CN109785439A - 人脸素描图像生成方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种人脸素描图像生成方法及相关产品，其中，方法包括：获取目标人脸图像；对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置；对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。通过本申请实施例实现将人脸图像转化为素描图像，丰富了素描功能。

Description

人脸素描图像生成方法及相关产品

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种人脸素描图像生成方法及相关产品。

背景技术

在司法领域和数码娱乐产业中的广泛应用，自动肖像合成技术近年来引起人们的关注。例如，在司法领域，用素描肖像在警方的照片数据库中搜索犯罪嫌疑人是十分重要的应用。目前，素描应用较为单一，因此，降低了用户体验。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸素描图像生成方法及相关产品，可以实现将人脸图像转化为素描图像，丰富了素描功能。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸素描图像生成方法，包括：

获取目标人脸图像；

对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置；

对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；

对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

可选地，所述方法还包括：

对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

对所述目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集；

确定所述目标特征点集与所述原始特征点集之间的比值；

依据所述比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值；

依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

进一步地可选地，所述依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象，包括：

对所述目标素描图像进行轮廓提取，得到目标外围轮廓；

将所述目标特征点集与人脸图像j的特征点集进行匹配，得到第一匹配值，所述人脸图像j为所述预设数据库中的任一人脸图像；

将所述目标外围轮廓与所述人脸图像j的外围轮廓进行匹配，得到第二匹配值；

获取特征点集对应的第一权值，以及外围轮廓对应的第二权值；

依据所述第一匹配值、所述第二匹配值、所述第一权值和所述第二权值进行加权运算，得到目标匹配值；

在所述目标匹配值大于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j为目标对象；

在所述目标匹配值小于或等于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j不为所述目标对象。

第二方面，本申请实施例提供了一种人脸素描图像生成装置，包括:

获取单元，用于获取目标人脸图像；

区域定位单元，用于对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置；

转化处理单元，用于对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；

抠图处理单元，用于对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具备如下有益效果：

可以看出，通过本申请实施例所描述的人脸素描图像生成方法及相关产品，获取目标人脸图像，对目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置，对目标人脸图像中的多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域，对转化处理后的目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，目标素描图像为仅包括由多个素描描述符构成的人脸图像，如此，实现将人脸图像转化为素描图像，丰富了素描功能。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是本申请实施例提供的一种人脸素描图像生成方法的实施例流程示意图；

图1B是本申请实施例提供的人脸的三维角度值的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种人脸素描图像生成方法的另一实施例流程示意图；

图3A是本申请实施例提供的一种人脸素描图像生成装置的实施例结构示意图；

图3B是本申请实施例提供的图3A所描述的人脸素描图像生成装置的又一结构示意图；

图3C是本申请实施例提供的图3A所描述的人脸素描图像生成装置的又一结构示意图；

图4是本申请实施例提供的一种电子设备的实施例结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所描述电子设备可以包括智能手机(如Android手机、iOS手机、Windows Phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(MID，MobileInternet Devices)或穿戴式设备等，上述仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述装置，当然，上述电子设备还可以为服务器。

需要说明的是，本申请实施例中的电子设备可与多个摄像头连接，每一摄像头均可用于抓拍视频图像，每一摄像头均可有一个与之对应的位置标记，或者，可有一个与之对应的编号。通常情况下，摄像头可设置在公共场所，例如，学校、博物馆、十字路口、步行街、写字楼、车库、机场、医院、地铁站、车站、公交站台、超市、酒店、娱乐场所等等。摄像头在拍摄到视频图像后，可将该视频图像保存到电子设备所在系统的存储器。存储器中可存储有多个图像库，每一图像库可包含同一人的不同视频图像，当然，每一图像库还可以用于存储一个区域的视频图像或者某个指定摄像头拍摄的视频图像。

进一步可选地，本申请实施例中，摄像头拍摄的每一帧视频图像均对应一个属性信息，属性信息为以下至少一种：视频图像的拍摄时间、视频图像的位置、视频图像的属性参数(格式、大小、分辨率等)、视频图像的编号和视频图像中的人物特征属性。上述视频图像中的人物特征属性可包括但不仅限于：视频图像中的人物个数、人物位置、人物角度值、年龄、图像质量等等。

进一步需要说明的是，每一摄像头采集的视频图像通常为动态人脸图像，因而，本申请实施例中可以对人脸图像的角度值信息进行规划，上述角度值信息可包括但不仅限于：水平转动角度值、俯仰角或者倾斜度。例如，可定义动态人脸图像数据要求两眼间距不小于30像素，建议60像素以上。水平转动角度值不超过±30°、俯仰角不超过±20°、倾斜角不超过±45°。建议水平转动角度值不超过±15°、俯仰角不超过±10°、倾斜角不超过±15°。例如，还可对人脸图像是否被其他物体遮挡进行筛选，通常情况下，饰物不应遮挡脸部主要区域，饰物如深色墨镜、口罩和夸张首饰等，当然，也有可能摄像头上面布满灰尘，导致人脸图像被遮挡。本申请实施例中的视频图像的图片格式可包括但不仅限于：BMP，JPEG，JPEG2000，PNG等等，其大小可以在10-30KB之间，每一视频图像还可以对应一个拍摄时间、以及拍摄该视频图像的摄像头统一编号、与人脸图像对应的全景大图的链接等信息(人脸图像和全局图片建立特点对应性关系文件)。

请参阅图1A，为本申请实施例提供的一种人脸素描图像生成方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的人脸素描图像生成方法，包括以下步骤：

101、获取目标人脸图像。

其中，目标人脸图像可以由摄像头拍摄，该目标人脸图像为部分人脸图像。上述目标人脸图像可以由用户指定。

可选地，上述步骤101，获取目标人脸图像，可以包括如下步骤：

11、获取目标环境参数；

12、按照预设的环境参数与拍摄参数之间的映射关系，确定所述目标环境参数对应的目标拍摄参数；

13、依据所述目标拍摄参数进行拍摄，得到所述目标人脸图像。

其中，本申请实施例中，环境参数可以包括以下至少一种：温度、湿度、位置、磁场干扰强度、天气、环境光亮度、环境光源数量等等，在此不做限定。上述环境参数可以由环境传感器采集，环境传感器可以集成到电子设备中。环境传感器可以为以下至少一种：温度传感器、湿度传感器、定位装置、磁场检测传感器、处理器、环境光传感器、颜色传感器等等，在此不做限定，例如，温度传感器可以用于检测温度，湿度传感器可以用于检测湿度，全球定位系统GPS可以用于检测位置，磁场检测传感器可以用于检测磁场强度，处理器可以用于获取天气(例如，电子设备中安装天气APP，通过该天气APP获取天气)，环境光传感器可以用于检测环境亮度，颜色传感器可以用于检测环境光源数量等等。

进一步地，拍摄参数可以为以下至少一种：曝光时长、拍摄模式(如海景模式、沙漠模式、夜景模式、全景模式等等)、感光度ISO、焦距、物距、光圈大小等等，在此不做限定。

另外，电子设备中还可以预先存储预设的环境参数与拍摄参数之间的映射关系，如下提供一种环境参数与拍摄参数之间的映射关系，具体如下：

环境参数	拍摄参数
		环境参数1	拍摄参数1
环境参数2	拍摄参数2
		...	...
环境参数n	拍摄参数n

具体实现中，电子设备可以获取目标环境参数，进而，按照预设的环境参数与拍摄参数之间的映射关系，确定目标环境参数对应的目标拍摄参数，并依据目标拍摄参数进行拍摄，得到目标人脸图像，如此，可以得到与环境相宜的图像，提升了监控效率。

102、对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置。

其中，本申请实施例中，素描描述符可以理解为人脸的一个部位，人脸素描图像可以为多个素描描述符构成。素描描述符可以为以下至少一种：眼睛图像、鼻子图像、眉毛图像、眼镜图像、嘴唇图像、耳朵图像、脸型图像、下巴图像、胡须图像等等，在此不做限定。上述至少一个素描描述符可以根据用户描述实现。由于人脸的结构是一定的，因此，每一素描描述符可以依附在人脸的位置，即每一素描描述符均有对应的位置。基于此，电子设备可以对目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每个区域对应一个素描描述符的位置，即每一区域可以处理成一个素描描述符。

可选地，上述步骤102，对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，可包括如下步骤：

21、确定所述目标人脸图像的目标人脸角度；

22、按照预设的人脸角度与素描描述符位置之间的映射关系，确定所述目标人脸角度对应的多个目标素描描述符位置；

23、依据所述多个目标素描描述符位置在所述目标人脸图像中进行定位，得到所述多个区域。

其中，不同的人脸对应不同的人脸角度，本申请实施例中，电子设备可以获取目标人脸图像，电子设备可以包括深度摄像头，或者，深度摄像头+可见光摄像头，例如，可以通过可见光摄像头获取第一人脸图像，通过深度摄像头确定该第一人脸图像对应的三维角度值，即对应三维空间坐标系，x方向的x角度值，y方向的y角度值和z方向的z角度值，如此，可以精准描述摄像头与人脸图像之间的角度关系。不同的角度则在一定程度上影响识别精度，例如，人脸角度直接影响到特征点数量或者特征点质量。上述三维角度值可以理解为人脸相对于摄像头之间的三维夹角，如图1B所示，图1B示出了摄像头与人脸之间存在x方向、y方向以及z方向之间的夹角。进一步地，电子设备中还可以预先存储预设的人脸角度与素描描述符之间的映射关系，进而，根据该映射关系确定确定目标人脸角度对应的多个目标素描描述符位置，依据多个目标素描描述符位置在目标人脸图像中进行定位，得到多个区域，每一目标素描描述符位置对应一个区域，如此，可以依据不同的人脸角度，快速定位素描描述符的位置。

可选地，在上述步骤21-步骤22之间，还可以包括如下步骤：

A1、获取所述目标人脸图像的三维角度值，所述三维角度值包括x角度值、y角度值和z角度值；

A2、获取所述三维角度值对应的三个权值，其中，所述x角度值对应的目标第一权值，所述y角度值对应的目标第二权值，所述z角度值对应的目标第三权值，所述目标第一权值、所述目标第二权值与所述目标第三权值之和为1；

A3、依据所述x角度值、所述y角度值、所述z角度值、所述目标第一权值、所述目标第二权值、所述目标第三权值进行加权运算，得到目标角度值；

A4、按照预设的角度值与角度质量评价值之间的映射关系，确定所述目标角度值对应的目标评价值；

A5、在所述目标评价值大于预设阈值时，执行步骤22。

其中，上述预设阈值可以由用户自行设置或者系统默认。上述三维角度值中每一角度值可以对应一个权值，当然，三维角度值对应的三个权值，均可以预先设置或者系统默认。具体地，电子设备可以获取三维角度值对应的三个权值，具体地，x角度值对应的目标第一权值，y角度值对应的目标第二权值，z角度值对应的目标第三权值，上述目标第一权值+目标第二权值+目标第三权值＝1。目标角度值＝x角度值*目标第一权值+y角度值*目标第二权值+z角度值*目标第三权值，如此，可以实现将三维角度值转化为一维角度值，用于实现对人脸的角度进行精准表示。

电子设备中可以预先存储预设的角度值与角度质量评价值之间的映射关系，进而，依据该映射关系确定目标角度值对应的目标评价值，进一步地，如目标评价值大于预设阈值，则可以认为人脸可以被识别，于是，可以执行步骤22，否则，则认为人脸不可以被识别。

103、对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；

其中，电子设备在定位了多个区域中每一区域的素描描述符的可能位置之后，可以对目标人脸图像中的多个区域中的每一区域进行转化处理，具体地，可以为高斯模糊处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域。

可选地，上述步骤103，对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，可包括如下步骤：

31、将区域i对应的图像转化为灰度图像i，所述区域i为所述多个区域中的任一个区域；

32、对所述灰度图像i进行轮廓提取，得到轮廓i；

33、对所述灰度图像i进行高斯模糊处理，得到目标区域图像i；

34、将所述轮廓i与所述目标区域图像i合成一个素描描述符。

其中，以区域i为例，区域i为多个区域中的任意区域，电子设备可以对区域i对应的图像转化为灰度图像i，并对该灰度图像i进行轮廓提取，得到轮廓i，轮廓提取的主要算法可以为以下至少一种：霍夫变换、canny算子、卷积神经网络等等，在此不做限定。进一步地，还可以对灰度图像i进行高斯模糊处理，得到目标区域图像i，由轮廓i与目标区域图像i合成一个素描描述符。

104、对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

具体实现中，在确定了素描描述符之后，则可以保留素描描述符，对它之外的图像进行抠图处理，从而，得到目标素描图像，该目标素描图像为仅包括由多个素描描述符构成的人脸图像。

进一步可选地，上述步骤104之后，还可以包括如下步骤：

B1、对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

B2、依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

B3、对所述目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集；

B4、确定所述目标特征点集与所述原始特征点集之间的比值；

B5、依据所述比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值；

B6、依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

其中，预设数据库也可以事先建立，该预设数据库中包括至少一个人脸图像。具体实现中，电子设备可以对目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集，依据该目标特征点集，还可以对目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集，确定目标特征点集与原始特征点集之间的比值，依据比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值，具体地，目标匹配阈值＝比值*预设匹配阈值，进一步地，依据该目标匹配阈值，可以将目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与目标素描图像匹配成功的目标对象，即目标素描图像与目标对象的人脸图像之间的匹配值大于目标匹配阈值时，则可以认为两者匹配成功，如此，可以动态调整匹配阈值，提高检索效率。

其中，上述特征提取可以采用以下至少一种算法：尺度不变特征变换(scaleinvariant feature transfrom，sift)、harris角点检测算法、卷积神经网络算法等等，在此不做限定。

进一步地，上述步骤B6，依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象，可包括如下步骤：

B61、对所述目标素描图像进行轮廓提取，得到目标外围轮廓；

B62、将所述目标特征点集与人脸图像j的特征点集进行匹配，得到第一匹配值，所述人脸图像j为所述预设数据库中的任一人脸图像；

B63、将所述目标外围轮廓与所述人脸图像j的外围轮廓进行匹配，得到第二匹配值；

B64、获取特征点集对应的第一权值，以及外围轮廓对应的第二权值；

B65、依据所述第一匹配值、所述第二匹配值、所述第一权值和所述第二权值进行加权运算，得到目标匹配值；

B66、在所述目标匹配值大于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j为目标对象；

B67、在所述目标匹配值小于或等于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j不为所述目标对象。

其中，具体实现中，电子设备可以对目标素描图像进行轮廓提取，得到目标外围轮廓，可以将目标特征点集与人脸图像j的特征点集进行匹配，得到第一匹配值，上述人脸图像j为预设数据库中的任意人脸图像，可以将目标外围轮廓与人脸图像j的外围轮廓进行匹配，得到第二匹配值，获取特征点集对应的第一权值，以及外围轮廓对应的第二权值，该第一权值、第二权值均可以预先设置，第一权值+第二权值＝1，进而，目标匹配值＝第一匹配值*第一权值+第二匹配值*第二权值，在目标匹配值大于目标匹配阈值时，确认人脸图像j为目标对象，反之，在目标匹配值小于或等于目标匹配阈值时，确认人脸图像j不为目标对象，如此，可以更精准地实现人脸识别。

可选地，上述步骤101-步骤102之间，还可以包括如下步骤：

C1、获取输入的指定区域；

C2、依据所述目标人脸图像的几何结构检测所述指定区域是否能够生成素描描述符；

在所述指定区域能够生成素描描述符时，上述步骤102，对所述目标人脸图像进行区域定位，可以按照如下方式实施：

对所述指定区域进行区域定位。

其中，上述指定区域可以由用户自行设置或者系统默认。电子设备则可以接收用户输入的指定区域，进而，依据目标人脸图像的几何结构检测该指定区域内是否能够生成素描描述符，若指定区域能够生成素描描述符，则可以对指定区域进行区域定位，如此，可以实现只针对指定区域进行素描图像转化，具备趣味性。

可以看出，通过本申请实施例所描述的人脸素描图像生成方法，获取目标人脸图像，对目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置，对目标人脸图像中的多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域，对转化处理后的目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，目标素描图像为仅包括由多个素描描述符构成的人脸图像，如此，实现将人脸图像转化为素描图像，丰富了素描功能。

与上述一致地，请参阅图2，为本申请实施例提供的一种人脸素描图像生成方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的人脸素描图像生成方法，包括以下步骤：

201、获取目标人脸图像。

202、对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置。

203、对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域。

204、对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

205、对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集。

206、依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度。

207、对所述目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集。

208、确定所述目标特征点集与所述原始特征点集之间的比值。

209、依据所述比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值。

210、依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

其中，上述步骤201-步骤210所描述的人脸素描图像生成方法可参考图1A所描述的人脸素描图像生成方法的对应步骤。

可以看出，通过本申请实施例所描述的人脸素描图像生成方法，获取目标人脸图像，对目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置，对目标人脸图像中的多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域，对转化处理后的目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，目标素描图像为仅包括由多个素描描述符构成的人脸图像，对目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集，依据目标特征点集，确定目标素描图像的目标特征点分布密度，对目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集，确定目标特征点集与原始特征点集之间的比值，依据比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值，依据目标匹配阈值以及目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与目标素描图像匹配成功的目标对象实现将人脸图像转化为素描图像，丰富了素描功能，还可以动态调整阈值，以提升人脸搜索效率。

与上述一致地，以下为实施上述人脸素描图像生成方法的装置，具体如下：

请参阅图3A，为本申请实施例提供的一种人脸素描图像生成装置的实施例结构示意图。本实施例中所描述的人脸素描图像生成装置，包括：获取单元301、区域定位单元302、转化处理单元303和抠图处理单元304，具体如下：

获取单元301，用于获取目标人脸图像；

区域定位单元302，用于对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置；

转化处理单元303，用于对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；

抠图处理单元304，用于对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

可以看出，通过本申请实施例所描述的人脸素描图像生成装置，获取目标人脸图像，对目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置，对目标人脸图像中的多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域，对转化处理后的目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，目标素描图像为仅包括由多个素描描述符构成的人脸图像，如此，实现将人脸图像转化为素描图像，丰富了素描功能。

其中，上述获取单元301可用于实现上述步骤101所描述的方法，区域定位单元302可用于实现上述步骤102所描述的方法，上述转化处理单元303可用于实现上述步骤103所描述的方法，上述抠图处理单元304可用于实现上述步骤104所描述的方法，以下如此类推。

在一个可能的示例中，在所述对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域方面，所述区域定位单元302具体用于：

确定所述目标人脸图像的目标人脸角度；

按照预设的人脸角度与素描描述符位置之间的映射关系，确定所述目标人脸角度对应的多个目标素描描述符位置；

依据所述多个目标素描描述符位置在所述目标人脸图像中进行定位，得到所述多个区域。

在一个可能的示例中，在所述对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符方面，所述转化处理单元303具体用于：

将区域i对应的图像转化为灰度图像i，所述区域i为所述多个区域中的任一个区域；

对所述灰度图像i进行轮廓提取，得到轮廓i；

对所述灰度图像i进行高斯模糊处理，得到目标区域图像i；

将所述轮廓i与所述目标区域图像i合成一个素描描述符。

在一个可能的示例中，如图3B，图3B为图3A所描述的人脸素描图像生成装置的又一变型结构，其与图3A相比较，还可以包括：检测单元305，具体如下：

所述获取单元301，还具体用于获取输入的指定区域；

检测单元305，用于依据所述目标人脸图像的几何结构检测所述指定区域是否能够生成素描描述符；

在所述指定区域能够生成素描描述符时，在所述对所述目标人脸图像进行区域定位方面，所述区域定位单元302具体用于：

对所述指定区域进行区域定位。

在一个可能的示例中，如图3B，图3B为图3A所描述的人脸素描图像生成装置的又一变型结构，其与图3A相比较，还可以包括：提取单元306、确定单元307、调整单元308和搜索单元309，具体如下：

提取单元306，用于对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

确定单元307，用于依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

所述提取单元306，还用于对所述目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集；

所述确定单元307，还用于确定所述目标特征点集与所述原始特征点集之间的比值；

调整单元308，用于依据所述比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值；

搜索单元，用于依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

可以理解的是，本实施例的人脸素描图像生成装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

与上述一致地，请参阅图4，为本申请实施例提供的一种电子设备的实施例结构示意图。本实施例中所描述的电子设备，包括：至少一个输入设备1000；至少一个输出设备2000；至少一个处理器3000，例如CPU；和存储器4000，上述输入设备1000、输出设备2000、处理器3000和存储器4000通过总线5000连接。

其中，上述输入设备1000具体可为触控面板、物理按键或者鼠标。

上述输出设备2000具体可为显示屏。

上述存储器4000可以是高速RAM存储器，也可为非易失存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。上述存储器4000用于存储一组程序代码，上述输入设备1000、输出设备2000和处理器3000用于调用存储器4000中存储的程序代码，执行如下操作：

上述处理器3000，用于：

获取目标人脸图像；

对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置；

对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；

对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

可以看出，通过本申请实施例所描述的电子设备，获取目标人脸图像，对目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置，对目标人脸图像中的多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域，对转化处理后的目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，目标素描图像为仅包括由多个素描描述符构成的人脸图像，如此，实现将人脸图像转化为素描图像，丰富了素描功能。

在一个可能的示例中，在所述对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域方面，上述处理器3000具体用于：

确定所述目标人脸图像的目标人脸角度；

按照预设的人脸角度与素描描述符位置之间的映射关系，确定所述目标人脸角度对应的多个目标素描描述符位置；

依据所述多个目标素描描述符位置在所述目标人脸图像中进行定位，得到所述多个区域。

在一个可能的示例中，在所述对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符方面，上述处理器3000具体用于：

将区域i对应的图像转化为灰度图像i，所述区域i为所述多个区域中的任一个区域；

对所述灰度图像i进行轮廓提取，得到轮廓i；

对所述灰度图像i进行高斯模糊处理，得到目标区域图像i；

将所述轮廓i与所述目标区域图像i合成一个素描描述符。

在一个可能的示例中，上述处理器3000还具体用于：

获取输入的指定区域；

依据所述目标人脸图像的几何结构检测所述指定区域是否能够生成素描描述符；

在所述指定区域能够生成素描描述符时，所述对所述目标人脸图像进行区域定位；

对所述指定区域进行区域定位。

在一个可能的示例中，上述处理器3000还具体用于：

对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

对所述目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集；

确定所述目标特征点集与所述原始特征点集之间的比值；

依据所述比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值；

依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种人脸素描图像生成方法的部分或全部步骤。

尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述，然而，在实施所要求保护的本申请过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机程序存储/分布在合适的介质中，与其它硬件一起提供或作为硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通过Internet或其它有线或无线电信系统。

本申请是参照本申请实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种人脸素描图像生成方法，其特征在于，包括：

获取目标人脸图像；

对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置；

对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；

对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，包括：

确定所述目标人脸图像的目标人脸角度；

按照预设的人脸角度与素描描述符位置之间的映射关系，确定所述目标人脸角度对应的多个目标素描描述符位置；

依据所述多个目标素描描述符位置在所述目标人脸图像中进行定位，得到所述多个区域。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，包括：

将区域i对应的图像转化为灰度图像i，所述区域i为所述多个区域中的任一个区域；

对所述灰度图像i进行轮廓提取，得到轮廓i；

对所述灰度图像i进行高斯模糊处理，得到目标区域图像i；

将所述轮廓i与所述目标区域图像i合成一个素描描述符。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取输入的指定区域；

依据所述目标人脸图像的几何结构检测所述指定区域是否能够生成素描描述符；

在所述指定区域能够生成素描描述符时，所述对所述目标人脸图像进行区域定位，包括：

对所述指定区域进行区域定位。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

对所述目标人脸图像进行特征点提取，得到原始特征点集；

确定所述目标特征点集与所述原始特征点集之间的比值；

依据所述比值对预设匹配阈值进行调整，得到目标匹配阈值；

依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

6.一种人脸素描图像生成装置，其特征在于，包括:

获取单元，用于获取目标人脸图像；

区域定位单元，用于对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域，每一区域对应一个素描描述符的位置；

转化处理单元，用于对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符，每一素描描述符对应一个区域；

抠图处理单元，用于对转化处理后的所述目标人脸图像进行抠图处理，得到目标素描图像，所述目标素描图像为仅包括由所述多个素描描述符构成的人脸图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述对所述目标人脸图像进行区域定位，得到多个区域方面，所述区域定位单元具体用于：

确定所述目标人脸图像的目标人脸角度；

按照预设的人脸角度与素描描述符位置之间的映射关系，确定所述目标人脸角度对应的多个目标素描描述符位置；

依据所述多个目标素描描述符位置在所述目标人脸图像中进行定位，得到所述多个区域。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，在所述对所述目标人脸图像中的所述多个区域中的每一区域进行转化处理，得到多个素描描述符方面，所述转化处理单元具体用于：

将区域i对应的图像转化为灰度图像i，所述区域i为所述多个区域中的任一个区域；

对所述灰度图像i进行轮廓提取，得到轮廓i；

对所述灰度图像i进行高斯模糊处理，得到目标区域图像i；

将所述轮廓i与所述目标区域图像i合成一个素描描述符。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法中的步骤的指令。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-5任一项所述的方法。