可選的實現方式中，將人臉特征點和圖像素材特征點進行比對，篩選與人臉特征點匹配的圖像素材之前，還包括:加載圖像素材特征點至素材集合，其中素材集合為二維數組，第一維表示圖像素材的類別，類別包括臉型、鼻子、眼睛、眉毛和嘴巴；第二維表示圖像素材在類別中的編號。
[0006]在一些可選的實現方式中，將人臉特征點和圖像素材特征點進行比對，篩選與人臉特征點匹配的圖像素材，包括:根據人臉特征點構造人臉屬性數據結構，其中將人臉特征點劃分為多個人臉特征集合，人臉特征集合包括臉型集合、鼻子集合、眼睛集合、眉毛集合和嘴巴集合；將每個人臉特征集合與素材集合中相應類別的圖像素材特征點比對。
[0007]在一些可選的實現方式中，將每個人臉特征集合與素材集合中相應類別的圖像素材特征點比對，包括:基于人臉特征點，比對每個圖像素材的圖像素材特征點與人臉特征點的相對距離，并且計算差值；記錄差值最小的圖像素材在素材集合中編號。
[0008]在一些可選的實現方式中，循環(huán)將每個圖像素材的圖像素材特征點與人臉特征點的相對距離進行比對，并計算每個圖像素材的差值；其中，比較差值與差值紀錄的大小，差值紀錄用于記錄比對過程中產生的差值；若差值比差值紀錄小，則將差值賦予差值紀錄，并且記錄差值的圖像素材的編號；若差值比差值紀錄大，則無賦予與記錄。
[0009]在一些可選的實現方式中，根據篩選出的圖像素材，拼接人臉圖像，包括:根據編號，獲取圖像素材在素材庫的識別信息；根據識別信息，從素材庫獲取圖像素材，并且拼接人臉圖像。
[0010]在一些可選的實現方式中，方法還包括:對源圖像進行性別識別，根據識別結果，加載單一性別的圖像素材特征點。
[0011]第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人臉識別技術的圖像生成裝置，該裝置包括:人臉識別單元，用于對源圖像進行人臉識別，提取多個人臉特征點；比對篩選單元，用于將人臉特征點和圖像素材特征點進行比對，篩選與人臉特征點匹配的圖像素材，其中圖像素材特征點提取自圖像素材；人臉拼接單元，用于根據篩選出的圖像素材，拼接人臉圖像。
[0012]在一些可選的實現方式中，比對篩選單元還包括:用于加載圖像素材特征點至素材集合，其中素材集合為二維數組，第一維表示圖像素材的類別，類別包括臉型、鼻子、目艮睛、眉毛和嘴巴；第二維表示圖像素材在類別中的編號。
[0013]在一些可選的實現方式中，比對篩選單元包括:數據結構模塊，用于根據人臉特征點構造人臉屬性數據結構，其中將人臉特征點劃分為多個人臉特征集合，人臉特征集合包括臉型集合、鼻子集合、眼睛集合、眉毛集合和嘴巴集合；集合比對模塊，用于將每個人臉特征集合與素材資源集合中相對應類別的圖像素材特征點比對。
[0014]本申請?zhí)峁┑幕谌四樧R別技術的圖像生成方法和裝置，通過對源圖像進行人臉識別，提取多個人臉特征點；將人臉特征點和圖像素材特征點進行比對，篩選與人臉特征點匹配的圖像素材，其中圖像素材特征點提取自圖像素材；根據篩選出的圖像素材，拼接人臉圖像，避免了復雜的人工瀏覽、比較和選擇過程，減少了用戶操作的流程和時間，完成真實人臉圖像到卡通圖像的轉化。
【附圖說明】
[0015]通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本申請的其它特征、目的和優(yōu)點將會變得更明顯:
[0016]圖1是本申請?zhí)峁┑幕谌四樧R別技術的圖像生成方法的一個實施例的流程圖；
[0017]圖2是本申請?zhí)峁┑幕谌四樧R別技術的圖像生成方法的另一個實施例的流程圖；
[0018]圖3是本申請?zhí)峁┑膶⒚總€人臉特征集合與素材集合中相應類別的圖像素材特征點比對的一個實施例的流程圖；
[0019]圖4a是本申請?zhí)峁┑膶⒚總€人臉特征集合與素材集合中相應類別的圖像素材特征點比對的一個實施例的效果圖；
圖4b是本申請?zhí)峁┑膶⒚總€人臉特征集合與素材集合中相應類別的圖像素材特征點比對的另一個實施例的效果圖；
[0020]圖5是本申請?zhí)峁┑幕谌四樧R別技術的圖像生成裝置的一個實施例的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0021]下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關發(fā)明，而非對該發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與有關發(fā)明相關的部分。
[0022]需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。
[0023]請參考圖1，其示出了根據本申請一個實施例的基于人臉識別技術的圖像生成方法的示例性流程100。
[0024]如圖1所示，在步驟101中，對源圖像進行人臉識別，提取多個人臉特征點。
[0025]在本實施例中，具有拍攝功能或存儲功能的終端可以對源圖像進行人臉識別，提取多個人臉特征點。該終端可以包括智能手機、平板電腦、電子書閱讀器、MP3 (MovingPicture Experts Group Aud1 Layer III，動態(tài)影像專家壓縮標準音頻層面3)播放器、MP4 (Moving Picture Experts Group Aud1 Layer IV，動態(tài)影像專家壓縮標準音頻層面4)播放器、膝上型便攜計算機和臺式計算機等等。
[0026]該源圖像可以是終端通過拍攝得到的人臉圖像，也可以是本地圖片集的人臉圖像，也可以是通過掃描二維碼或者其他條碼轉換生成的人臉圖像。對源圖像進行人臉識別可以是:通過人臉識別技術對源圖像進行人臉識別。例如，人臉識別技術可以是通過交互式數據語言(Interactive Data Language)設計的人臉識別技術。
[0027]該人臉特征點(Landmark)可以是對人臉的基本特征，如眼睛、鼻子、臉型、嘴巴等特征進行定位的點，這些點可以反應出一張臉的幾何特征、五官位置以及相對距離。提取多個人臉特征點可以是:通過人臉識別技術對人臉進行識別，得到多個人臉特征點，例如通過交互式數據語言設計的人臉識別技術，得到72個人臉特征點，其中反映臉型的特征點可以是13個點，這13個點分別取自左右太陽穴各I個，下巴處I個，以及左右臉對稱的各5個，當然，此處的72個點僅是示例性說明，選擇的點數不限于具體個數。
[0028]接著，在步驟102中，將人臉特征點和圖像素材特征點進行比對，篩選與人臉特征點匹配的圖像素材。
[0029]在本實施例中，圖像素材特征點提取自圖像素材。
[0030]該圖像素材可以是反映人臉特征的圖像素材，例如刻畫臉型、鼻子、眼睛、眉毛和嘴巴的圖像素材，其中，以臉型素材為例，圖像素材可以包括方臉、橢圓形臉、圓臉、倒三角形臉等；以眉毛為例，圖像素材可以包括柳葉眉、拱形眉、上挑眉、平直眉等。這些圖像素材可以是卡通動漫類的、富有色彩的圖像素材，也可以是黑白寫實的圖像素材等等。
[0031]該圖像素材特征點可以是:由對源圖像進行識別的相同人臉識別技術，得到的反映圖像素材特征的特征點，例如，通過相同交互式數據語言