實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算的發(fā)展，越來越多的需要獲取大量具有人臉區(qū)域的圖像，以分別 將每一具有人臉區(qū)域的圖像與一定的圖像信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，進(jìn)而以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)各種互聯(lián)網(wǎng) 應(yīng)用。
[0003] 然而，在傳統(tǒng)的圖像處理過程中，依靠于人工對(duì)圖像所進(jìn)行的人眼識(shí)別和人工選 定該圖像所對(duì)應(yīng)的圖像信息，進(jìn)而將選定的圖像信息與該圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)。因此，傳統(tǒng)的圖像 處理過程無法在獲取得到具有人臉圖像的第一時(shí)間準(zhǔn)確快速的與相應(yīng)圖像信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)， 使得圖像處理過程存在著依賴人工操作的局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 基于此，有必要提供一種能第一時(shí)間準(zhǔn)確快速的為圖像關(guān)聯(lián)相應(yīng)的圖像信息，使 得圖像的處理不需要依賴于人工操作的實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法。
[0005] 此外，還有必要提供一種能第一時(shí)間準(zhǔn)確快速的為圖像關(guān)聯(lián)相應(yīng)的圖像信息，使 得圖像的處理不需要依賴于人工操作的實(shí)現(xiàn)圖像處理的系統(tǒng)。
[0006] 一種實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法，包括如下步驟：
[0007] 獲取具有人臉區(qū)域的有效目標(biāo)圖像；
[0008] 提取有效目標(biāo)圖像的人臉特征；
[0009] 將所述有效目標(biāo)圖像的人臉特征與預(yù)置的參考圖像的人臉特征進(jìn)行匹配；
[0010] 將匹配的有效目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)至參考圖像的圖像信息。
[0011] 一種實(shí)現(xiàn)圖像處理的系統(tǒng)，其特征在于，包括：
[0012] 有效圖像獲取裝置，用于獲取具有人臉區(qū)域的有效目標(biāo)圖像；
[0013] 提取裝置，用于提取有效目標(biāo)圖像的人臉特征；
[0014] 匹配裝置，用于將所述有效目標(biāo)圖像中的人臉特征與預(yù)置的參考圖像的人臉特征 進(jìn)行匹配；
[0015] 關(guān)聯(lián)裝置，用于將匹配的有效目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)至參考圖像的圖像信息。
[0016] 上述實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法和系統(tǒng)，獲取具有人臉區(qū)域的有效目標(biāo)圖像，由有效目 標(biāo)圖像提取得到人臉特征，將有效目標(biāo)圖像的人臉特征與預(yù)置的參考圖像的人臉特征進(jìn)行 匹配，以將匹配的有效目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)至參考圖像的圖像信息，進(jìn)而在不需要人工參與的情 況下實(shí)現(xiàn)了有效目標(biāo)圖像與圖像信息之間的關(guān)聯(lián)，因此，如上所述的圖像處理過程是通過 對(duì)有效目標(biāo)圖像中的人臉自動(dòng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)的，能夠在第一時(shí)間準(zhǔn)確快速的實(shí)現(xiàn)圖像處理，并 且不需要依賴于人工操作實(shí)現(xiàn)。
【附圖說明】
[0017] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例涉及的硬件運(yùn)行環(huán)境架構(gòu)示意圖；
[0018] 圖2為一個(gè)實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法流程圖；
[0019] 圖3為圖2中獲取具有人臉區(qū)域的有效目標(biāo)圖像的方法流程圖；
[0020] 圖4為圖3中對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行人臉檢測得到具有人臉區(qū)域的目標(biāo)圖像的方法流程 圖；
[0021] 圖5為一個(gè)實(shí)施例中的訓(xùn)練圖像示意圖；
[0022] 圖6為圖4中人臉輪廓標(biāo)注準(zhǔn)則的示意圖；
[0023] 圖7為圖4中左眉毛標(biāo)注準(zhǔn)則的示意圖；
[0024] 圖8為圖4中右眉毛標(biāo)注準(zhǔn)則的示意圖；
[0025] 圖9為圖4中左眼睛標(biāo)注準(zhǔn)則的示意圖；
[0026] 圖10為圖4中右眼睛標(biāo)注準(zhǔn)則的示意圖；
[0027] 圖11為圖4中鼻子標(biāo)注準(zhǔn)則的示意圖；
[0028] 圖12為圖4中嘴巴標(biāo)注準(zhǔn)則的示意圖；
[0029] 圖13為圖1中將有效目標(biāo)圖像的人臉特征與預(yù)置的參考圖像的人臉特征進(jìn)行匹 配的方法流程圖；
[0030] 圖14為圖13中將未匹配的有效目標(biāo)圖像進(jìn)行聚類，以得到聚類計(jì)算結(jié)果集合的 方法流程圖；
[0031] 圖15為一個(gè)實(shí)施例中按照關(guān)聯(lián)的圖像信息進(jìn)行有效目標(biāo)圖像的推薦的方法流程 圖；
[0032] 圖16為一個(gè)實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法運(yùn)行的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0033] 圖17為一個(gè)實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)圖像處理的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0034] 圖18為圖17中有效圖像獲取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0035] 圖19為圖18中人臉檢測模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0036] 圖20為另一個(gè)實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)圖像處理的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0037] 圖21為圖20中聚類計(jì)算裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0038] 圖22為一個(gè)實(shí)施例中推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì) 本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
[0040] 如圖1所示，圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種服務(wù)器結(jié)構(gòu)示意圖。該服務(wù)器100 可因配置或性能不同而產(chǎn)生比較大的差異，可以包括一個(gè)或一個(gè)以上中央處理器（central processing units, CPU) 122 (例如，一個(gè)或一個(gè)以上處理器）和存儲(chǔ)器132, 一個(gè)或一個(gè)以 上存儲(chǔ)應(yīng)用程序142或數(shù)據(jù)144的存儲(chǔ)介質(zhì)130 (例如一個(gè)或一個(gè)以上海量存儲(chǔ)設(shè)備）。其 中，存儲(chǔ)器132和存儲(chǔ)介質(zhì)130可以是短暫存儲(chǔ)或持久存儲(chǔ)。存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)130的程序 可以包括一個(gè)或一個(gè)以上模塊（圖示未示出），每個(gè)模塊可以包括對(duì)服務(wù)器中的一系列指 令操作。更進(jìn)一步地，中央處理器122可以設(shè)置為與存儲(chǔ)介質(zhì)130通信，在服務(wù)器100上執(zhí) 行存儲(chǔ)介質(zhì)130中的一系列指令操作。服務(wù)器100還可以包括一個(gè)或一個(gè)以上電源126， 一個(gè)或一個(gè)以上有線或無線網(wǎng)絡(luò)接口 150,一個(gè)或一個(gè)以上輸入輸出接口 158,和/或，一個(gè) 或一個(gè)以上操作系統(tǒng) 141，例如 Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM, LinuxTM，F(xiàn)reeBSDTM 等等。
[0041] 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過硬件 來完成，也可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀 存儲(chǔ)介質(zhì)中，上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器，磁盤或光盤等。
[0042] 在一個(gè)實(shí)施例中，如圖2所示，一種實(shí)現(xiàn)圖像處理的方法，包括如下步驟：
[0043] 步驟210,獲取具有人臉區(qū)域的有效目標(biāo)圖像。
[0044] 本實(shí)施例中，有效目標(biāo)圖像是具有人臉區(qū)域且成像質(zhì)量較高的圖像，例如，具有人 臉區(qū)域且不存在著圖像模糊等問題的圖像。
[0045] 步驟230,提取有效目標(biāo)圖像的人臉特征。
[0046] 本實(shí)施例中，對(duì)有效目標(biāo)圖像中包含的人臉區(qū)域進(jìn)行特征提取，以得到有效目標(biāo) 圖像中人臉區(qū)域所對(duì)應(yīng)的特征，其中，所提取得到的人臉特征可以為Gabor特征（伽柏特 征），也可以是其它形式的特征，在此不一一進(jìn)行限定。
[0047] 進(jìn)一步的，由有效目標(biāo)圖像提取得到的人臉特征為Gabor特征，則將有效目標(biāo)圖 像進(jìn)行尺度和光照歸一化，得到歸一化的有效目標(biāo)圖像，將歸一化的有效目標(biāo)圖像與多個(gè) 尺度多個(gè)方向的Gabor濾波器進(jìn)行卷積運(yùn)算得到特征系數(shù)。
[0048] 此時(shí)，將對(duì)得到的特征系數(shù)進(jìn)行降維，例如，可采用主成分分析法將高維的特征系 數(shù)降維至6400維，以得到該有效目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的人臉特征。
[0049] 在實(shí)際的運(yùn)營過程中，將有效目標(biāo)圖像的寬與高統(tǒng)一為80 X 80,像素值均值歸一 為〇,像素值方差歸一到1，然后將歸一化的有效目標(biāo)圖像與5個(gè)尺度8個(gè)方向的Gabor濾 波器進(jìn)行卷積運(yùn)算，得到80X80X5X8的特征。
[0050] 步驟250,將有效目標(biāo)圖像的人臉特征與預(yù)置的參考圖像的人臉特征進(jìn)行匹配。
[0051] 本實(shí)施例中，預(yù)先存儲(chǔ)了已標(biāo)注相應(yīng)圖像信息的參考圖像，該參考圖像所標(biāo)注的 圖像信息可以是人工標(biāo)注的，也可以是預(yù)先通過本發(fā)明的方式所得到的，為有效目標(biāo)圖像 中人臉?biāo)鶎?duì)應(yīng)的圖像信息提供已知人臉。其中，該圖像信息將包括了用戶標(biāo)識(shí)、用戶昵稱等 信息，根據(jù)標(biāo)注的圖像信息即可獲知參考圖像所屬的用戶。
[0052] 獲取標(biāo)注了圖像信息的參考圖像，將獲取的參考圖像與有效目標(biāo)圖像進(jìn)行匹配， 以根據(jù)人臉特征判斷參考圖像與有效目標(biāo)圖像是否相似，若為是，則有效目標(biāo)圖像未能得 到對(duì)應(yīng)的圖像信息。
[0053] 具體的，將獲取的參考圖像中的已知人臉與有效目標(biāo)圖像中的人臉進(jìn)行匹配，以 得到參考圖像中與有效目標(biāo)圖像的人臉相似的已知人臉。
[0054] 步驟270,將匹配的有效目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)至參考圖像的圖像信息。
[0055] 本實(shí)施例中，根據(jù)與有效目標(biāo)圖像匹配的參考圖像得到圖像信息，進(jìn)而將該有效 目標(biāo)圖像關(guān)聯(lián)至所得到的圖像信息。
[0056] 通過如上所述的方式，將使得批量的有效目標(biāo)圖像也能通過特征提取和匹配來準(zhǔn) 確的與相應(yīng)的圖像信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，大為提高了處理效率，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確快速的批量圖像處理。
[0057] 如圖3所示，在一個(gè)實(shí)施例中，上述步驟210包括：
[0058] 步驟211，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行人臉檢測得到具有人臉區(qū)域的目標(biāo)圖像。
[0059] 本實(shí)施例中，目標(biāo)圖像是通過一定方式輸入的，其中，目標(biāo)圖像可以是用戶通過一 定的頁面上傳至后臺(tái)的服務(wù)器，此時(shí)，后臺(tái)的服務(wù)器將獲取得到用戶所上傳的目標(biāo)圖像。
[0060] 具體的，將使用若干臺(tái)服務(wù)器搭建分布式計(jì)算集群，以將多張目標(biāo)圖像分發(fā)到不 同服務(wù)器同時(shí)進(jìn)行，以提高響應(yīng)速度。在實(shí)際運(yùn)營過程中，服務(wù)器的數(shù)量為100臺(tái)，所搭建 的分布式計(jì)算集群將得以同時(shí)處理數(shù)百張目標(biāo)圖像。
[0061] 由于目標(biāo)圖像中可能包含了一個(gè)或者多個(gè)人臉，但也有可能并不包含人臉，因此， 將對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行人臉檢測，以判定得到目標(biāo)圖像中具有人臉區(qū)域的目標(biāo)圖像。