CN104637035A - 生成卡通人脸图片的方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了生成卡通人脸图片的方法、装置和系统。所述方法的一具体实施方式包括：将人脸图片发送至人脸分析服务器，其中，所述人脸分析服务器用于根据所述人脸图片提取人脸特征和人物属性；从所述人脸分析服务器接收所述人脸特征和所述人物属性，并从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材；根据所述卡通素材生成卡通人脸图片。该方法减轻了终端的业务处理工作量，提高了终端运行速度。

Description

生成卡通人脸图片的方法、装置及系统

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理领域，尤其涉及生成卡通人脸图片的方法、装置及系统。

背景技术

随着互联网技术的发展，数字娱乐产品开始出现在人们的身边。数字娱乐产品是指动漫、卡通、网络游戏等基于数字技术的娱乐产品。其中，人脸卡通图像成为受到人们喜爱的数字娱乐产品。现有技术中，已有一些由人脸照片生成卡通图像的方法。然而，在这些方法中，图片的数据处理往往通过终端来完成，对于一些数据处理能力相对较差的终端(比如移动终端)而言，对图片的处理可能导致终端的运行速度变慢。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的生成卡通人脸图片的方法、终端及系统，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

一方面，本申请提供了一种生成卡通人脸图片的方法，所述方法包括：将人脸图片发送至人脸分析服务器，其中，所述人脸分析服务器用于根据所述人脸图片提取人脸特征和人物属性；从所述人脸分析服务器接收所述人脸特征和所述人物属性，并从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材；根据所述卡通素材生成卡通人脸图片。

在一些实施例中，在所述将人脸图片发送至人脸分析服务器之前，还包括：获取图片；对所述图片进行人脸检验并将通过所述人脸检验的图片作为人脸图片。

在一些实施例中，所述对所述图片进行人脸检验并将通过所述人脸检验的图片作为所述人脸图片，包括：对所述图片进行人脸检测；响应于检测出人脸，则判断所述图片是否满足预定条件；响应于满足预定条件，则将所述图片作为人脸图片。

在一些实施例中，所述预定条件包括以下至少一项：人脸大小超过预定大小阈值；人脸清晰度超过预定清晰度阈值；人脸朝向符合预定朝向范围。

在一些实施例中，所述人脸特征包括以下至少一项：脸型特征、鼻子特征、眼睛特征、眉毛特征、嘴巴特征、耳朵特征和头发特征。

在一些实施例中，所述人物属性包括以下至少一项：性别属性、种族属性、装饰物属性。

在一些实施例中，所述人脸特征由特征点表征。

在一些实施例中，从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材，包括：从卡通素材库中检索出其特征点与所述人脸特征的特征点相匹配的卡通素材。

在一些实施例中，所述根据所述卡通素材生成卡通人脸图片，包括：根据各个人脸特征的特征点，获取各个人脸特征之间的位置关系和大小关系；根据所述卡通素材、所述位置关系和大小关系，生成卡通人脸图片。

第二方面，本申请提供了一种生成卡通人脸图片的装置，其特征在于，包括：发送模块，配置用于将人脸图片发送至人脸分析服务器，其中，所述人脸分析服务器用于根据所述人脸图片提取人脸特征和人物属性；检索模块，配置用于从所述人脸分析服务器接收所述人脸特征和所述人物属性，并从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材；生成模块，配置用于根据所述卡通素材生成卡通人脸图片。

在一些实施例中，所述装置还包括筛选模块，所述筛选模块包括：图片获取单元，配置用于获取图片；人脸检验单元，配置用于对所述图片进行人脸检验并将通过所述人脸检验的图片作为人脸图片。

在一些实施例中，所述人脸检验单元包括：对所述图片进行人脸检测；响应于检测出人脸，则判断所述图片是否满足预定条件；响应于满足预定条件，则将所述图片作为人脸图片。

在一些实施例中，所述预定条件包括以下至少一项：人脸大小超过预定大小阈值；人脸清晰度超过预定清晰度阈值；人脸朝向符合预定朝向范围。

在一些实施例中，所述人脸特征由特征点表征。

在一些实施例中，所述生成模块包括：根据各个人脸特征的特征点，获取各个人脸特征之间的位置关系和大小关系；根据所述卡通素材、所述位置关系和大小关系，生成卡通人脸图片。

第三方面，本申请提供了一种生成卡通人脸图片的系统，所述系统包括服务器和客户端，其特征在于：所述客户端向所述服务器发送人脸图片；所述服务器根据所述人脸图片提取人脸特征和人物属性并发送回所述客户端；所述客户端从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材，以及根据所述卡通素材生成卡通人脸图片。

本申请提供的生成卡通人脸图片的方法、装置和系统，通过将人脸图片发送至人脸分析服务器，利用人脸分析服务器来提取人脸特征和人物属性，终端从卡通素材库中检索出与人脸分析服务器返回的人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材并根据卡通素材生成卡通人脸图片，由此，减轻了终端的业务处理工作量，提高了终端运行速度。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是根据本申请的生成卡通人脸图片的方法的一个实施例的流程图；

图2是根据本申请的通过多个特征点描绘图片中的眼睛的示意图；

图3是根据本申请的生成卡通人脸图片的方法的又一个实施例的流程图；

图4是根据本申请的对图片进行人脸检验的一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的生成卡通人脸图片的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是根据本申请的生成卡通人脸图片的系统的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

请参考图1，其示出了生成卡通人脸图片的方法的一个实施例的流程100。本实施例主要以该方法应用于具有一定运算能力及拍照或存储功能的终端中来举例说明，该终端可以包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts GroupAudio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPicture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。所述生成卡通人脸图片的方法，包括以下步骤：

步骤101，将人脸图片发送至人脸分析服务器。

在本实施例中，终端(例如智能手机)可以直接从本地存储的图片中选择一张人脸图片发送至人脸分析服务器，或者先拍摄一张人脸图片再发送至人脸分析服务器。其中，终端可以通过有线连接方式或者无线连接方式将人脸图片发送至人脸分析服务器，上述无线连接方式包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

在本实施例中，收到人脸图片之后，人脸分析服务器，可以对人脸图片进行数据分析，从中提取出人脸特征(例如眼睛特征)和人物属性(例如性别属性)，实现由图片到特征描述数据和/或属性描述数据的转化。其中，人脸分析服务器可以是一台服务器，也可以是通过网络连接在一起的服务器集群。在一种实现中，人脸分析服务器采取各种常规技术(例如深度学习技术)来进行人脸特征和人物属性的提取。深度学习技术是机器学习技术的一个分支，它的主要特点是通过多层次的学习而得到对于原始数据的不同抽象层度的表示，进而提高分类和预测等任务的准确性。深度学习算法可以构造出多层非线性层叠式神经元网络，能够很好地模拟视觉信号从视网膜开始逐层处理传递，直至大脑深处的整个过程。这样的学习模式能够以更高的精度和更快的速度跨越语义鸿沟，让机器快速对图像中可能蕴含的各种特征进行有效的识别。将深度学习服务器用于图片处理，可以大大提高图片处理速度。

在本实施例中，人脸特征可以包括体现人的脸部特点的各部位的特征，例如，人脸特征可以包括但不限于以下至少一项：脸型特征、鼻子特征、眼睛特征、眉毛特征、嘴巴特征、耳朵特征和头发特征。在本实施例的一些可选的实施方式中，人脸特征可以通过特征点(landmark)来表征。由此，人脸分析服务器可以对图片中的各个人脸部位进行描点(即描绘特征点)分析。通过人脸分析服务器选择出的、能描绘出各部位轮廓及重要特征的特征点可以表征各部位。其中，对人脸图片的描点分析方法与卡通素材库中包含的卡通素材的描点分析方法一致。例如，人脸特征可以通过128个特征点来表征，其中，脸型特征、眼睛特征、鼻子特征、眉毛特征和嘴巴特征可以由72个特征点来表征。存储在本地或远端的卡通素材预先经过相同方法的描点分析处理，并将处理结果保存在卡通素材的描述文件中。

作为示例，人脸分析服务器可以通过多个特征点描绘出眼睛的轮廓，由这些特征点的位置关系(例如，用坐标表示的位置关系)来表征眼睛的形状、大小。如图2所示，可以通过5个特征点表征眼睛，其中，特征点201、202分别是眼睛长度方向的两端点，特征点203、204分别是眼睛高度方向的最高点和最低点，这4个特征点201、202、203、204用于描出眼睛的轮廓。而特征点205是眼球的中心点，根据眼球的半径，则可以得到眼球的轮廓。其中，眼球的半径和颜色可以通过特征点205所包括的半径参数和颜色参数来表示。可选地，眼球的颜色还可以由人脸分析服务器所分析出的人物属性中的种族属性来表征，例如对于黄种人而言，眼球的颜色通常是黑色。如此，可以结合特征点和人物属性，描绘出整个眼睛的特征。人脸分析服务器可以记录这5个特征点的位置关系和/或其他可以体现这5个特征点关系的参数，以及与人物属性相关的信息。

值得说明的是，图2中给出了仅用5个点描出眼睛轮廓的示例，但本申请并不限于此。例如，也可以选取与图2所示的5个特征点不相同的5个特征点；或者，本申请也可以采用更多的特征点，如用9个特征点(如在图2示例的基础上在特征点201和204之间、204和202之间、202和203之间、203和201之间各增加一个特征点)来表征眼睛。

在本实施例的一些可选的实施方式中，人脸分析服务器描点的特征点的数据，还可以用向量组表示。比如，对图片中的眼睛所描出的5个特征点可以表示为eye(a0；a1；a2；a3；a4；a5)，其中eye代表人脸特征的部位为眼睛，a0可以表示眼球的中心点在整个脸部坐标系中的坐标，用(x0，y0)来表示，a1、a2、a3、a4分别可以是眼眶长度方向两端点、高度方向的最高点和最低点，a5可以表示眼球的中心点。而ai(i为自然数，取值范围为1到4)可以进一步表示为(xi，yi)，其中xi、yi分别为相对于眼球的中心点(x0，y0)的x轴坐标、y轴坐标。a5可以表示为(r，黑色)，其中r表示眼球的圆半径，黑色代表眼球的颜色为黑色。其他人脸特征，例如鼻子特征，也可以按照上述方式用向量组表示。

在本实施例中，人物属性可以包括但不限于以下至少一项：性别属性，例如男性或女性；种族属性，例如黄种人，白种人等；装饰物属性，例如，有无装饰物(诸如眼镜，耳环等)等。

步骤102，从人脸分析服务器接收人脸特征和人物属性，并从卡通素材库中检索出与人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材。

在本实施例中，终端首先从人脸分析服务器接收上述人脸特征和人物属性，其次从卡通素材库中检索出与从人脸分析服务器接收的人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材。

这里，卡通素材可以是卡通形式的人脸特征，例如卡通形式的眼睛、鼻子等等。卡通素材库可以包括预先本地存储在终端的卡通素材，也可以包括远程存储的卡通素材，对于后者，终端可以通过无线连接方式或有线连接方式获取。在一种实现中，卡通素材可以通过将图片文件和对该图片进行描述的描述文件相关联的形式进行存储。图片文件即显示于前端的、用户可见可操作的各种图片，例如svg(ScalableVector Graphics，可缩放矢量图形)格式的图片；而图片的描述文件可以是对图片的特征等(例如人脸特征，人物属性等)进行描述的数据文件。其中，对卡通素材的描述方式可以与人脸分析服务器对人脸图片的描述方式一致，例如都采用相同的特征点描述方式。

在本实施例中，终端从人脸分析服务器接收到人脸图片的人脸特征和人物属性之后，可以对卡通素材库中的各个卡通素材的描述文件进行分析，从而找出在人脸特征、人物属性方面与人脸图片相匹配的卡通素材作为待用于卡通人脸图片的生成的卡通素材。例如，可以从卡通素材库中检索出其特征点与上述人脸特征的特征点相匹配的卡通素材。需要说明的是，所找出的卡通素材可以是在人脸特征、人物属性方面与人脸图片完全匹配的素材，也可以是根据匹配程度排序而选取的匹配程度最高的素材。

步骤103，根据卡通素材生成卡通人脸图片。

在本实施例中，终端可以首先对从步骤102中检索出的各个卡通素材进行调整(例如大小调整、位置调整、旋转角度调整等)，然后，对调整后的各个卡通素材进行拼接，最终生成卡通人脸图片。

在本实施例的一些可选的实现方式中，终端还可以首先对由特征点所表征的各个人脸特征进行分析，根据各个人脸特征的相应特征点，获取各个人脸特征之间的位置关系和大小关系；接着，根据该位置关系和大小关系，计算与各个人脸特征相对应的各个卡通素材之间的调整参数，该调整系数例如平移(包括水平平移和/或垂直平移)参数和缩放参数；最后，再根据各个卡通素材之间的调整参数对这些卡通素材进行调整和拼接以生成卡通人脸图片。

在本实施例的一些可选的实现方式中，还可以采用一些默认策略对这些卡通素材进行调整和拼接。上述默认策略例如缺省策略，举例而言，如果在一些情况中有的人脸特征(例如头发特征)没有检索到合适的卡通素材，则可以提供一个缺省的头发卡通素材作为待用于拼接的卡通素材。可选地，如果通过人物属性中的性别属性判断出人脸图片中的人脸属于男性，该缺省的头发卡通素材还可以进一步细化为通用的男性头发卡通素材。

在本实施例的一些可选的实现方式中，终端接收到人脸特征和人物属性之后，还可以根据预定规则对接收到的数据的合法性进行判断，并给出相应的提示信息。上述预定规则例如是完整性规则，这时，终端可以判断人脸特征中的五官的特征是否齐备，如果不齐备，则可以给出重新获取数据或数据不合法的提示。

借助于本申请的上述实施例提供的方法，可以在减轻终端工作负荷的情况下，有效实现卡通人脸图片的生成。

进一步参考图3，其示出了生成卡通人脸图片的方法的又一个实施例的流程300。该生成卡通人脸图片的方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，获取图片。

在本实施例中，终端(例如智能手机)可以直接从本地存储的图片中选择一张图片发送至人脸分析服务器，或者先拍摄一张图片再发送至人脸分析服务器，作为生成卡通人脸图片的备选图片。

步骤302，对图片进行人脸检验并将通过人脸检验的图片作为人脸图片。

在本实施例中，终端将对上述备选图片进行人脸检验，通过人脸检验的备选图片才能作为用于生成卡通人脸图片的人脸图片。

在此，由于步骤301中获取的图片可能是任意的图片，为了生成卡通人脸图片，需要对图片进行人脸检验。其中，人脸检验可以是检验图片中是否包含人脸，检验图片中所包含的人脸是否适于生成卡通人脸图片等等。

请参阅图4，图4给出了对图片进行人脸检验并将通过人脸检验的图片作为人脸图片的实施例的流程400。该流程400，包括：

步骤401，对图片进行人脸检测。

终端对获取的图片进行人脸检测，确定图片中是否存在人脸。人脸检测可以通过多种方法实现。作为示例，可以基于人脸特征(比如眼睛特征)在图片中进行检测，如果检测到相应的人脸特征(比如眼睛特征)，则判断图片中包含人脸，否则判断图片中未包含人脸。

步骤402，响应于检测出人脸，判断图片是否满足预定条件。

在本实施例中，如果检测到图片中包含人脸，终端可以进一步判断该图片是否满足预定条件。这里的预定条件是出于满足人脸分析服务器对人脸进行特征提取的目的而设定的条件。可选地，预定条件可以包括以下至少一项：人脸大小超过预定大小阈值；人脸清晰度超过预定清晰度阈值；人脸朝向符合预定朝向范围。其中，上述预定大小阈值可以是像素数阈值，这时，如果人脸所占的像素数大于设定的像素数阈值，则认为人脸大小满足要求。人脸清晰度是图片中人脸清晰程度的量化表征，其可以用像素大小来表示，也可以用重影率的倒数来表示，人脸清晰度越高，人脸分析服务器提取的人脸特征越精确。人脸朝向可以用相对角度来表示，比如可以设定人脸正脸显示于图片上时人脸朝向为0度。这时，朝向范围可以是相对于正脸，人脸向左、向右、向上、向下转动的角度范围。

步骤403，响应于满足预定条件，则将图片作为人脸图片。

在本实施例中，如果步骤401中检测出的包含人脸的图片通过了步骤402的筛选(即满足了步骤402中描述的预定条件)，则将该图片作为用于生成卡通人脸图片的人脸图片

步骤303，将人脸图片发送至人脸分析服务器。

在本实施例中，终端可以通过有线连接方式或者无线连接方式将步骤302中通过人脸检验的图片发送至人脸分析服务器。

在本实施例中，收到人脸图片之后，人脸分析服务器，可以对人脸图片进行数据分析，从中提取出人脸特征(例如眼睛特征)和人物属性(例如性别属性)，实现由图片到特征描述数据和/或属性描述数据的转化。

步骤304，从人脸分析服务器接收人脸特征和人物属性，并从卡通素材库中检索出与人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材。

在本实施例中，终端首先从人脸分析服务器接收上述人脸特征和人物属性，其次从卡通素材库中检索出与从人脸分析服务器接收的人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材。

步骤305，根据卡通素材生成卡通人脸图片。

在本实施例中，终端可以首先对从步骤304中检索出的各个卡通素材进行调整(例如大小调整、位置调整、旋转角度调整等)，然后，对调整后的各个卡通素材进行拼接，最终生成卡通人脸图片。

在本实施例中，上述实现流程中的步骤303、步骤304和步骤305分别与前述实施例中的步骤101、步骤102和步骤103基本相同，在此不再赘述。

进一步参考图5，图5示出了本申请提供的一种生成卡通人脸图片的装置的一个实施例。该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应。该装置可以应用于电子设备(例如移动终端)中。

在图5中，装置500包括发送模块501、检索模块502和生成模块503。其中，发送模块501配置用于将人脸图片发送至人脸分析服务器；检索模块502配置用于从人脸分析服务器接收人脸特征和人物属性，并从卡通素材库中检索出与人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材；生成模块503配置用于根据卡通素材生成卡通人脸图片。

在本实施例中，发送模块501可以通过有线连接方式或者无线连接方式将人脸图片发送至人脸分析服务器。收到人脸图片之后，人脸分析服务器，可以对人脸图片进行数据分析，从中提取出人脸特征(例如眼睛特征)和人物属性(例如性别属性)，实现由图片到特征描述数据和/或属性描述数据的转化。

在本实施例中，检索模块502可以首先从人脸分析服务器接收上述人脸特征和人物属性，其次从卡通素材库中检索出与从人脸分析服务器接收的人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材。这里，卡通素材可以是卡通形式的人脸特征，例如卡通形式的眼睛、鼻子等等。卡通素材库可以包括预先本地存储在终端的卡通素材，也可以包括远程存储的卡通素材，对于后者，检索模块502可以通过无线连接方式或有线连接方式获取。

在本实施例中，在检索模块502检索出卡通素材后，生成模块503可以首先对从这些卡通素材进行调整(例如大小调整、位置调整、旋转角度调整等)，然后，对调整后的各个卡通素材进行拼接，最终生成卡通人脸图片。

在本实施例的一个可选实施方式中，上述生成卡通人脸图片的装置500还包括筛选模块(未示出)，上述筛选模块包括：图片获取单元，配置用于获取图片；人脸检验单元，配置用于对图片获取单元获取的图片进行人脸检验并将通过所述人脸检验的图片作为人脸图片。

本领域技术人员可以理解，上述生成卡通人脸图片的装置500还包括一些其他公知结构，例如处理器、存储器等，为了不必要地模糊本公开的实施例，这些公知的结构在图5中未示出。

进一步参考图6，图6示出了本申请提供的生成卡通人脸图片的系统600的一个实施例。

如图6所示，生成卡通人脸图片的系统600包括服务器(例如人脸分析服务器)602和至少一个客户端(例如移动终端)601，客户端601通过有线连接方式或者无线连接方式连接到服务器602。在本实施例中，客户端601首先向服务器602发送人脸图片；接着，服务器602根据人脸图片提取人脸特征和人物属性并发送回客户端601；最后，客户端601从卡通素材库中检索出与人脸特征和人物属性相匹配的卡通素材，以及根据卡通素材生成卡通人脸图片。其中，人脸特征可以包括体现人的脸部特点的各部位的特征，例如，人脸特征可以包括但不限于以下至少一项：脸型特征、鼻子特征、眼睛特征、眉毛特征、嘴巴特征、耳朵特征和头发特征。而人物属性可以包括但不限于以下至少一项：性别属性，例如男性或女性；种族属性，例如黄种人，白种人等；装饰物属性，例如，有无装饰物(诸如眼镜，耳环等)等。

请注意，本申请参考图5描述的装置实施例中所涉及到的模块/单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送模块，检索模块和生成模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，发送模块还可以被描述为“配置用于将人脸图片发送至人脸分析服务器的模块”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的生成卡通人脸图片的方法。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种生成卡通人脸图片的方法，其特征在于，所述方法包括：

将人脸图片发送至人脸分析服务器，其中，所述人脸分析服务器用于根据所述人脸图片提取人脸特征和人物属性；

从所述人脸分析服务器接收所述人脸特征和所述人物属性，并从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材；

根据所述卡通素材生成卡通人脸图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将人脸图片发送至人脸分析服务器之前，还包括：

获取图片；

对所述图片进行人脸检验并将通过所述人脸检验的图片作为人脸图片。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述图片进行人脸检验并将通过所述人脸检验的图片作为所述人脸图片，包括：

对所述图片进行人脸检测；

响应于检测出人脸，则判断所述图片是否满足预定条件；

响应于满足预定条件，则将所述图片作为人脸图片。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预定条件包括以下至少一项：人脸大小超过预定大小阈值；人脸清晰度超过预定清晰度阈值；人脸朝向符合预定朝向范围。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述人脸特征包括以下至少一项：脸型特征、鼻子特征、眼睛特征、眉毛特征、嘴巴特征、耳朵特征和头发特征。

6.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述人物属性包括以下至少一项：性别属性、种族属性、装饰物属性。

7.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述人脸特征由特征点表征。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材，包括：从卡通素材库中检索出其特征点与所述人脸特征的特征点相匹配的卡通素材。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述卡通素材生成卡通人脸图片，包括：

根据各个人脸特征的特征点，获取各个人脸特征之间的位置关系和大小关系；

根据所述卡通素材、所述位置关系和大小关系，生成卡通人脸图片。

10.一种生成卡通人脸图片的装置，其特征在于，包括：

发送模块，配置用于将人脸图片发送至人脸分析服务器，其中，所述人脸分析服务器用于根据所述人脸图片提取人脸特征和人物属性；

检索模块，配置用于从所述人脸分析服务器接收所述人脸特征和所述人物属性，并从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材；

生成模块，配置用于根据所述卡通素材生成卡通人脸图片。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括筛选模块，所述筛选模块包括：

图片获取单元，配置用于获取图片；

人脸检验单元，配置用于对所述图片进行人脸检验并将通过所述人脸检验的图片作为人脸图片。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述人脸检验单元包括：

对所述图片进行人脸检测；

响应于检测出人脸，则判断所述图片是否满足预定条件；

响应于满足预定条件，则将所述图片作为人脸图片。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述预定条件包括以下至少一项：人脸大小超过预定大小阈值；人脸清晰度超过预定清晰度阈值；人脸朝向符合预定朝向范围。

14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述人脸特征由特征点表征。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述生成模块包括：

根据各个人脸特征的特征点，获取各个人脸特征之间的位置关系和大小关系；

根据所述卡通素材、所述位置关系和大小关系，生成卡通人脸图片。

16.一种生成卡通人脸图片的系统，所述系统包括服务器和客户端，其特征在于：

所述客户端向所述服务器发送人脸图片；

所述服务器根据所述人脸图片提取人脸特征和人物属性并发送回所述客户端；

所述客户端从卡通素材库中检索出与所述人脸特征和所述人物属性相匹配的卡通素材，以及根据所述卡通素材生成卡通人脸图片。