CN106446793B - 一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，包括以下步骤：步骤一：对待检测人员先后的人脸图片根据人脸特征点定位算法定位面部特征点，并按照预定的方式标记每一特征点的序列；步骤二：对人眼特征点的中心进行尺寸归一化；步骤三：对待计算的人脸轮廓值选择相应的相关特征点的序列，并将其连成直线；步骤四：根据几何计算方式计算待计算的人脸轮廓上两条直线之间的夹角，并输出夹角信息。本发明提出的基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法更为精细化，更具判断标准。
Description
技术领域
本发明涉及美容医疗领域，特别是指一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法。
背景技术
目前整容技术越来越流行，而对于整容者通常其整容结果仅能从肉眼进行观察，而无法从数据或者科学的角度判断整容前后的变化，更无法判断医院整容是否按照原计划操作，因此整容者难以观察和判断其手术的成功性。
发明内容
本发明提出一种更为精细化，更具判断标准的基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，包括以下步骤：
步骤一：对待检测人员先后的人脸图片根据人脸特征点定位算法定位面部特征点，并按照预定的方式标记每一特征点的序列；
步骤二：对人眼特征点的中心进行尺寸归一化；
步骤三：对待计算的人脸轮廓值选择相应的相关特征点的序列，并将其连成直线；
步骤四：根据几何计算方式计算待计算的人脸轮廓上两条直线之间的夹角，并输出夹角信息。
本发明提供的一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，通过对待检测人员先后的人脸图片进行特征点的标注，再进行尺寸的归一化，从而可以保证先后的人脸图片上的其他特征点都可以进行相互比较；然后再根据几何计算方式计算待计算的人脸轮廓上两条直线之间的夹角，从而可以获得夹角信息，而待检测人员则可以通过前后的夹角信息进行判断其是否发生变化。本发明提供的方法通过科学的方法进行计算，更为精细化的操作，为使用者提供了一种可参照和判断的工具，且操作便捷，精准度高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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1为本发明一种于人脸特征点的人脸轮廓计算方法的流程图。
图2为本发明人脸特征点的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图1与图2，一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，包括以下步骤：
步骤一：对待检测人员先后的人脸图片根据人脸特征点定位算法定位面部特征点，并按照预定的方式标记每一特征点的序列，例如序列A0，A1，A2.....An。
步骤二：对人眼特征点的中心进行尺寸归一化；对人脸图片进行比较时，若进行归一化后则可以保证特征点都可以进行比较。此步骤中的归一化方法为常见的归一化方法，在得到人脸特征点定位的基础上，由于每张人脸因为拍摄角度，方向等问题，所占据的总的像素面积是不一致的，因此需要进行归一化，所采取的归一化策略是将人脸的距离归一化到相同的距离。
步骤三：对待计算的人脸轮廓值选择相应的相关特征点的序列，并将其连成直线；此步骤中待计算的人脸轮廓值是根据每个检测者的需求进行选择，主要是选择计算结果能够反应对应轮廓变化值的特征点，例如要看瘦脸针是否有效，则可选择面颊的最上和最下的特征点，计算这个角度的变化值；再例如某人的下巴进行了整形，或者眼睛进行了整形，则需要计算的为下巴的角度变化或者眼睛的角度变化，其所选择的相关特征点则会相应的发生改变。
步骤四：根据几何计算方式计算待计算的人脸轮廓上两条直线之间的夹角，并输出夹角信息。
优选的，在执行步骤一时，人脸特征点为68个点，在本实施例中由于68个特征点已基本涵盖所有的人脸特征，对于普通的检测已可实现，因此为最佳的方式，但是若对精度要求更高时，则可以在此基础上进一步的增加特征点。68个特征点包括例如嘴角、眼角、下巴等。常用人脸特征点定位算法有ASM和AAM，当然近期也出现了一些基于深度学习算法的人脸特征点定位。人脸特征点定位算法通过给定68个人脸特征点的初始位置，然后通过迭代的计算得到68个人脸特征点准确的位置。在需要增加对人脸特征点数量的情况下，学术界目前有人做128点的人脸特征点定位。
优选的，在执行步骤二时，还包括其他特征点通过相应的选择和缩放进行尺寸变换。假设将人的两眼之间的距离归一化到100个像素，那么人脸上的其他特征点则通过选择和缩放进行尺寸的变换，变换之后的人脸图像眼睛中心点可完全对齐。
优选的，所述尺寸归一化为将待检测人员先后图片上的人眼特征中心距离调整为相同的过程。
本发明提供的一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，通过对待检测人员先后的人脸图片进行特征点的标注，再进行尺寸的归一化，从而可以保证先后的人脸图片上的其他特征点都可以进行相互比较；然后再根据几何计算方式计算待计算的人脸轮廓上两条直线之间的夹角，从而可以获得夹角信息，而待检测人员则可以通过前后的夹角信息进行判断其是否发生变化。本发明提供的方法通过科学的方法进行计算，更为精细化的操作，为使用者提供了一种可参照和判断的工具，且操作便捷，精准度高。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：对待检测人员先后的人脸图片根据人脸特征点定位算法定位面部特征点，并按照预定的方式标记每一特征点的序列；所述人脸图片为普通照片；
步骤二：对人眼特征点的中心距离进行尺寸归一化；
步骤三：对待计算的人脸轮廓值选择相应的相关特征点的序列，并将其连成直线；
步骤四：根据几何计算方式计算待计算的人脸轮廓上两条直线之间的夹角，并输出夹角信息，根据夹角信息判断检测部位是否发生变化。
2.如权利要求1所述的一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，其特征在于，在执行步骤一时，人脸特征点为68个点。
3.如权利要求1或2所述的一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，其特征在于，在执行步骤二时，还包括其他特征点通过相应的选择和缩放进行尺寸变换，变换后的人眼中心点完全对齐。
4.如权利要求1或2所述的一种基于人脸特征点的人脸轮廓计算方法，其特征在于，所述尺寸归一化为将待检测人员先后图片上的人眼特征中心距离调整为相同的过程。
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