CN105095917B - 图像处理方法、装置及终端 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于图像处理方法、装置及终端,所述方法包括:获取目标对象的图像;获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。应用本公开实施例,通过获取图像内目标对象的脸部特征信息,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件,可快速准确地识别目标对象的脸部是否素颜,从而可扩展图像处理功能和图像处理的应用范围。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及图像处理方法、装置及终端。
背景技术
随着图像处理技术的发展,用户对图像中人物属性的识别需求也越来越高,相关的人脸识别技术可通过识别图像中的人脸,将识别的人脸与数据库中预存的带有年龄、性别等人物属性的人脸进行匹配,进而通过数据库中与识别的人脸匹配的预存人脸,获得图像中人脸的年龄、性别等人物属性。
发明内容
本公开提供了图像处理方法、装置及终端,能够快速准确地识别图像中目标对象的脸部是否素颜。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种图像处理方法,所述方法包括:
获取目标对象的图像;
获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;
判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;
在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
可选的,所述获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息,包括:
识别所述图像内所述目标对象的脸部特征,所述脸部特征包括眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、眼睫毛、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中的至少一项;
获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息。
可选的,所述获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息,包括:
获取每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息。
可选的,所述判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件,包括:
分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件;
在每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
可选的,所述分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件,包括:
若所述图像信息为眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中至少一项脸部特征所处图像区域的色彩特征,在每项脸部特征所处图像区域的色彩特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的色彩特征一致时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
若所述图像信息为眼睛、眉毛、眼睫毛、鼻子和嘴中至少一项脸部特征所处图像区域的轮廓特征,在每项脸部特征所处图像区域的轮廓特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的轮廓特征匹配时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
若所述图像信息为颧骨和腮部所处图像区域的色彩特征,获取颧骨所处图像区域的色彩特征值与腮部所处图像区域的色彩特征值的比值为第一比值,在所述第一比值处于预存的第一素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
若所述图像信息为眉骨和眼窝所处图像区域的色彩特征,获取眉骨所处图像区域的色彩特征值与眼窝所处图像区域的色彩特征值的比值为第二比值,在所述第二比值处于预存的第二素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
可选的,所述判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件,包括:
从素颜图像数据库中调取素颜图像,所述素颜图像为预设对象的脸部为素颜状态时所拍摄的图像;
将所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息进行匹配;
若所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配成功,则判定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
可选的,所述从素颜图像数据库中调取素颜图像,包括:
识别所述图像内所述目标对象的肤色类别;
从所述素颜图像数据库中调取与所述肤色类别对应的素颜图像。
可选的,所述方法还包括:
在所述脸部特征信息不满足所述素颜条件时,检测用于表示素颜判定错误的反馈信息;
若检测到所述反馈信息,则确定所述目标对象的脸部为素颜状态;
将所述图像作为素颜图像存储到所述素颜图像数据库。
可选的,所述确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,还包括:
输出与所述素颜状态对应的素颜提示。
可选的,所述确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,还包括:
根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息;
在所述图像内添加所述素颜等级信息。
可选的,所述根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息,包括:
识别所述图像内所述目标对象的年龄和性别中的至少一项属性信息;
根据所述目标对象的脸部特征信息和所述属性信息,获取对应的素颜等级信息。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种图像处理装置,所述装置包括:
图像获取模块,被配置为获取目标对象的图像;
特征信息获取模块,被配置为获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;
素颜判断模块,被配置为判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;
素颜确定模块,被配置为在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
可选的,所述特征信息获取模块包括:
脸部特征识别模块,被配置为识别所述图像内所述目标对象的脸部特征,所述脸部特征包括眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、眼睫毛、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中的至少一项;
图像信息获取模块,被配置为获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息。
可选的,所述图像信息获取模块包括:
图像信息获取子模块,被配置为获取每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息。
可选的,所述素颜判断模块包括:
判断子模块,被配置为分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件;
确定子模块,用于在每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
可选的,所述判断子模块包括:
第一判断子模块,被配置为在所述图像信息为眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中至少一项脸部特征所处图像区域的色彩特征,且每项脸部特征所处图像区域的色彩特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的色彩特征一致时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
第二判断子模块,被配置为在所述图像信息为眼睛、眉毛、眼睫毛、鼻子和嘴中至少一项脸部特征所处图像区域的轮廓特征,且每项脸部特征所处图像区域的轮廓特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的轮廓特征匹配时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
第三判断子模块,被配置为在所述图像信息为颧骨和腮部所处图像区域的色彩特征时,获取颧骨所处图像区域的色彩特征值与腮部所处图像区域的色彩特征值的比值为第一比值,在所述第一比值处于预存的第一素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
第四判断子模块,被配置为在所述图像信息为眉骨和眼窝所处图像区域的色彩特征时,获取眉骨所处图像区域的色彩特征值与眼窝所处图像区域的色彩特征值的比值为第二比值,在所述第二比值处于预存的第二素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
可选的,所述素颜判断模块包括:
素颜图像调取模块,被配置为从素颜图像数据库中调取素颜图像,所述素颜图像为预设对象的脸部为素颜状态时所拍摄的图像;
特征匹配模块,被配置为将所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息进行匹配;
条件判定模块,被配置为在所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配成功时,判定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
可选的,所述素颜图像调取模块包括:
肤色识别模块,被配置为识别所述图像内所述目标对象的肤色类别;
素颜图像调取子模块,被配置为从所述素颜图像数据库中调取与所述肤色类别对应的素颜图像。
可选的,所述装置还包括:
反馈信息检测模块,被配置为在所述脸部特征信息不满足所述素颜条件时,检测用于表示素颜判定错误的反馈信息;
校正模块,被配置为在检测到所述反馈信息时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态;
图像存储模块,被配置为将所述图像作为素颜图像存储到所述素颜图像数据库。
可选的,所述装置还包括:
素颜提示输出模块,被配置为输出与所述素颜状态对应的素颜提示。
可选的,所述装置还包括:
素颜等级获取模块,被配置为根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息;
素颜等级添加模块,被配置为在所述图像内添加所述素颜等级信息。
可选的,所述素颜等级获取模块包括:
属性信息识别模块,被配置为识别所述图像内所述目标对象的年龄和性别中的至少一项属性信息;
素颜等级获取子模块,被配置为根据所述目标对象的脸部特征信息和所述属性信息,获取对应的素颜等级信息。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种终端,包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为:
获取目标对象的图像;
获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;
判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;
在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本公开通过获取图像内目标对象的脸部特征信息,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件可快速准确地识别目标对象的脸部是否素颜,从而可扩展图像处理功能和图像处理的应用范围。
本公开可通过识别所述图像内所述目标对象的脸部特征,可快速获取脸部特征信息,进而提高素颜识别效率。
本公开通过获取每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息,生成脸部特征信息,可更快速高效的识别出是否素颜。
本公开在每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述脸部特征信息满足所述素颜条件,可确保素颜识别的准确度,降低识别错误率。
本公开针对各项脸部特征的色彩特征和轮廓特征分别进行素颜识别,可进一步提高素颜识别效率。
本公开通过将目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配,可快速确定所述目标对象的脸部为素颜状态,进而提高素颜识别效率和准确度。
本公开在调取素颜图像前预先识别肤色类别,再调取与识别的肤色类别对应的素颜图像进行匹配,避免将不同肤色的对象进行匹配,进而可提高素颜识别效率和准确度。
本公开通过检测用于表示素颜判定错误的反馈信息,可将识别错误的图像重新校正为素颜图像,并存储到素颜图像库,避免再次识别错误,降低识别错误率。
本公开确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,输出与所述素颜状态对应的素颜提示,可快速通知相关对象素颜识别结果。
本公开确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息,并在所述图像内添加所述素颜等级信息,可进一步扩展图像处理的功能,使用户有更丰富的使用体验。
本公开通过识别图像中目标对象的年龄和性别等属性信息,进而获取与脸部特征信息和属性信息对应的素颜等级信息,可进一步丰富用户体验。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法流程图。
图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法流程图。
图3A是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法流程图。
图3B是本公开根据一示例性实施例示出的图像处理后的效果示意图。
图4是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法流程图。
图5是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图。
图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图11是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图12是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图13是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图14是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图15是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图。
图16是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理装置的一结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
如图1所示,图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法流程图,该方法可以用于终端中,包括以下步骤101-104:
在步骤101中,获取目标对象的图像。
在步骤102中,获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息。
在步骤103中,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件。
在步骤104中,在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
本公开实施例中涉及的终端可以是各种集成了图像采集功能或图像识别功能的终端,例如,照相机、摄像机、计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理等。终端用户在通过终端拍摄图像或从图库调取图像后,可以对拍摄或调取的图像进行素颜识别。
本公开实施例,通过获取图像内目标对象的脸部特征信息,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件可快速准确地识别目标对象的脸部是否素颜,从而可扩展图像处理功能和图像处理的应用范围。
其中,对于步骤101,所述目标对象可为终端用户通过终端采集的图像中所含的人物,如自拍所得图像中所含的终端用户。所述脸部特征信息可为脸部特征(如人脸特征)在图像内的图像信息,可由人脸识别系统识别提取。人脸部识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取,也称人脸表征,是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法可包括基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。
在本公开实施例中,获取目标对象的图像的方式可包括:接收摄像头拍摄的目标对象的图像或从图库中调取目标对象的图像。所述摄像头可为智能手机的前置摄像头。
在获取目标对象的图像时,还可先检测待获取的图像内是否包含人脸;若所述图像内包含人脸,则获取所述待获取的图像。以避免获取没有脸部特征信息的无效图像,进而提高图像处理效率。
对于步骤102,获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息可先识别图像中的整个脸部,然后获取整个脸部所处图像区域的图像信息,所述图像信息可包括图像的各种技术参数。
在本公开的实施例中,获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息的方式还可包括:识别所述图像内所述目标对象的脸部特征;获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息。可通过相关人脸识别方法识别脸部特征,进而快速获取脸部特征信息。
其中,识别所述图像内所述目标对象的脸部特征时,可识别所述图像内所述目标对象的眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、眼睫毛、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中至少一项脸部特征。
获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息时,可获取每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息。所述色彩特征可反映对应图像区域的色彩所属类别、色彩类别数目、色调、色彩饱和度、色彩亮度或强度,所述轮廓特征可反映对应图像区域的几何特征,如人脸形状、人脸宽度、人脸长度、人脸高度等。
在本公开的其他实施例中,还可识别瞳孔、眼珠、脸部皮肤等脸部特征,如皮肤的色彩特征、皮肤的纹理特征、瞳孔的轮廓特征、眼珠的色彩特征、色彩种类数和轮廓特征等。
对于步骤103,所述素颜条件可用于表示预设对象的脸部为素颜状态,素颜状态可指脸部没有化妆品修饰,处于不带美妆的原本状态。所述预设对象可为预先通过大数据统计分析得出的各个种族、各个年龄段或各类性别的人物。所述素颜条件可根据所述预设对象的脸部为素颜状态时的图像信息所设置。如,所述素颜条件可包括脸部特征为素颜状态时的色彩特征值范围、轮廓特征值范围和皮肤纹理值范围中的至少一项。色彩特征值与图像的色彩模式对应,可为RGB像素值。
本公开实施例中,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件的方式可包括:分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件;在每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。进而,在至少一项脸部特征所处图像区域的至少一种图像信息不满足所述素颜条件时,可确定所述脸部特征信息不满足所述素颜条件,所述目标对象的脸部为美妆状态。
其中,可通过以下方式中的一种或几种分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件:
第一种方式,若所述图像信息为眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中至少一项脸部特征所处图像区域的色彩特征,在每项脸部特征所处图像区域的色彩特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的色彩特征一致时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
相应脸部特征与待判断是否一致的脸部特征相同,在判断色彩特征是否一致时,可分别获取色彩特征中的色彩类别数、色彩所属类别、色彩饱和度、色彩强度中各项的差值,若各项差值均在预设范围内,则判定色彩特征一致。例如,嘴涂抹口红后,嘴唇颜色发生变化,嘴所处图像区域的色彩特征与素颜状态时的色彩特征不同,那么色彩特征不一致,判定所述图像信息不满足所述素颜条件。再比如,腮部涂腮红后,腮部除原有的皮肤色外还增加了腮红的色彩,腮部所处图像区域的色彩种类增多,会超过素颜状态时的色彩种类的数值范围,色彩特征不一致,判定所述图像信息不满足所述素颜条件。
第二种方式,若所述图像信息为眼睛、眉毛、眼睫毛、鼻子和嘴中至少一项脸部特征所处图像区域的轮廓特征,在每项脸部特征所处图像区域的轮廓特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的轮廓特征匹配时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
若脸部特征所处图像区域的轮廓特征值与相应脸部特征为素颜状态时的轮廓特征值的比例在预设范围内,则判定轮廓特征匹配。例如,将亮色眼影涂刷在眼窝处、涂暗色眼影都可微调眼睛轮廓,进而改变轮廓特征值的比例。轮廓特征不匹配,判定所述图像信息不满足所述素颜条件。
第三种方式,若所述图像信息为颧骨和腮部所处图像区域的色彩特征,获取颧骨所处图像区域的色彩特征值与腮部所处图像区域的色彩特征值的比值为第一比值,在所述第一比值处于预存的第一素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
对于素颜对象,颧骨和腮部的色彩特征值的比值通常处于一个预设范围(第一素颜比值范围),与人类所属种族有关。例如,通过涂抹修容粉突出腮位,使脸显得饱满,或者在颧骨处打阴影使脸显小,都会改变颧骨和腮位的颜色比例,判定所述图像信息不满足所述素颜条件。
第四种方式,若所述图像信息为眉骨和眼窝所处图像区域的色彩特征,获取眉骨所处图像区域的色彩特征值与眼窝所处图像区域的色彩特征值的比值为第二比值,在所述第二比值处于预存的第二素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
对于素颜对象,通过眼窝和眉骨的色彩对比,可以识别出眼窝的深度,素颜时眼窝深度处于一定范围区间(第二素颜比值范围)内,例如,通过画眼妆可使眼窝深度更突出、更饱满,进而令眼窝深度超过素颜时的眼窝深度范围,判定所述图像信息不满足所述素颜条件。
在本公开的其他实施例中,还可通过获取人脸所处图像区域的图像信息,生成其他类别的脸部特征信息,进行不同于以上所述的素颜识别判断,如对皮肤所处各个图像区域提取颜色像素值,比较颜色对比度和色温;通过对眉毛、头发、睫毛所处区域取颜色像素,判断色值差异;获取图像中人脸的水平高度,判断是否处在对应种族素颜人脸水平高度范围;获取瞳孔所处图像区域的色彩像素值与皮肤的色彩像素值的对比值,根据对比值得出唇部色彩像素值,然后比较唇部所处图像区域的色彩像素值与根据对比值得出唇部色彩像素值是否一致。
对于步骤104,确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,可输出与所述素颜状态对应的素颜提示或存储所获取的目标对象的图像。在所述脸部特征信息不满足所述素颜条件时,可输出美妆提示。
其中,输出与所述素颜状态对应的素颜提示的方式可包括:在图像预览界面显示素颜字样、通过语音设备输出素颜对应的语音数据等。
如图2所示,图2是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法的流程图,包括以下步骤201-206:
在步骤201中,获取目标对象的图像。
在步骤202中,获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息。
在步骤203中,从素颜图像数据库中调取素颜图像,所述素颜图像为预设对象的脸部为素颜状态时所拍摄的图像。
在步骤204中,将所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息进行匹配。
在步骤205中,若所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配成功,则判定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
在步骤206中,在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
本公开实施例,通过将目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配,可快速确定所述目标对象的脸部为素颜状态,进而提高素颜识别效率和准确度。
其中,对于步骤203,所述素颜图像数据库中的素颜图像可为预先通过对各个种族、各个年龄段或各类性别的人物的图像进行大数据分析,所得出的各个种族、各个年龄段或各类性别的人物的脸部为素颜状态时的图像。
在本公开实施例中,从素颜图像数据库中调取素颜图像的方式可包括:识别所述图像内所述目标对象的肤色类别;从所述素颜图像数据库中调取与所述肤色类别对应的素颜图像。预先识别肤色类别,避免将不同肤色的对象进行匹配,进而提高素颜识别效率和准确度。
对于步骤204,将所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息进行匹配时,可将目标对象的脸部特征所处区域的图像信息与素颜图像内的脸部特征所处图像区域的图像信息一一进行比较,若特征一致,则匹配成功,若特征不一致,则匹配失败。匹配失败,可判定所述脸部特征信息不满足所述素颜条件。
在本公开的实施例中,可在所述脸部特征信息不满足所述素颜条件时,检测用于表示素颜判定错误的反馈信息;若检测到所述反馈信息,则确定所述目标对象的脸部为素颜状态;将所述图像作为素颜图像存储到所述素颜图像数据库。通过检测用于表示素颜判定错误的反馈信息,可将识别错误的图像重新校正为素颜图像,并存储到素颜图像库,避免再次识别错误,降低识别错误率。
如图3A所示,图3A是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法的流程图,包括以下步骤301-306:
在步骤301中,获取目标对象的图像。
在步骤302中,获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息。
在步骤303中,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件。
在步骤304中,在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
在步骤305中,根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息。
在步骤306中,在所述图像内添加所述素颜等级信息。
本公开实施例,确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息,并在所述图像内添加所述素颜等级信息,可进一步扩展图像处理的功能,使用户有更丰富的使用体验。
对于步骤305,所述素颜等级信息可作为图像内素颜目标对象的昵称或对所述目标对象的素颜审美评判结果。例如,可根据大众审美标准,对应不同的脸部特征信息设定素颜女神经、素颜路人、素颜美女、素颜女神等不同的素颜等级信息。还可以由用户基于自身喜好、人物种族、年龄、性别等,通过素颜等级编辑框设定素颜等级信息,如:军衔式的素颜等级信息(素颜司令、素颜军长、素颜师长、素颜连长、素颜班长、素颜士兵)、学历式的素颜等级信息(素颜博士后、素颜博士、素颜硕士、素颜学士)、宫廷式的素颜等级信息(素颜皇后、素颜太后、素颜太上皇、素颜公主、素颜郡主、素颜皇子)。
在本公开实施例中,可预先在数据库中存储不同的素颜等级信息对应的脸部特征信息,如不同素颜等级信息对应不同的脸部特征轮廓和脸部特征色彩。将图像中的目标对象的脸部特征信息与素颜等级信息所对应脸部特征轮廓和脸部特征色彩进行匹配,获得匹配的脸部特征和脸部轮廓所对应的素颜等级信息。
在本公开实施例中,根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息的方式可包括:识别所述图像内所述目标对象的年龄和性别中的至少一项属性信息;根据所述目标对象的脸部特征信息和所述属性信息,获取对应的素颜等级信息。通过识别图像中目标对象的年龄和性别等属性信息,进而获取与脸部特征信息和属性信息对应的素颜等级信息,可进一步丰富用户体验。
当图像中含有多个目标对象时,可分别获取每个目标对象的脸部特征信息,判断每个目标对象的脸部特征信息是否满足预设的素颜条件,在相应目标对象的脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述相应目标对象的脸部为素颜状态,并根据所述相应目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息。在所述图像内对应所述相应目标对象添加所述素颜等级信息。
对于步骤306,在所述图像内添加所述素颜等级信息时,可采用预设图形(方框、圆等)标记出目标对象的脸部,在所述预设图形的一侧显示所述素颜等级信息。还可通过其他相关数据添加技术将所述素颜等级信息添加到图像内。
在本公开的实施例中,如图3B所示,智能手机的图像预览界面内的三个人物,可用方框分别标记三个人脸,在对应各个人脸的方框,在方框一侧分别显示素颜路人、素颜美女、素颜女神三种对应的素颜等级信息。在本公开的其他实施例中,智能手机可为其他可执行本公开的图像处理方法的其他终端。
如图4所示,图4是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法的流程图,包括以下步骤401-408:
在步骤401中,获取目标对象的图像。
在步骤402中,获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息。
在步骤403中,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件。
在步骤404中,在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
在步骤405中,根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息。
在步骤406中,在所述图像内添加所述素颜等级信息。
在步骤407中,检测图像共享指令。
在步骤408中,若检测到所述图像共享指令,则将添加有所述素颜等级信息的图像发送到共享地址,以共享所述图像。
本公开实施例,检测到图像共享指令后,将添加有所述素颜等级信息的图像发送到共享地址,以共享所述图像,可应用于各种社交通讯系统中,进一步丰富用户的使用体验。
其中,所述共享地址可与用户的社交通讯系统中的社交群的网络地址对应。
在本公开实施例中,在将添加有所述素颜等级信息的图像发送到共享地址后,还可获取与所述图像对应的评判数据;将获取的评判数据与所述图像对应存储。通过获取对共享图像的评判数据,可获得其他用户对素颜识别结果和所匹配的素颜等级的认知度,进而掌握大众审美,对素颜等级信息进行改进,提高用户体验的满意度。
在将添加有所述素颜等级信息的图像发送到共享地址之后,还可从所述共享地址对应的共享数据库采集共享图像;从采集的共享图像中识别添加有素颜等级标识信息的素颜图像;将识别到的素颜图像根据图像内所含对象的肤色、种族、年龄和性别中至少一项信息对应存储;或,计算识别到的素颜图像与采集的共享图像的数量比值。进而可得出美妆人群与素颜人群的比例、大众审美的变化,为其他美妆应用提供基础数据。
与前述图像处理方法实施例相对应,本公开还提供了图像处理装置及相应的终端的实施例。
如图5所示,图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图,该图像处理装置可以包括:图像获取模块51、特征信息获取模块52、素颜判断模块53和素颜确定模块54。
其中,图像获取模块51,被配置为获取目标对象的图像。
特征信息获取模块52,被配置为获取所述图像获取模块51获取的图像内所述目标对象的脸部特征信息。
素颜判断模块53,被配置为判断所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息是否满足预设的素颜条件。
素颜确定模块54,被配置为在所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
本公开实施例,通过获取图像内目标对象的脸部特征信息,判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件可快速准确地识别目标对象的脸部是否素颜,从而可扩展图像处理功能和图像处理的应用范围。
如图6所示,图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图5所示实施例的基础上,特征信息获取模块52可以包括:脸部特征识别模块521和图像信息获取模块522。
其中,脸部特征识别模块521,被配置为识别所述图像获取模块51获取的图像内所述目标对象的脸部特征,所述脸部特征包括眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、眼睫毛、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中的至少一项。
图像信息获取模块522,被配置为获取所述脸部特征识别模块521识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息。
本公开实施例,可通过识别所述图像内所述目标对象的脸部特征,可快速获取脸部特征信息,进而提高素颜识别效率。
如图7所示,图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图6所示实施例的基础上,图像信息获取模块522可以包括:图像信息获取子模块5221。
图像信息获取子模块5221,被配置为获取所述脸部特征识别模块521识别的每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息。
本公开实施例,通过获取每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息,生成脸部特征信息,可更快速高效的识别出是否素颜。
如图8所示,图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图5所示实施例的基础上,素颜判断模块53可以包括:判断子模块531和确定子模块532。
其中,判断子模块531,被配置为分别判断所述脸部特征识别模块521识别的每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件。
确定子模块532,用于在所述脸部特征识别模块521识别的每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述图像获取模块51获取的脸部特征信息满足所述素颜条件。
本公开实施例,在每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述脸部特征信息满足所述素颜条件,可确保素颜识别的准确度,降低识别错误率。
如图9所示,图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图8所示实施例的基础上,判断子模块531可以包括:第一判断子模块5311、第二判断子模块5312、第三判断子模块5313和第四判断子模块5314中的至少一个子模块,为了示例方便,在图9中示出了上述四个子模块。
其中,第一判断子模块5311,被配置为在所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息为眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中至少一项脸部特征所处图像区域的色彩特征,且每项脸部特征所处图像区域的色彩特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的色彩特征一致时,判定所述所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息满足所述素颜条件。
第二判断子模块5312,被配置为在所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息为眼睛、眉毛、眼睫毛、鼻子和嘴中至少一项脸部特征所处图像区域的轮廓特征,且每项脸部特征所处图像区域的轮廓特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的轮廓特征匹配时,判定所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息满足所述素颜条件。
第三判断子模块5313,被配置为在所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息为颧骨和腮部所处图像区域的色彩特征时,获取颧骨所处图像区域的色彩特征值与腮部所处图像区域的色彩特征值的比值为第一比值,在所述第一比值处于预存的第一素颜比值范围时,判定所述所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息满足所述素颜条件。
第四判断子模块5314,被配置为在所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息为眉骨和眼窝所处图像区域的色彩特征时,获取眉骨所处图像区域的色彩特征值与眼窝所处图像区域的色彩特征值的比值为第二比值,在所述第二比值处于预存的第二素颜比值范围时,判定所述所述图像信息获取子模块5221获取的图像信息满足所述素颜条件。
本公开实施例,针对各项脸部特征的色彩特征和轮廓特征分别进行素颜识别,可进一步提高素颜识别效率。
如图10所示,图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图5所示实施例的基础上,素颜判断模块53可以包括:素颜图像调取模块533、特征匹配模块534和条件判定模块535。
其中,素颜图像调取模块533,被配置为从素颜图像数据库中调取素颜图像,所述素颜图像为预设对象的脸部为素颜状态时所拍摄的图像。
特征匹配模块534,被配置为将所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息与所述素颜图像调取模块533调取的素颜图像内的脸部特征信息进行匹配。
条件判定模块535,被配置为在所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息与所述素颜图像调取模块533调取的素颜图像内的脸部特征信息匹配成功时,判定所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息满足所述素颜条件。
本公开实施例,通过将目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配,可快速确定所述目标对象的脸部为素颜状态,进而提高素颜识别效率和准确度。
如图11所示,图11是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图10所示实施例的基础上,素颜图像调取模块533可以包括:肤色识别模块5331和素颜图像调取子模块5332。
其中,肤色识别模块5331,被配置为识别所述图像获取模块51获取的图像内所述目标对象的肤色类别。
素颜图像调取子模块5332,被配置为从所述素颜图像数据库中调取与所述肤色识别模块5331识别的肤色类别对应的素颜图像。
本公开实施例,在调取素颜图像前预先识别肤色类别,再调取与识别的肤色类别对应的素颜图像进行匹配,避免将不同肤色的对象进行匹配,进而可提高素颜识别效率和准确度。
如图12所示,图12是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图10所示实施例的基础上,图像处理装置还可以包括:反馈信息检测模块55、校正模块56和图像存储模块57。
其中,反馈信息检测模块55,被配置为在所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息不满足所述素颜条件时,检测用于表示素颜判定错误的反馈信息。
校正模块56,被配置为在所述反馈信息检测模块55检测到反馈信息时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
图像存储模块57,被配置为将所述图像获取模块51获取的图像作为素颜图像存储到所述素颜图像数据库。
本公开实施例,通过检测用于表示素颜判定错误的反馈信息,可将识别错误的图像重新校正为素颜图像,并存储到素颜图像库,避免再次识别错误,降低识别错误率。
如图13所示,图13是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图5所示实施例的基础上,图像处理装置还可以包括:素颜提示输出模块58。
素颜提示输出模块58,被配置为输出与所述素颜确定模块54确定的素颜状态对应的素颜提示。
本公开实施例,确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,输出与所述素颜状态对应的素颜提示,可快速通知相关对象素颜识别结果。
如图14所示,图14是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图5所示实施例的基础上,图像处理装置还可以包括:素颜等级获取模块61和素颜等级添加模块62。
其中,素颜等级获取模块61,被配置为根据所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息。
素颜等级添加模块62,被配置为在所述图像获取模块51获取的图像内添加所述素颜等级获取模块61获取的素颜等级信息。
本公开实施例,确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息,并在所述图像内添加所述素颜等级信息,可进一步扩展图像处理的功能,使用户有更丰富的使用体验。
如图15所示,图15是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置框图,该实施例在前述图14所示实施例的基础上,素颜等级获取模块61可以包括:属性信息识别模块611和素颜等级获取子模块612。
其中,属性信息识别模块611,被配置为识别所述图像获取模块51获取的图像内所述目标对象的年龄和性别中的至少一项属性信息。
素颜等级获取子模块612,被配置为根据所述特征信息获取模块52获取的脸部特征信息和所述属性信息识别模块611识别的属性信息,获取对应的素颜等级信息。
本公开实施例,通过识别图像中目标对象的年龄和性别等属性信息,进而获取与脸部特征信息和属性信息对应的素颜等级信息,可进一步丰富用户体验。
上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述图像处理方法中对应步骤的实现过程,在此不再赘述。
对于装置实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络区域上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
相应的,本公开还提供一种终端,所述终端包括有处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为:获取目标对象的图像;获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
图16是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置1600的结构示意图。例如,装置1600可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图16,装置1600可以包括以下一个或多个组件:处理组件1602,存储器1604,电源组件1606,多媒体组件1608,音频组件1610,输入/输出(I/O)的接口1612,传感器组件1614,以及通信组件1616。
处理组件1602通常控制装置1600的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1602可以包括一个或多个处理器1620来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件1602可以包括一个或多个单元,便于处理组件1602和其他组件之间的交互。例如,处理组件1602可以包括多媒体单元,以方便多媒体组件1609和处理组件1602之间的交互。
存储器1604被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1600的操作。这些数据的示例包括用于在装置1600上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器1604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件1606为装置1600的各种组件提供电力。电源组件1606可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置1600生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1608包括在所述装置1600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件1608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1600处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1610被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件1610包括一个麦克风(MIC),当装置1600处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1604或经由通信组件1616发送。在一些实施例中,音频组件1610还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口1612为处理组件1602和外围接口单元之间提供接口,上述外围接口单元可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1614包括一个或多个传感器,用于为装置1600提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件1614可以检测到装置1600的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置1600的显示器和小键盘,传感器组件1614还可以检测装置1600或装置1600一个组件的位置改变,用户与装置1600接触的存在或不存在,装置1600方位或加速/减速和装置1600的温度变化。传感器组件1614可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1614还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件1614还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件1616被配置为便于装置1600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1600可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件1616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件1616还包括近场通信(NFC)单元,以促进短程通信。例如,在NFC单元可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置1600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述图像处理方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (24)
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标对象的图像;
获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;所述脸部特征信息为识别的脸部特征所处图像区域的图像信息,所述图像信息包括每项脸部特征所处图像区域的色彩特征、轮廓特征和皮肤的纹理特征中的至少一项;
判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;所述素颜条件用于表示预设对象的脸部为素颜状态;所述素颜条件包括脸部特征为素颜状态时的色彩特征值范围、轮廓特征值范围和皮肤纹理值范围中的至少一项;
在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息,包括:
识别所述图像内所述目标对象的脸部特征,所述脸部特征包括眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、眼睫毛、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中的至少一项;
获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息,包括:
获取每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件,包括:
分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件;
在每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件,包括:
若所述图像信息为眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中至少一项脸部特征所处图像区域的色彩特征,在每项脸部特征所处图像区域的色彩特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的色彩特征一致时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
若所述图像信息为眼睛、眉毛、眼睫毛、鼻子和嘴中至少一项脸部特征所处图像区域的轮廓特征,在每项脸部特征所处图像区域的轮廓特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的轮廓特征匹配时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
若所述图像信息为颧骨和腮部所处图像区域的色彩特征,获取颧骨所处图像区域的色彩特征值与腮部所处图像区域的色彩特征值的比值为第一比值,在所述第一比值处于预存的第一素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
若所述图像信息为眉骨和眼窝所处图像区域的色彩特征,获取眉骨所处图像区域的色彩特征值与眼窝所处图像区域的色彩特征值的比值为第二比值,在所述第二比值处于预存的第二素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件,包括:
从素颜图像数据库中调取素颜图像,所述素颜图像为预设对象的脸部为素颜状态时所拍摄的图像;
将所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息进行匹配;
若所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配成功,则判定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述从素颜图像数据库中调取素颜图像,包括:
识别所述图像内所述目标对象的肤色类别;
从所述素颜图像数据库中调取与所述肤色类别对应的素颜图像。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述脸部特征信息不满足所述素颜条件时,检测用于表示素颜判定错误的反馈信息;
若检测到所述反馈信息,则确定所述目标对象的脸部为素颜状态;
将所述图像作为素颜图像存储到所述素颜图像数据库。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,还包括:
输出与所述素颜状态对应的素颜提示。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标对象的脸部为素颜状态后,还包括:
根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息;
在所述图像内添加所述素颜等级信息。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息,包括:
识别所述图像内所述目标对象的年龄和性别中的至少一项属性信息;
根据所述目标对象的脸部特征信息和所述属性信息,获取对应的素颜等级信息。
12.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取模块,被配置为获取目标对象的图像;
特征信息获取模块,被配置为获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;所述脸部特征信息为识别的脸部特征所处图像区域的图像信息,所述图像信息包括每项脸部特征所处图像区域的色彩特征、轮廓特征和皮肤的纹理特征中的至少一项;
素颜判断模块,被配置为判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;所述素颜条件用于表示预设对象的脸部为素颜状态;所述素颜条件包括脸部特征为素颜状态时的色彩特征值范围、轮廓特征值范围和皮肤纹理值范围中的至少一项;
素颜确定模块,被配置为在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述特征信息获取模块包括:
脸部特征识别模块,被配置为识别所述图像内所述目标对象的脸部特征,所述脸部特征包括眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、眼睫毛、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中的至少一项;
图像信息获取模块,被配置为获取识别的脸部特征所处图像区域的图像信息为脸部特征信息。
14.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述图像信息获取模块包括:
图像信息获取子模块,被配置为获取每项脸部特征所处图像区域的色彩特征和轮廓特征中的至少一种图像信息。
15.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,所述素颜判断模块包括:
判断子模块,被配置为分别判断每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息是否满足所述素颜条件;
确定子模块,用于在每项脸部特征所处图像区域的每种图像信息均满足所述素颜条件时,确定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
16.根据权利要求15所述的装置,其特征在于,所述判断子模块包括:
第一判断子模块,被配置为在所述图像信息为眼睛、眼窝、眉毛、眉骨、鼻子、嘴、下巴、额头、颧骨和腮部中至少一项脸部特征所处图像区域的色彩特征,且每项脸部特征所处图像区域的色彩特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的色彩特征一致时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
第二判断子模块,被配置为在所述图像信息为眼睛、眉毛、眼睫毛、鼻子和嘴中至少一项脸部特征所处图像区域的轮廓特征,且每项脸部特征所处图像区域的轮廓特征分别与预存的相应脸部特征为素颜状态时的轮廓特征匹配时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
第三判断子模块,被配置为在所述图像信息为颧骨和腮部所处图像区域的色彩特征时,获取颧骨所处图像区域的色彩特征值与腮部所处图像区域的色彩特征值的比值为第一比值,在所述第一比值处于预存的第一素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件;
第四判断子模块,被配置为在所述图像信息为眉骨和眼窝所处图像区域的色彩特征时,获取眉骨所处图像区域的色彩特征值与眼窝所处图像区域的色彩特征值的比值为第二比值,在所述第二比值处于预存的第二素颜比值范围时,判定所述图像信息满足所述素颜条件。
17.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述素颜判断模块包括:
素颜图像调取模块,被配置为从素颜图像数据库中调取素颜图像,所述素颜图像为预设对象的脸部为素颜状态时所拍摄的图像;
特征匹配模块,被配置为将所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息进行匹配;
条件判定模块,被配置为在所述目标对象的脸部特征信息与所述素颜图像内的脸部特征信息匹配成功时,判定所述脸部特征信息满足所述素颜条件。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述素颜图像调取模块包括:
肤色识别模块,被配置为识别所述图像内所述目标对象的肤色类别;
素颜图像调取子模块,被配置为从所述素颜图像数据库中调取与所述肤色类别对应的素颜图像。
19.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
反馈信息检测模块,被配置为在所述脸部特征信息不满足所述素颜条件时,检测用于表示素颜判定错误的反馈信息;
校正模块,被配置为在检测到所述反馈信息时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态;
图像存储模块,被配置为将所述图像作为素颜图像存储到所述素颜图像数据库。
20.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
素颜提示输出模块,被配置为输出与所述素颜状态对应的素颜提示。
21.根据权利要求12至20中任一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
素颜等级获取模块,被配置为根据所述目标对象的脸部特征信息获取对应的素颜等级信息;
素颜等级添加模块,被配置为在所述图像内添加所述素颜等级信息。
22.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述素颜等级获取模块包括:
属性信息识别模块,被配置为识别所述图像内所述目标对象的年龄和性别中的至少一项属性信息;
素颜等级获取子模块,被配置为根据所述目标对象的脸部特征信息和所述属性信息,获取对应的素颜等级信息。
23.一种终端,其特征在于,包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为:
获取目标对象的图像;
获取所述图像内所述目标对象的脸部特征信息;所述脸部特征信息为识别的脸部特征所处图像区域的图像信息,所述图像信息包括每项脸部特征所处图像区域的色彩特征、轮廓特征和皮肤的纹理特征中的至少一项;
判断所述脸部特征信息是否满足预设的素颜条件;所述素颜条件用于表示预设对象的脸部为素颜状态;所述素颜条件包括脸部特征为素颜状态时的色彩特征值范围、轮廓特征值范围和皮肤纹理值范围中的至少一项;
在所述脸部特征信息满足所述素颜条件时,确定所述目标对象的脸部为素颜状态。
24.一种存储器,其上存储有计算机指令,其特征在于,该指令被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述方法的操作。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1341401A (zh) * | 2001-10-19 | 2002-03-27 | 清华大学 | 基于部件主分量分析的多模式人脸识别方法 |
CN101732055A (zh) * | 2009-02-11 | 2010-06-16 | 北京智安邦科技有限公司 | 驾驶员疲劳检测方法及系统 |
CN103180873A (zh) * | 2010-10-29 | 2013-06-26 | 欧姆龙株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法及控制程序 |
CN103246883A (zh) * | 2013-05-20 | 2013-08-14 | 中国矿业大学(北京) | 一种煤矿井下热红外图像人脸识别方法 |
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---|---|---|---|---|
CN1341401A (zh) * | 2001-10-19 | 2002-03-27 | 清华大学 | 基于部件主分量分析的多模式人脸识别方法 |
CN101732055A (zh) * | 2009-02-11 | 2010-06-16 | 北京智安邦科技有限公司 | 驾驶员疲劳检测方法及系统 |
CN103180873A (zh) * | 2010-10-29 | 2013-06-26 | 欧姆龙株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法及控制程序 |
CN103246883A (zh) * | 2013-05-20 | 2013-08-14 | 中国矿业大学(北京) | 一种煤矿井下热红外图像人脸识别方法 |
CN104299011A (zh) * | 2014-10-13 | 2015-01-21 | 吴亮 | 一种基于人脸图像识别的肤质与皮肤问题识别检测方法 |
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