臉檢測框(目標(biāo)檢測區(qū)域)的示意圖，圖15為第i幀人臉圖像進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位的示意圖，具體的，如圖13采用上述終端實(shí)施關(guān)鍵點(diǎn)的定位時，根據(jù)第1-Ι幀的關(guān)鍵點(diǎn)的跟蹤結(jié)果，生成的一個人臉檢測框;如圖14將根據(jù)第1-Ι幀的關(guān)鍵點(diǎn)的跟蹤結(jié)果生成的人臉檢測框，使用在第i幀人臉圖像中并標(biāo)注出來，其中，終端選定的第一初始形狀為點(diǎn)狀組成的形狀;如圖15經(jīng)過多次迭代回歸后，將第i幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)從第一初始形狀，逐漸得到最終的形狀。
[0213]實(shí)施例四
[0214]本發(fā)明實(shí)施例提供一種關(guān)鍵點(diǎn)的定位方法，如圖16所示，該方法可以包括:
[0215]S401、當(dāng)i = I時，采集目標(biāo)對象時，檢測出目標(biāo)對象為人臉圖像，按照預(yù)設(shè)配置在第i幀人臉圖像上生成用于人臉識別定位的目標(biāo)檢測區(qū)域并進(jìn)行標(biāo)注。
[0216]本發(fā)明實(shí)施例中，關(guān)鍵點(diǎn)的定位方法指的是人臉關(guān)鍵點(diǎn)的定位方法，人臉關(guān)鍵點(diǎn)的定位是指通過算法精確找出人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。其中，人臉關(guān)鍵點(diǎn)是臉部一些表征能力強(qiáng)的關(guān)鍵點(diǎn)，比如眼睛、鼻子、嘴巴和臉部輪廓等。
[0217]可選的，如圖3所示的人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)位置的示意圖，本發(fā)明實(shí)施例中的關(guān)鍵點(diǎn)可以有49個關(guān)鍵點(diǎn)。
[0218]需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例中提供的關(guān)鍵點(diǎn)的定位方法的應(yīng)用場景為:進(jìn)行人臉識別定位、人臉追蹤或人臉3D建_旲等情形中。
[0219]可選的，目標(biāo)檢測區(qū)域?yàn)檫M(jìn)行目標(biāo)對象檢測而設(shè)定的監(jiān)測區(qū)域，例如，人臉檢測框等，該人臉檢測框可以為矩形、圓形或橢圓等形狀，本發(fā)明實(shí)施例可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用設(shè)計(jì)目標(biāo)檢測區(qū)域，并不限制該目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域的形式或形狀。
[0220]可選的，本發(fā)明實(shí)施例中的終端可以為手機(jī)、平板及電腦等支持人臉識別定位技術(shù)的電子設(shè)備，且具有采集信息的功能。
[0221]具體的，終端支持人臉識別定位技術(shù)，在進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)的定位時，首先要采集到待識別的目標(biāo)對象，當(dāng)終端檢測檢測出該目標(biāo)對象為人臉圖像后，當(dāng)i = I時，將預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉檢測區(qū)域作為本發(fā)明實(shí)施例中的目標(biāo)檢測區(qū)域。。
[0222]可選的，本發(fā)明實(shí)施例中的采集目標(biāo)對象時，終端可以采用終端上設(shè)置的攝像頭進(jìn)行目標(biāo)對象的?目息米集。
[0223]具體的，為了便于用戶使用，在有前置攝像頭的情況下，終端可以啟動前置攝像頭進(jìn)行當(dāng)前的目標(biāo)對象的信息采集工作;在沒有前置攝像頭的情況下，終端可以啟動后置攝像頭，采集當(dāng)前的目標(biāo)對象的信息。
[0224]需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例中采集的目標(biāo)對象的信息可能是人臉圖像，也可能是其他的風(fēng)景或動物的圖像，因此，在采集目標(biāo)對象之后，終端需要將采集到的目標(biāo)對象進(jìn)行檢測，當(dāng)該終端檢測出目標(biāo)對象為人臉圖像時，就可以開始進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)的定位了。
[0225]可以理解的是，在本發(fā)明實(shí)施例中，由于用戶的生物特征信息是一個特征相同或者相似的用戶的可能性很小。因此，采用用戶生物特征信息中的人臉特征是不易被盜用或冒用的，因此，保密性非常好。
[0226]S402、從預(yù)設(shè)的多個候選初始形狀中確定第二初始形狀，該第二初始形狀為默認(rèn)的。
[0227]終端將第i幀人臉圖像上的目標(biāo)檢測區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注之后，當(dāng)i= I時，表征此時的目標(biāo)對象為第I幀人臉圖像，由于第I幀人臉圖像沒有前一幀的人臉圖像的處理結(jié)果，因此，在i = l時，終端默認(rèn)一個預(yù)設(shè)好的初始形狀，即終端可以從多個候選的初始形狀中確定一個第二初始形狀最為第I幀人臉圖像對應(yīng)的人臉形狀。
[0228]進(jìn)一步地，本發(fā)明實(shí)施例中確定預(yù)設(shè)的多個候選初始形狀，包括:設(shè)置不同人臉類別的人臉圖像訓(xùn)練集;根據(jù)目標(biāo)檢測區(qū)域的大小和位置，將每個人臉圖像訓(xùn)練集中的所有人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置進(jìn)行歸一化，得到所有人臉圖像的初始形狀;將所有人臉圖像的初始形狀的平均值作為候選初始形狀;將不同的人臉類別對應(yīng)的不同的候選初始形狀，確定為預(yù)設(shè)的多個候選初始形狀。
[0229]需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例中的確定預(yù)設(shè)的多個候選初始形狀的【具體實(shí)施方式】可以利用現(xiàn)有的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，在此不再進(jìn)行詳細(xì)地描述。
[0230]需要說明的是，如果將人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置根據(jù)目標(biāo)檢測區(qū)域(例如，人臉檢測框)的位置和大小進(jìn)行歸一化，例如將人臉檢測框歸一化為長度為I，中心在(0，0)的標(biāo)準(zhǔn)人臉檢測框，將人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置坐標(biāo)也做轉(zhuǎn)換到相應(yīng)的坐標(biāo)系中，那么我們得到的不是一個人臉關(guān)鍵點(diǎn)的具體位置，而是一個人臉關(guān)鍵點(diǎn)與人臉檢測框的相對關(guān)系，我們稱之為一個形狀(人臉形狀)。反之，如果給定一個形狀和一個人臉檢測框，我們可以計(jì)算出具體的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置了。
[0231]S403、根據(jù)目標(biāo)檢測區(qū)域和第二初始形狀，計(jì)算第i幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0232]終端確定第二初始形狀和目標(biāo)檢測區(qū)域之后，由于獲知了一個人臉關(guān)鍵點(diǎn)與目標(biāo)檢測區(qū)域的相對關(guān)系(第二初始形狀)，因此，該終端就可以根據(jù)該目標(biāo)檢測區(qū)域，計(jì)算出第I幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置了。
[0233]S404、將第i幀人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)的位置進(jìn)行迭代回歸，得到第i幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0234]終端計(jì)算第i幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置之后，該終端已經(jīng)得到了初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置了，為了使得人臉關(guān)鍵點(diǎn)更加精確，該終端就將第i幀人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)的位置進(jìn)行迭代回歸，得到第i幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0235]需要說明的是，如圖17所示，S404具體包括:S4041-S4043。具體如下:
[0236]S4041、對第i幀人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)位置提取第一特征。
[0237]需要說明的是，在本發(fā)明實(shí)施例中第一特征是用于描述人臉特征的參數(shù)，也稱為特征描述子;基于不同的需求和側(cè)重，本發(fā)明實(shí)施例可以相應(yīng)選取，為了提穩(wěn)定性可以組合使用，具體如下:終端對第i幀人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)位置提取SIFT特征、HOG特征或者SURF中的至少一項(xiàng)。
[0238]S4042、將第一特征進(jìn)行線性回歸，得到第一偏移量。
[0239]S4043、將第i幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置位移第一偏移量，得到該第i幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0240]下面將以人臉特征值為HOG特征值(也稱為HOG數(shù)據(jù)特征)進(jìn)行舉例，在本發(fā)明實(shí)施例中，使用到的HOG特征原理:HOG的核心思想是所檢測的局部物體外形能夠被光強(qiáng)梯度或邊緣方向的分布所描述。通過將整幅圖像分割成小的連接區(qū)域(稱為cells)，每個cell生成一個方向梯度直方圖或者cell中pixel的邊緣方向，這些直方圖的組合可表示出(所檢測的目標(biāo)對象)描述子。為改善準(zhǔn)確率，局部直方圖可以通過計(jì)算圖像中一個較大區(qū)域(稱為block)的光強(qiáng)作為measure被對比標(biāo)準(zhǔn)化，然后用這個值(measure)歸一化這個block中的所有cells.這個歸一化過程完成了更好的照射/陰影不變性。
[0241]與其他描述子相比，HOG得到的描述子保持了幾何和光學(xué)轉(zhuǎn)化不變性(除非物體方向改變)。因此，HOG描述子尤其適合人臉的檢測。
[0242]具體的，H0G特征提取方法就是將一個image進(jìn)行了下面的過程:
[0243]1、灰度化(將圖像看做一個x，y，z(灰度)的三維圖像)；
[0244]2、劃分成小 cells(2*2);
[0245]3、計(jì)算每個cell中每個pixel的gradient(即orientat1n)；
[0246]4、統(tǒng)計(jì)每個cel I的梯度直方圖(不同梯度的個數(shù))，即可形成每個cel I的descriptor。
[0247]需要說明的是，在本發(fā)明實(shí)施例中，可以通過梯度下降法計(jì)算權(quán)重偏差量?？傊瑢o定的人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置，在這些人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置上計(jì)算一些信息羅列成為一個向量，即為提第一特征，然后將第一特征進(jìn)行回歸，即對向量的每一個數(shù)值進(jìn)行組合，最后得到人臉關(guān)鍵點(diǎn)距離真解的第一偏移量。其中，提第一特征的方法有很多，包括:隨機(jī)森林，sift等，用這些提取出的第一特征可以表達(dá)出人臉在當(dāng)前關(guān)鍵點(diǎn)位置的特點(diǎn)。
[0248]實(shí)施例五
[0249]如圖18所示，本發(fā)明是實(shí)施例提供一種終端4，該終端4可以包括:
[0250]檢測單元40，用于所述采集單元410采集目標(biāo)對象時，檢測出所述目標(biāo)對象為人臉圖像。
[0251]生成單元41，用于按照預(yù)設(shè)配置在檢測單元40檢測到的第i幀人臉圖像上生成用于人臉識別定位的目標(biāo)檢測區(qū)域并進(jìn)行標(biāo)注，i 2 1
[0252]標(biāo)注單元42，用于將所述生成單元41生成的所述目標(biāo)檢測區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注。
[0253]估計(jì)單元43，用于當(dāng)i>l時，根據(jù)前一幀與當(dāng)前幀的相似度匹配策略，由第1-Ι幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息預(yù)估得到第i幀人臉圖像的人臉類別。
[0254]確定單元44，用于根據(jù)所述估計(jì)單元43估計(jì)的所述第i幀人臉圖像的人臉類別，從預(yù)設(shè)的多個候選初始形狀中確定第一初始形狀。
[0255]計(jì)算單元45，用于根據(jù)所述標(biāo)注單元42標(biāo)注的所述目標(biāo)檢測區(qū)域和所述確定單元44確定的所述第一初始形狀，計(jì)算所述第i幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0256]可選的，所述生成單元41，具體用于根據(jù)第1-Ι幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置，得到能包含所述第1-Ι幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的至少一個人臉檢測區(qū)域；以及比較所述至少一個人臉檢測區(qū)域中各個人臉檢測區(qū)域，選擇能包含所述第1-Ι幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的最小人臉檢測區(qū)域作為所述目標(biāo)檢測區(qū)域。
[0257]可選的，所述第1-Ι幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息是前一次得到的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置信息。
[0258]所述確定單元44確定的所述第一初始形狀與所述估計(jì)單元估計(jì)的所述第i幀人臉圖像的人臉類別相對應(yīng)。
[0259]可選的，如圖19所示，所述終端4還包括:迭代回歸單元46。
[0260]迭代回歸單元46，用于所述計(jì)算單元45根據(jù)所述人臉檢測框和所述第一初始形狀，計(jì)算所述第i幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置之后，將所述計(jì)算單元45計(jì)算出的所述第i幀人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)的位置進(jìn)行迭代回歸，得到所述第i幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0261 ]可選的，當(dāng)i = I時，所述標(biāo)注單元42將所述目標(biāo)檢測區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注之后，所述計(jì)算單元45將所述第i幀人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)的位置進(jìn)行迭代回歸，得到所述第i幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置之前，所述確定單元44，還用于從所述預(yù)設(shè)的多個候選初始形狀中確定第二初始形狀，所述第二初始形狀為默認(rèn)的。
[0262]所述計(jì)算單元45，還用于根據(jù)所述標(biāo)注單元42標(biāo)注的所述目標(biāo)檢測區(qū)域和所述確定單元44確定的所述第二初始形狀，計(jì)算所述第i幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0263]可選的，如圖20所示，所述終端4還包括:提取單元47。
[0264]所述提取單元47，用于對所述計(jì)算單元45計(jì)算出的所述第i幀人臉圖像的初始關(guān)鍵點(diǎn)位置提取第一特征。
[0265]所述迭代回歸單元46，具體用于將所述提取單元47提取的所述第一特征進(jìn)行線性回歸，得到第一偏移量；以及將所述計(jì)算單元45計(jì)算出的所述第i幀人臉圖像的初始人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置位移所述提取單元47提取的所述第一偏移量，得到所述第i幀人臉圖像的人臉關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
[0266]可選的，