CN106991367A - 确定人脸转动角度的方法和装置 - Google Patents

确定人脸转动角度的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106991367A
CN106991367A CN201610041938.7A CN201610041938A CN106991367A CN 106991367 A CN106991367 A CN 106991367A CN 201610041938 A CN201610041938 A CN 201610041938A CN 106991367 A CN106991367 A CN 106991367A
Authority
CN
China
Prior art keywords
characteristic point
human face
face characteristic
symmetrical
line segment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610041938.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106991367B (zh
Inventor
汪铖杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Tencent Cloud Computing Beijing Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201610041938.7A priority Critical patent/CN106991367B/zh
Priority to PCT/CN2017/070607 priority patent/WO2017124929A1/zh
Priority to JP2018527759A priority patent/JP6668475B2/ja
Priority to KR1020187015392A priority patent/KR102144489B1/ko
Priority to EP17740960.4A priority patent/EP3407245B1/en
Publication of CN106991367A publication Critical patent/CN106991367A/zh
Priority to US15/944,656 priority patent/US10713812B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN106991367B publication Critical patent/CN106991367B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G06F3/012—Head tracking input arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/165—Detection; Localisation; Normalisation using facial parts and geometric relationships
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G06V40/169—Holistic features and representations, i.e. based on the facial image taken as a whole
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Abstract

本发明公开了一种确定人脸转动角度的方法和装置，属于人脸识别技术领域。所述方法包括：获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，所述多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，所述多个人脸特征点不共面；根据所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度。解决了不能确定人脸转动角度的问题；达到了提高确定人脸转动角度精确性的效果。

Description

确定人脸转动角度的方法和装置
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种确定人脸转动角度的方法和装置。
背景技术
人脸识别技术是从摄像机拍摄的图像中识别出人脸图像。摄像机在拍摄人脸时人脸会做抬头、低头、向左转或向右转等头部运动，导致摄像机拍摄的图像中的人脸与正面人脸图像的人脸存在一定角度，该角度即为人脸转动角度，而人脸识别技术需要确定该图像中的人脸转动角度，根据该人脸转动角度才能从该图像中识别出人脸图像。
目前，通过如下方法确定人脸转动角度：事先让人脸做不同转动方向的头部运动，通过摄像机拍摄在不同转动方向下的人脸图像，分别分析每个转动方向下的人脸图像的纹理特征，将每个转动方向和每个转动方向下的人脸图像的纹理特征相对应形成一个对应关系。当需要确定某张人脸图像的人脸转动角度时，分析该人脸图像的纹理特征，从对应关系中寻找与该纹理特征最相似的纹理特征，获取该最相似的纹理特征对应的人脸转动方向，根据该人脸转动方向和该纹理特征估计该人脸图像的人脸转动角度。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：
现有的基于纹理特征的人脸转动角度确定方法只能确定人脸转动的大概角度，而不能确定出具体的人脸转动角度，而且纹理特征分析是一个复杂的过程，很容易因为纹理特征分析不准确而确定错误的人脸转动角度。
发明内容
为了解决现有技术中不能准确确定人脸转动角度的问题，本发明实施例提供了一种确定人脸转动角度的方法、装置及电子设备。所述技术方案如下：
第一方面，提供了一种确定人脸转动角度的方法，所述方法包括：
获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，所述多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，所述多个人脸特征点不共面；
根据所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；
根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度。
第二方面，提供了一种确定人脸转动角度的装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，所述多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，所述多个人脸特征点不共面；
第二获取模块，用于根据所述第一获取模块获取的所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；
第一确定模块，用于根据所述第二获取模块获取的所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一获取模块获取的所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
首先获取预设的多对对称的人脸特征点和一个第一人脸特征点；根据该多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算预设的线段比值，根据该线段比值查询预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度；解决了不能确定人脸转动角度的问题；由于该预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系是一个比较精确的线段比值与角度的对应关系，所以本发明实施例提供的确定人脸转动角度的方法达到了提高确定人脸转动角度精确性的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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是本发明一个实施例中提供的确定人脸转动角度的方法流程图；
图 2A是本发明一个实施例中提供的确定人脸转动角度的方法流程图；
图 2B是本发明一个实施例中提供的待确定人脸图像中的部分特征点标记示意图；
图 2C是本发明一个实施例中提供的确定待确定人脸图像中的人脸俯仰角的方法流程图；
图 2D是本发明一个实施例中提供的确定待确定人脸图像中的人脸侧转角的方法流程图；
图 3A是本发明一个实施例中提供的确定线段比值与预设人脸转动角度的对应关系的方法流程图；
图 3B是本发明另一个实施例中提供的第一人脸图像中的部分特征点标记示意图；
图 3C是本发明一个实施例中提供的建立第一比值与预设人脸俯仰角之间的对应关系的过程的方法流程图；
图 3D是本发明一个实施例中提供的建立第三比值与预设人脸俯仰角之间的对应关系的过程的方法流程图；
图 3E是本发明一个实施例中提供的第一人脸图像为正面人脸图像时该正面人脸图像中的部分特征点示意图；
图 3F是本发明一个实施例中提供的建立第二比值与预设人脸侧转角之间的对应关系的过程的方法流程图；
图 4A是本发明一个实施例中提供的确定人脸转动角度装置的结构方框图；
图 4B是本发明另一个实施例中提供的获取每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息的装置的结构方框图；
图 4C是本发明另一个实施例提供的确定待确定人脸图像的人脸俯仰角的装置的结构方框图；
图 4D是本发明另一个实施例提供的确定待确定人脸图像的人脸侧转角的 装置的结构方框图；
图 4E是本发明另一个实施例提供的一种计算第四线段的装置的结构方框图；
图 4F是本发明另一个实施例提供的确定人脸转动角度的装置的结构方框图；
图 4G是本发明另一个实施例提供的建立第一比值与预设人脸俯仰角的对应关系的装置的结构方框图；
图 4H是本发明再一个实施例提供的第三比值与预设人脸俯仰角的对应关系的装置的结构方框图；
图 4I是本发明再一个实施例提供的建立第二比值与预设人脸侧转角的对应关系的装置的结构方框图；
图 5是本发明部分实施例中提供的电子设备的结构方框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。文中所讲的“电子设备”可以包括智能手机、平板电脑、智能电视、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture 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。
图 1是本发明一个实施例中提供的确定人脸转动角度的方法流程图。参见图 1，该方法包括：
在步骤101中，获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，该多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，该多个人脸特征点不共面。
在步骤102中，根据该多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息。
在步骤103中，根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度。
综上所述，本实施例提供的确定人脸转动角度的方法，首先获取预设的多对对称的人脸特征点和一个第一人脸特征点；根据该多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算预设的线段比值，根据该线段比值查询预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度；解决了不能确定人脸转动角度的问题；由于该预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系是一个比较精确的线段比值与角度的对应关系，所以本发明实施例提供的确定人脸转动角度的方法达到了提高确定人脸转动角度精确性的效果。
图 2A是本发明一个实施例中提供的确定人脸转动角度的方法流程图。该方法通过获取预设的多对对称的人脸特征点和一个第一人脸特征点，并获取该预设的多对对称的人脸特征点和一个第一人脸特征点在待确定人脸图像中的坐标位置信息；根据该坐标位置信息，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度。参见图 2A，该方法包括：
在步骤200中，检测待确定的人脸图像中预设的多个人脸特征点。
其中，预设的多个人脸特征点是选取在人脸中容易识别的点，预设的人脸特征点位于人脸器官的轮廓上，可以是人脸器官轮廓的转折点。例如，预设特征点可以是内眼角、外眼角、嘴角、眉梢、眉头或鼻尖等，内眼角和外眼角都是眼睛轮廓的转折点，嘴角是嘴轮廓的转折点，眉梢和眉头是眉毛轮廓的转折点，鼻尖是鼻子轮廓的转折点。预设的多个特征点中有部分特征点具有左右对称性，例如，像人脸中的两个内眼角、两个外眼角、两个眉梢、两个眉头、两个嘴角都具有左右对称性。
其中，预设的多个人脸特征点的数目为奇数，例如，该数目可以为5或7等，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，该多个人脸特征点不共面。
可选的，在本实施例中，该多个人脸特征点可以包括五个，该五个人脸特征点包括第一对对称的人脸特征点、第二对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，可选的，在本实施例中，该第一对对称的人脸特征点为2个内 眼角，该第二对对称的人脸特征点为2个嘴角，剩下的一个第一人脸特征点为鼻尖。
本步骤可以为：首先，通过人脸检测技术，检测该待确定人脸图像中的人脸部分，然后通过人脸特征点检测技术在人脸部分中检测第一对对称的人脸特征点，也即2个内眼角、第二对对称的人脸特征点，也即2个嘴角和剩下的一个第一人脸特征点，也即鼻尖。
当然在检测完预设的人脸特征点后，可以对检测的到的人脸特征点进行标记。参见图 2B，图 2B是本实施例提供的待确定人脸图像的特征点标记图 (其中，图中特征点有仅包括检测到的人脸特征点，还包括由检测到的对称的人脸特征点构成的对称中点和其它点，将在后述内容中说明)。如图 2所示，将检测到的预设的第一对对称的人脸特征点，也即2个内眼角，分别记为C’和D’，将检测到的预设的第二对对称的人脸特征点，也即2个嘴角，分别记为E’和F’，将检测到的预设的剩下的一个第一人脸特征点，也即鼻尖，记为N’。
在步骤201中，获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息。
其中，第一位置信息是指将该待确定人脸图像放置于二维直角坐标系或三维直角坐标时，该人脸特征点在该直角坐标系中的坐标位置。该二维直角坐标系是通过两根坐标轴，分别为x，y轴，x，y轴为两个相互垂直的轴向，表示平面的一种方法，所以通过该二维直角坐标系获取到的该人脸特征点的第一位置信息的坐标形式为(x，y)；该三维直角坐标系是通过三根坐标轴，分别为x，y，z轴，x，y，z轴为两两相互垂直的三个轴向，表示空间的一种方法，所以通过该三维直角坐标系获取到的该人脸特征点的第一位置信息的坐标形式为(x，y，z)。
检测到人脸特征点后，自动获取人脸特征点的坐标，该人脸特征点坐标形式为(x,y)，并将定位后的坐标输出到终端，这样终端就可以直接获取定位后的人脸特征点的坐标位置。例如，终端获取到预设的第一对对称的人脸特征点(2个内眼角)的坐标位置分别为C’(x1,y1)和D’(x2,y2)，第二对对称的人脸特征点(2个嘴角)的坐标位置分别为E’(x3,y3)，F’(x4,y4)，剩下的一个第一人脸特征点(鼻尖)的坐标位置为N’(x5 ，y5)。示例性的，假设获取到的该5个人脸特征点的坐标位置分别为：C’(0,0)、D’(2，2)、E’(1，-2)，F’(2，-1)、N’(1.5,0)。
在步骤202中，根据该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取该第一对对称的人脸特征点的第一对称中点的第一位置信息。
仍以上述例子为例，则该第一对对称的人脸特征点为2个内眼角，该2个内眼角坐标分别为C’(x1 ，y1)和D’(x2 ，y2)，则该第一对对称的人脸特征点的第一对称中点为点C’(x1,y1)和D’(x2,y2)构成的线段C’D’的中点，如图 2B所示，将该中点记为A’(x6,y6)，则A’(x6,y6)的坐标位置可通过中点计算公式得到，具体计算如下式(1)和(2)：
例如，当C’(x1,y1)和D’(x2,y2)的坐标位置分别为：C’(0,0)、D’(2，2)时，点A’(x6,y6)的坐标位置通过下式(3)和(4)计算得到：
所以，该第一对对称的人脸特征点的第一对称中点的第一位置信息为A’(1，1)。
在步骤203中，根据该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取该第二对对称的人脸特征点的第二对称中点的第一位置信息。
例如，该第二对对称的人脸特征点为2个嘴角，该两个嘴角的坐标分别为E’(x3,y3)和F’(x4,y4)，则该第二对对称的人脸特征点的第二对称中点为点E’(x3,y3)和F’(x4,y4)构成的线段E’F’的中点，如图 2B所示，将该中点记为B’，则B’(x7,y7)的坐标位置通过中点计算公式得到，具体计算如下式(5)和(6)：
例如：点E’(x3 ，y3)和F’(x4，y4)的具体坐标为E’(1，-2)和F’(2，-1)时，该第 二对称中点的坐标通过如下式(7)和(8)计算得到：.
所以，该第二对对称的人脸特征点的第二对称中点的第一位置信息为B’(1.5,-1.5)。
在步骤204中，根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，确定该待确定人脸图像的人脸俯仰角。
该待确定人脸图像的人脸转动角度可以为人脸俯仰角和人脸侧转角。下面分别介绍人脸俯仰角和人脸侧转角的确定方法。
根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，确定该待确定人脸图像的人脸俯仰角，参见图 2C，该方法可包括：
在步骤204a中，根据该第一对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算由该第一对称中点和该第一人脸特征点构成的第一线段的长度。
由步骤202可知，该第一对对称的人脸特征点的第一对称中点为A’(x6,y6)，该第一人脸特征点的第一位置信息为N’(x5,y5)，则由该第一对称中点A’(x6,y6)和该第一人脸特征点N’(x5,y5)构成的第一线段A’N’的长度由两点间的距离公式计算得到，具体计算如下式(9)：
在步骤204b中，根据该第二对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算由该第二对称中点和该第一人脸特征点构成的第二线段的长度。
由步骤203可知，该第一对对称的人脸特征点的第一对称中点为B’(x7,y7)，该第一人脸特征点的第一位置信息为N’(x5,y5)，则由该第一对称中点B’(x7,y7)和该第一人脸特征点N’(x5,y5)构成的第一线段B’N’的长度由两点间的距离公式计算得到，具体计算如下式(10)：
在步骤204c中，根据该第一线段的长度和该第二线段的长度之间的第一比 值，从第一比值与人脸俯仰角的对应关系中获取该待确定人脸图像的人脸俯仰角。
计算该第一线段的长度A’N’和该第二线段的长度B’N’之间的第一比值，根据该第一比值查询事先建立的第一比值与人脸俯仰角的对应关系(该对应关系的建立过程请参见后面步骤302a-302e)，从该对应关系中查询与该计算得到的第一比值对应的人脸俯仰角，将该人脸俯仰角确定为该待确定人脸图像的人脸俯仰角。
需要说明的是，如果在该事先建立的第一比值与人脸俯仰角的对应关系中包括的所有第一比值中没有查询到本步骤中计算得到的第一比值时，则从该对应关系中的所有第一比值中确定与本步骤中计算得到的第一比值最接近的第一比值，然后将该最接近的第一比值对应的人脸俯仰角作为本步骤中计算得到的第一比值对应的人脸俯仰角。
另外，从该对应关系中的所有第一比值中确定与本步骤中计算得到的第一比值最接近的第一比值可通过如下方法完成：
将该事先建立的第一比值与人脸俯仰角的对应关系中包括的每个第一比值与在本步骤计算得到的第一比值做差，得到第一比值差值，然后对每一个第一比值差值做绝对值运算，比较绝对值运算后的每一个值，获取最小的绝对值，然后获取该最小绝对值对应的第一比值(第一比值与人脸俯仰角的对应关系中包括的第一比值)，将该第一比值确定为与本步骤计算得到的第一比值最接近的第一比值。
在步骤205中，根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，确定该待确定人脸图像的人脸侧转角。
根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息、该第一人脸特征点的第一位置信息和通过上述过程已确定的人脸俯仰角确定该待确定人脸图像的人脸侧转角度。参见图 2D，该方法可包括：
在步骤205a中，根据该第一对称中点的第一位置信息、该第二对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算该第一人脸特征点到第三线段之间的第一垂直距离和该第三线段的长度。
由步骤202可知，该第一对称中点的第一位置信息为A’(x6,y6)、由步骤203可知，该第二对称中点的第一位置信息为B’(x7,y7)，由步骤201可知，该第一 人脸特征点的第一位置信息N’(x5,y5)，该第三线段是由该第一对称中点A’(x6,y6)与该第二对称中点B’(x7,y7)组成的线段A’B’，则该第一人脸特征点到第三线段之间的第一垂直距离通过如下方法计算得到：首先，将经过点A’和点B’的直线记为直线c，根据点A’和点B’的第一位置信息计算该直线c的一般式直线方程，然后再根据第一人脸特征点N’的第一位置信息计算该第一人脸特征点N’到该直线c的第一垂直距离。具体如下：
首先，根据两点式直线公式得到经过点A’(x6,y6)和点B’(x7,y7)的两点式直线方程，该两点式直线方程式如下式(11)：
将上述方程进行等价变换，变换为一般式直线方程，该一般式直线方程如下式(12)：
(y7-y6)x-(x7-x6)y+x7×y6-x6×y7＝0 (12)
当然经过点A’(x6,y6)和点B’(x7,y7)的直线c，还可以通过其它方法计算得到，在此不做赘述。
然后根据点到线的距离公式计算该第一人脸特征点N’(x5,y5)到直线c的距离d，具体计算如下式(13)：
因为直线c是经过点A’(x6,y6)和点B’(x7,y7)的直线，所以该第一人脸特征点N’(x5 ，y5)到直线c的距离d也即为该第一人脸特征点N’(x5,y5)到第三线段A’B’的第二垂直距离，所以该第一垂直距离即为该距离d。
第三线段的长度通过两点间的距离公式得到，具体计算如下式(14)：
在步骤205b中，根据该人脸俯仰角，从人脸俯仰角与第三比值的对应关系中获取对应的第三比值。
根据在步骤204中确定的人脸俯仰角，查询事先建立的第三比值与人脸俯仰角的对应关系(该对应关系的建立过程请参见步骤303a-302f)，从该对应关系中查询人脸俯仰角对应的第三比值，该人脸俯仰角是在步骤204中确定的人脸俯仰角，将该第三比值记为e。
需要说明的是，如果在该事先建立的第三比值与人脸俯仰角的对应关系中包括的所有人脸俯仰角中没有查询到在步骤204中确定的人脸俯仰角时，则从该所有人脸俯仰角中确定与步骤204计算得到的人脸俯仰角最接近的人脸俯仰角，然后将该最接近的人脸俯仰角对应的第三比值作为该人脸俯仰角对应的第三比值。
另外，从该所有人脸俯仰角中确定与步骤204计算得到的人脸俯仰角最接近的人脸俯仰角可通过如下方法完成：
将该事先建立的第三比值与人脸俯仰角的对应关系中包括的每个人脸俯仰角与在步骤204中确定的人脸俯仰角做差，得到人脸俯仰角差值，然后对每一个人脸俯仰角差值做绝对值运算，比较绝对值运算后的每一个值，获取最小的绝对值，然后获取该最小绝对值对应的人脸俯仰角(第三比值与人脸俯仰角的对应关系中包括的人脸俯仰角)，将该人脸俯仰角确定为与步骤204计算得到的人脸俯仰角最接近的人脸俯仰角。
由步骤303d、步骤303e和步骤303f可知，该第三比值是如下两个数值的比值，第一个数值为待确定人脸图像中第一对人脸特征点的对称中点和第二对人脸特征点的对称中点构成的线段，也即第三线段A’B’，第二个数值为在第一对人脸特征点在正面人脸图像中的第三对称中点A和该第二对人脸特征点在正面人脸图像中的第四对称中点B构成的第四线段AB。所以e的值为第三线段与第四线段的比值，所以e的值通过如下公式计算得到(15)：
在步骤205c中，根据该第三比值和该第三线段的长度，计算第四线段的长度。
由上述步骤205b可知，该第三比值为第三线段与第四线段的比值。所以，该第四线段的长度为第三线段与第三比值的比值。所以该第四线段的值可以通过下式(16)计算得到：
在步骤205d中，根据该第一垂直距离和该第四线段的长度之间的第二比值，从第二比值与人脸侧转角的对应关系中获取该待确定人脸图像的人脸侧转角。
本步骤可以为：计算该第一垂直距离d和该第四线段AB的长度之间的第二 比值，根据该第二比值查询事先建立的第二比值与人脸侧转角的对应关系(该对应关系的建立过程请参见步骤304a-304b)，从该对应关系中查询与该计算得到的第二比值相同的第二比值对应的人脸侧转角，将该人脸侧转角确定为该待确定人脸图像的人脸侧转角。
需要说明的是，如果在该事先建立的第二比值与人脸侧转角的对应关系中包括的所有第二比值中没有查询到本步骤中计算得到的第二比值时，则从该对应关系中的所有第二比值中确定与本步骤中计算得到的第二比值最接近的第二比值，然后将该最接近的第二比值对应的人脸侧转角作为本步骤中计算得到的第二比值对应的人脸侧转角。
另外，从该对应关系中的所有第二比值中确定与本步骤中计算得到的第二比值最接近的第二比值可通过如下方法完成：
将该事先建立的第二比值与人脸侧转角的对应关系中包括的每个第二比值与在本步骤计算得到的第二比值做差，得到第二比值差值，然后对每一个第二比值差值做绝对值运算，比较绝对值运算后的每一个值，获取最小的绝对值，然后获取该最小绝对值对应的第二比值(第二比值与人脸侧转角的对应关系中包括的第二比值)，将该第二比值确定为与本步骤计算得到的第二比值最接近的第二比值。
在步骤206中，根据任一一对对称的人脸特征点中的每个人脸特征点的第一位置信息，确定第五线段，计算该第五线段与水平线之间的夹角，得到该待确定人脸图像的人脸旋转角度。
其中，第五线段指预设的人脸特征点中任一一对对称的人脸特征点中的两个人脸特征点构成的线段。所以在本实施例中构成第五线段的两个点可以为第一对对称的人脸特征点，也即2个内眼角或第二对对称的人脸特征点，也即2个嘴角。
其中，人脸旋转角度是在人脸正面方向始终向前，而人脸左右旋转得到的角度。
例如，该任一一对对称的人脸特征点为2个内眼角C’(x1,y1)和D’(x2,y2)，则该第五线段为点C’(x1,y1)和D’(x2,y2)确定的线段C’D’，当然，第五线段也可以为2个嘴角E’(x3,y3)和F’(x4,y4)，则该第五线段为点E’(x3,y3)和F’(x4,y4)确定的线段E’F’。
以第五线段是C’D’为例，那么该第五线段与水平线之间的夹角(用∠α表示)的具体计算过程如下：
首先，计算该∠α的余弦值，该∠α的余弦值的具体计算方法如下式(17)：
所以，∠α的值可以通过取上述∠α的余弦值的反余弦得到，具体计算方法如下式(18)：
则该∠α即为该待确定人脸图像的人脸旋转角度。
例如，当C’(x1 ，y1)和D’(x2 ，y2)的坐标位置分别为：C’(0,0)、D’(2,2)时，∠α为的计算过程为如下式(19)：
所以，∠α为45°。
需要说明的是，由于确定待确定人脸图像的人脸旋转角度时，只需要根据任一一对对称的人脸特征点中的每个人脸特征点的第一位置信息就可以确定，所以在实际操作中，如果只需要确定人脸图像的人脸旋转角度时，可以在步骤201执行完之后直接执行步骤206。
综上所述，本发明实施例提供的确定人脸转动角度的方法，首先获取预设的多对对称的人脸特征点和一个第一人脸特征点；根据该多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算预设的线段比值，根据该线段比值查询预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度；解决了不能确定人脸转动角度的问题；由于该预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系是一个比较精确的线段比值与角度的对应关系(有关为什么是比较精确的对应关系将在下述内容中论述)，所以本发明实施例提供的确定人脸转动角度的方法达到了提高确定人脸转动角度精确性的效果。
在确定待确定人脸图像的人脸俯仰角和人脸侧转角时，都需要查询线段比值与预设人脸转动角度的对应关系。该对应关系是在确定待确定人脸图像的转动角度前已经建立，已使得在确定待确定人脸图像的转动角度时可以直接查询。其中，线段是指由预设的多个人脸特征点中某两个人脸特征点的中点连接构成的线段，或由一个人脸特征点到另外一条直线的垂直距离构成的垂直线段等。
在本实施例中，建立了三组线段比值与预设人脸转动角度的对应关系。第一组对应关系为第一比值与预设人脸俯仰角之间的对应关系，第二组对应关系为第三比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系，第三组对应关系为第二比值与该预设人脸侧转角之间的对应关系。参见图 3A，建立过程如下：
在步骤301中，获取该预设的多个人脸特征点在第一人脸图像中的第二位置信息。
其中，预设的多个人脸特征点与上述预设的多个人脸特征点的含义相同，在此不做赘述。
其中，第一人脸图像是人脸转动预设人脸转动角度后拍摄的人脸图像。预设人脸转动角度包括预设的人脸俯仰角度和人脸侧转角度，该预设的人脸俯仰角度和人脸侧转角度可以为预设的一系列离散的转动角度，且这一系列离散的转动角度的每两个相邻转动的差值相同，该差值较小，可设置为1°，2°或其它较小的值，以保证在下述过程中建立全面的线段比值与该预设人脸转动角度的对应关系，使得在查询时该对应关系时，可以得到准确的线段比值和准确的人脸转动角度。
其中，第二位置信息是将人脸放置于三维直角坐标系(通过三根坐标轴，分别为x，y，z轴，x，y，z轴为两两相互垂直的三个轴向，表示空间的一种方法)中获取得到的。该三维直角坐标系可以是任意一三维直角坐标系。所以通过该三维直角坐标系获取到的该人脸特征点的第二位置信息的坐标形式为(x，y，z)。
所以，上述预设人脸转动角度可以通过如下方式描述：人脸俯仰角是指正面人脸沿y轴转动，而在x轴和z轴无转动时，得到的人脸转动角度；人脸侧转角是指该正面人脸沿z轴转动，而在x轴和y轴无转动时，得到的人脸转动角度。
可选的，该预设人脸转动角度可以通过如下方法得到：最初的人脸转动角度设置为0°，也即该人脸的正面向前，也没有任何转动角度，预先设置两个相 邻转动角度的差值，则第一个预设的人脸转动角度就为该两个相邻转动角度的差值，第二个预设的转动角度为第一个预设的人脸转动角度与该两个相邻转动角度的差值的和，第三个预设的转动角度为第二个预设的人脸转动角度与该两个相邻转动角度的差值的和；按此方法依次得到预设的所有人脸转动角度，预设的人脸转动角度的数量为360与预设的两个相邻转动角度的差值的比值。
以预设的人脸俯仰角为例，首先，将人脸设置为正面人脸，并预先设置两个相邻人脸俯仰角的差值为1°，则第一个预设的人脸转动角度就为该两个相邻转动角度的差值1°，第二个预设的转动角度为第一个预设的人脸转动角度与该两个相邻转动角度的差值的和，也即1°+1°＝2°，第三个预设的转动角度为第二个预设的人脸转动角度与该两个相邻转动角度的差值的和，也即2°+1°＝3°；按此方法依次得到预设的人脸俯仰角度，预设的人脸转动角度的数量为360°与预设的两个相邻转动角度的差值1°的比值为360个。
可选的，该预设的多个人脸特征点在第一人脸图像中的第二位置信息可以通过如下方法得到：首先，将人脸放置为正面人脸，按照每两个相邻的人脸转动角度的预设角度差值转动正面人脸，每转动一个预设角度差值后，拍摄人脸图像，并获取该拍摄的人脸图像的预设的多个人脸特征点的坐标位置，记为第二位置信息。比如，每相邻的两个人脸转动角度的差值为1°，则首先将正面人脸转动1°，拍摄此时人脸，得到人脸图像，并获取该人脸图像的预设的多个人脸特征点的坐标位置；然后再继续将该人脸转动1°，再次拍摄该人脸得到人脸图像，并获取此时人脸图像中预设的多个人脸特征点的坐标位置，重复上述步骤，直到转动完所有的预设角度以及获取到每个预设角度下的人脸特征点的坐标位置。
参见图 3B，图 3B包括了本实施例示出的第一人脸图像中的多个人脸特征点。如图 3B所示：预设的第一对对称的人脸特征点中的2个内眼角，分别记为G’和H’，第二对对称的人脸特征点中的2个嘴角，分别记为I’和J’，剩下的一个第一人脸特征点为鼻尖，记为O’。该预设的多个人脸特征点在第一人脸图像中的第二位置的坐标分别为：G’(x9,y9,z9)，H’(x10,y10,z10)，I’(x11,y11,z11)，J’(x12,y12,z12)，O’(x13,y13,z13)。
在步骤302中，根据该预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立第一比值与该预设人脸俯仰角的对应关系。
第一组对应关系为第一比值与预设人脸俯仰角之间的对应关系，参见图 3C，图 3C为第一比值与预设人脸俯仰角之间的对应关系的建立过程的方法流程图，该方法包括：
在步骤302a中，根据该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第二位置信息，获取该第一对对称的人脸特征点的第五对称中点的第二位置信息。
仍以上述例子为例，该第一对对称的人脸特征点为2个内眼角G’(x9,y9,z9)和点H’(x10,y10,z10)，仍旧参见图 3B，则该第一对对称的人脸特征点的第五对称中点为点G’(x9,y9,z9)和点H’(x10,y10,z10)构成的线段G’H’中点，将线段G’H’的中点记为K’，则K’(x14,y14,z14)的坐标位置通过中点计算公式得到，具体计算过程如下式(20)、(21)和(22)：
在步骤302b中，根据该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取该第二对对称的人脸特征点的第六对称中点的第二位置信息。
仍以上述例子为例，则该第二对对称的人脸特征点为两个嘴角I’(x11,y11,z11)和J’(x12,y12,z12)，仍旧参见图 3B，则该第二对对称的人脸特征点的第六对称中点为点I’(x11,y11,z11)和J’(x12,y12,z12)构成的线段的中点，将该中点记为L’，则L’(x15,y15,z15)的坐标位置通过中点计算公式得到，具体计算过程如下式(23)、(24)和(25)：
在步骤302c中，根据该第五对称中点的第二位置信息和该第一人脸特征点的第二位置信息，计算由该第五对称中点和该第一人脸特征点构成的第六线段的长度。
仍以上述例子为例，该第五对称中点的第二位置信息为K’(x14,y14,z14)，该第一人脸特征点为鼻尖O’(x13,y13,z13)，则由该第五对称中点和该第一人脸特征点构成的第六线段为K’(x14,y14,z14)和点O’(x13,y13,z13)构成的线段K’O’的长度，则该第六线段的长度通过两点间的距离公式计算得到，具体计算如下式(26)：
在步骤302d中，根据该第六对称中点的第二位置信息和该第一人脸特征点的第二位置信息，计算由该第六对称中点和该第一人脸特征点构成的第七线段的长度。
仍以上述例子为例，该第六对称中点的第二位置信息为L’(x15,y15)，该第一人脸特征点为鼻尖O’(x13,y13,z13)，则由该第六对称中点和该第一人脸特征点构成的第七线段为L’(x15,y15,z15)和点O’(x13,y13,z13)构成的线段L’O’的长度，则该第七线段的长度通过两点间的距离公式计算得到，具体计算如下式(27)：
在步骤302e中，建立该第六线段和该第七线段之间的第一比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系。
仍以上述例子为例，该六线段为K’O’，该第七线段为L’O’，则该第一比值为K’O’和L’O’的比值。该第一比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系通过如下方法得到：转动人脸当人脸转动角度为预设的第一个人脸俯仰角时，停止转动人脸，在该第一个人脸俯仰角的情况下，计算K’O’和L’O’的比值，得到第一个第一比值，存储该第一个第一比值与该预设的第一个人脸俯仰角的对应关系；继续转动人脸当人脸转动角度为预设的第二个人脸俯仰角时，在该第二个人脸俯仰角的情况下，计算K’O’和L’O’的比值，得到第二个第一比值，存储该第二个第一比值与该预设的第二个人脸俯仰角的对应关系，重复上述步骤，直到存储完所有第一比值与预设的人脸俯仰角的对应关系。
在步骤303中，根据该预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立第三比值与该预设人脸俯仰角的对应关系。
第二组对应关系为第三比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系，参见图 3D，图 3D为第三比值与预设人脸俯仰角之间的对应关系的建立过程的方法流程图，该方法包括：
在步骤303a中，获取该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点在该人脸的正面人脸图像中的第三位置信息，以及该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点在该正面人脸图像中的第三位置信息。
参见图 3E，图 3E包括了本实施例示出的第一人脸图像为正面人脸图像时该正面人脸图像中的多个人脸特征点。如图 3E所示：该第一对对称的人脸特征点为两个内眼角，分别记为G和H，在该人脸的正面人脸图像中的第三位置信息分别为G(x16,y16,z16)和H(x17,y17,z17)。该第二对对称的人脸特征点为两个嘴角，分别记为I’和J’，在该正面人脸图像中的第三位置信息分别为I’(x18,y18,z18)和J’(x19,y19,z19)
在步骤303b中，根据该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取该第一对对称的人脸特征点的第七对称中点的第三位置信息。
仍以上述例子为例，仍旧参见图 3E，则该第一对对称的人脸特征点为两个内眼角G(x16,y16,z16)和H(x17,y17,z17)，则该第一对对称的人脸特征点的第七对称中点为点G(x16,y16,z16)和H(x17,y17,z17)构成的线段的中点，将该中点记为K，则K(x18,y18,z18)的坐标位置通过中点计算公式得到，具体计算如下式(28)、(19)和(30)：
在步骤303c中，根据该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取该第二对对称的人脸特征点的第八对称中点的第三位置信息。
仍以上述例子为例，仍旧参见图 3E，则该第二对对称的人脸特征点为两个嘴角I(x20,y20,z20)和J(x21,y21,z21)，则该第二对对称的人脸特征点的第八对称中点为点I(x20,y20,z20)和J(x21,y21,z21)构成的线段IJ的中点，将该中点记为L，则L(x22,y22,z22)的坐标位置通过中点计算公式得到，具体计算如下式(31)、(32)和(33)：
在步骤303d中，根据该第五对称中点的第二位置信息和该第六对称中点的第二位置信息，计算由该第五对称中点和该第六对称中点构成的第八线段的长度。
该第五对称中点的第二位置信息为K’(x14,y14,z14)，该第六对称中点的第二位置信息为L’(x15,y15,z15)，则由该第五对称中点K’(x14,y14,z14)和该第六对称中点L’(x15,y15,z15)构成的第八线段K’L’的长度为点K’(x14,y14,z14)到点L’(x15,y15,z15)的距离，由两点间的距离公式计算得到，具体计算如下式(34)：
在步骤303e中，根据该第七对称中点的第三位置信息和该第八对称中点的第三位置信息，计算由该第七对称中点和该第八对称中点构成的第九线段的长度。
该第七对称中点的第三位置信息为K(x18,y18,z18)和该第八对称中点的第三位置信息为L(x22,y22,z22)，则该第七对称中点K(x18,y18,z18)和该第八对称中点L(x22,y22,z22)构成的第九线段KL的长度为点K(x18,y18,z18)到点L(x22,y22,z22)的距离，由两点间的距离公式计算得到，具体计算如下式(35)：
在步骤303f中，建立该第八线段与该第九线段之间的第三比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系。
仍以上述例子为例，该第八线段为K’L’，该第九线段为KL，则该第三比值为K’L’和KL的比值。该第三比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系通过如下方法得到：转动人脸当人脸转动角度为预设的第一个人脸俯仰角时，停止转动人脸，在该第一个人脸俯仰角的情况下，计算K’L’和KL的比值，得到第一个第三比值，存储该第一个第三比值与该预设的第一个人脸俯仰角的对应关系；继续转动人脸当人脸转动角度为预设的第二个人脸俯仰角时，在该第二个人脸俯仰角的情况下，计算K’L’和KL的比值，得到第二个第三比值，存储该第二个第三比值与该预设的第二个人脸俯仰角的对应关系，重复上述步骤，直到存 储完所有第三比值与预设的人脸俯仰角的对应关系。
在步骤304中，根据该预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立第二比值与该预设人脸侧转角的对应关系。
第三组对应关系为第二比值与该预设人脸侧转角之间的对应关系，参见图 3F，图 3F为第二比值与预设人脸侧转角之间的对应关系的建立过程的方法流程图，该方法包括：
在步骤304a中，根据该第五对称中点的第二位置信息、第六对称中点的第二位置信息和该第一人脸特征点的第二位置信息，计算该第一人脸特征点到第八线段的第二垂直距离。
由步骤302a可知，该第五对称中点的第二位置信息为K’(x14,y14,z14)，由步骤302b可知，该第六对称中点的第二位置信息为L’(x15,y15,z15)，由步骤205可知，该第一人脸特征点的第二位置信息为O’(x13,y13,z13)，则该第一人脸特征点O’(x13,y13,z13)到第八线段K’L’的第二垂直距离通过如下过程计算得到：
首先，根据该第五对称中点的第二位置信息K’(x14,y14,z14)和该第六对称中点的第二位置信息L’(x15,y15,z15)，计算得到经过点K’(x14,y14,z14)和点L’(x15,y15,z15)的直线a，具体计算如下：
首先，根据两点式直线公式得到经过点K’(x14,y14,z14)和点L’(x15,y15,z15)的两点式直线方程，如下式(36)：
将上述方程进行等价变换，变换为一般式直线方程，如下式(37)：
(y15-y14)x-(x15-x14)y+x15×y14-x14×y15＝0 (37)
当然经过点K’(x14,y14,z14)和点L’(x15,y15,z15)的直线a，还可以通过其它方法计算得到，在此不做赘述。
然后根据点到线的距离公式计算该第一人脸特征点O’(x13,y13,z13)到直线a的距离b，具体计算如下式(38)：
因为直线a为经过点K’(x14,y14,z14)和点L’(x15,y15,z15)的直线，所以该第一人脸特征点O’(x13,y13,z13)到直线a的距离b也即为该第一人脸特征点O’(x13,y13,z13)到第八线段K’L’的第二垂直距离，所以该第二垂直距离即为该距 离b。
在步骤304b中，建立该第二垂直距离与该第九线段之间的第二比值与该预设人脸侧转角之间的对应关系。
仍以上述例子为例，该第二垂直距离为b，该第九线段为KL，则该第二比值为b和KL的比值。该第二比值与该预设人脸侧转角之间的对应关系通过如下方法得到：转动人脸当人脸转动角度为预设的第一个人脸侧转角时，停止转动人脸，在该第一个人脸侧转角的情况下，计算b和KL的比值，得到第一个第二比值，存储该第一个第二比值与该预设的第一个人脸侧转角的对应关系；继续转动人脸当人脸转动角度为预设的第二个人脸侧转角时，在该第二个人脸侧转角的情况下，计算b和KL的比值，得到第二个第二比值，存储该第二个第二比值与该预设的第二个人脸侧转角的对应关系，重复上述步骤，直到存储完所有第二比值与预设的人脸侧转角的对应关系。
综上所述，本发明实施例提供的建立线段比值与预设人脸转动角度的对应关系的方法，在三维直角坐标系中按照预设角度旋转正面人脸3D模型，每转动一个预设角度获取人脸特征点的坐标信息，根据获取到的坐标信息建立线段比值与预设人脸转动角度的对应关系；由于该预设角度较小，从而对应关系中的线段比值或人脸转动角度也较精确；而且由于事先建立该对应关系，使得在确定人脸转动角度的过程中可以直接从该对应关系中获取该线段比值或是该人脸转动角度，减少确定人脸转动角度所需的时间，提高确定人脸转动角度的效率。
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
请参考图 4A，其示出了本发明一个实施例提供的确定人脸转动角度装置的结构方框图，如图 4A所示，该确定人脸转动角度装置包括但不限于：第一获取模块401、第二获取模块402、第一确定模块403。
第一获取模块401，用于获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，该多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，该多个人脸特征点不共面。
第二获取模块402，用于根据该第一获取模块401获取的该多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取该每对人脸特征 点的对称中点的第一位置信息。
第一确定模块403，用于根据该第二获取模块402获取的该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一获取模块401获取的该第一人脸特征点的第一位置信息，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度。
综上所述，本实施例提供的确定人脸转动角度装置，首先获取预设的多对对称的人脸特征点和一个第一人脸特征点；根据该多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算预设的线段比值，根据该线段比值查询预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度；解决了不能确定人脸转动角度的问题；由于该预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系是一个比较精确的线段比值与角度的对应关系，所以本发明实施例提供的确定人脸转动角度的方法达到了提高确定人脸转动角度精确性的效果。
进一步的，该多个人脸特征点包括五个，该五个人脸特征点包括第一对对称的人脸特征点、第二对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点。
请参考图 4B，其示出了本发明一个实施例提供的第二获取模块402的结构方框图，如图 4B所示，该第二获取模块402包括但不限于：第一获取子模块4021、第二获取子模块4022。
第一获取子模块4021，用于根据该第一获取模块401获取的该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取该第一对对称的人脸特征点的第一对称中点的第一位置信息。
第二获取子模块4022，用于根据该第一获取模块401获取的该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取该第二对对称的人脸特征点的第二对称中点的第一位置信息。
请参考图 4C，其示出了本发明一个实施例提供的第一确定模块403的结构方框图，如图 4C所示，该第一确定模块403包括但不限于：第一计算子模块4031、第二计算子模块4032、第三获取子模块4033。
第一计算子模块4031，用于根据该第一获取子模块4021获取的该第一对称中点的第一位置信息和该第一获取模块401获取的该第一人脸特征点的第一位 置信息，计算由该第一对称中点和该第一人脸特征点构成的第一线段的长度。
第二计算子模块4032，用于根据该第二获取子模块4022获取的该第二对称中点的第一位置信息和该第一获取模块401获取的该第一人脸特征点的第一位置信息，计算由该第二对称中点和该第一人脸特征点构成的第二线段的长度。
第三获取子模块4033，用于根据该第一计算子模块4031计算的该第一线段的长度和该第二计算子模块4032计算的该第二线段的长度之间的第一比值，从第一比值与人脸俯仰角的对应关系中获取该待确定人脸图像的人脸俯仰角。
请参考图 4D，其示出了本发明另一个实施例提供的第一确定模块403的结构方框图，如图 4D所示，该第一确定模块403包括但不限于：第三计算子模块4034、第四计算子模块4035、第四获取子模块4036。
第三计算子模块4034，用于根据该第一获取子模块4021获取的该第一对称中点的第一位置信息、该第二获取子模块4022获取的该第二对称中点的第一位置信息和该第一获取模块401获取的该第一人脸特征点的第一位置信息，计算该第一人脸特征点到第三线段之间的第一垂直距离和第三线段的长度，该第三线段是由该第一对称中点与该第二对称中点组成的线段。
第四计算子模块4035，用于根据该第三计算子模块4034计算得到的该第三线段的长度和该第三获取子模块4033获取的该待确定人脸图像的人脸俯仰角，计算第四线段的长度，该第四线段为第三对称中点与第四对称中点之间的线段，该第三对称中点是该第一对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点，该第四对称中点是该第二对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点。
第四获取子模块4036，用于根据该第三计算子模块4034计算得到的该第一垂直距离和该第四计算子模块4035计算得到的该第四线段的长度之间的第二比值，从第二比值与人脸侧转角的对应关系中获取该待确定人脸图像的人脸侧转角。
请参考图 4E，其示出了本发明另一个实施例提供的计算第四线段的结构方框图，该计算由第四计算子模块4035完成，如图 4E所示，该第四计算子模块4035包括但不限于：
获取单元4035a，用于根据该第三获取子模块4033获取得到的该人脸俯仰角，从人脸俯仰角与第三比值的对应关系中获取对应的第三比值。
计算单元4035b，用于根据该获取单元4035a获取得到的该第三比值和该第 三计算子模块4034计算的该第三线段的长度，计算第四线段的长度。
请参考图 4F，其示出了本发明另一个实施例提供的确定人脸转动角度的装置的结构方框图，如图 4F所示，该装置还包括但不限于：
确定计算模块404，用于根据任一一对对称的人脸特征点中的每个人脸特征点的第一位置信息，确定第五线段，计算该第五线段与水平线之间的夹角，得到该待确定人脸图像的人脸旋转角度。
仍旧请参考图 4F，该装置还包括：
第三获取模块405，用于获取该预设的多个人脸特征点在第一人脸图像中的第二位置信息，该第一人脸图像是人脸转动预设人脸转动角度后拍摄的人脸图像。
建立模块406，用于根据该第三获取模块404获取得到的该预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与该预设人脸转动角度的对应关系。
可选的，该预设人脸转动角度包括预设人脸俯仰角。
请参考图 4G，其示出了本发明另一个实施例提供的建立第一比值与该预设人脸俯仰角的对应关系的结构方框图，如图 4G所示，该建立模块406包括但不限于：第五获取子模块4061、第六获取子模块4062、第五计算子模块4063、第六计算子模块4064、第一建立子模块4065。
第五获取子模块4061，用于根据该第三获取模块404获取得到的该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第二位置信息，获取该第一对对称的人脸特征点的第五对称中点的第二位置信息。
第六获取子模块4062，用于根据该第三获取模块404获取得到的该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取该第二对对称的人脸特征点的第六对称中点的第二位置信息。
第五计算子模块4063，用于根据该第五获取子模块4061获取得到的该第五对称中点的第二位置信息和该第三获取模块404获取得到的该第一人脸特征点的第二位置信息，计算由该第五对称中点和该第一人脸特征点构成的第六线段的长度。
第六计算子模块4064，用于根据该第六获取子模块4062获取得到的该第六对称中点的第二位置信息和该第三获取模块404获取得到的该第一人脸特征点的第二位置信息，计算由该第六对称中点和该第一人脸特征点构成的第七线段 的长度。
第一建立子模块4065，用于建立该第五计算子模块4063计算得到的该第六线段和该第六计算子模块4064计算得到的该第七线段之间的第一比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系。
请参考图 4H，其示出了本发明再一个实施例提供的建立第三比值与该预设人脸俯仰角的对应关系的结构方框图，如图 4H所示，该建立模块406包括但不限于：第七获取子模块406a、第八获取子模块406b、第九获取子模块406c、第七计算子模块406d、第八计算子模块406e、第二建立子模块406f。
第七获取子模块406a，用于获取该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点在该人脸的正面人脸图像中的第三位置信息，以及该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征在该正面人脸图像中的第三位置信息。
第八获取子模块406b，用于根据该第七获取子模块406a获取得到的该第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取该第一对对称的人脸特征点的第七对称中点的第三位置信息。
第九获取子模块406c，用于根据该第七获取子模块406a获取得到的该第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取该第二对对称的人脸特征点的第八对称中点的第三位置信息。
第七计算子模块406d，用于根据该第五获取子模块4061获取得到的该第五对称中点的第二位置信息和该第六获取子模块4062获取得到的该第六对称中点的第二位置信息，计算由该第五对称中点和该第六对称中点构成的第八线段的长度。
第八计算子模块406e，用于根据该第八获取子模块406b获取得到的该第七对称中点的第三位置信息和该第九获取子模块406c获取得到的该第八对称中点的第三位置信息，计算由该第七对称中点和该第八对称中点构成的第九线段的长度。
第二建立子模块406f，用于建立该第七计算子模块406d计算得到的该第八线段与该第八计算子模块406e计算得到的该第九线段之间的第三比值与该预设人脸俯仰角之间的对应关系。
可选的，该预设人脸转动角度包括预设人脸侧转角。
请参考图 4I，其示出了本发明再一个实施例提供的建立第二比值与该预设 人脸侧转角的对应关系的结构方框图，如图 4I所示，该建立模块406还包括但不限于：第九计算子模块4066、第三建立子模块4067。
第九计算子模块4066，用于根据该第五获取子模块4061获取得到的该第五对称中点的第二位置信息、第六获取子模块4062获取得到的该第六对称中点的第二位置信息和该第三获取模块404获取得到的该第一人脸特征点的第二位置信息，计算该第一人脸特征点到第八线段的第二垂直距离；
第三建立子模块4067，用于建立该第九计算子模块4066计算得到的该第二垂直距离与该第八计算子模块406e计算得到的该第九线段之间的第二比值与该预设人脸侧转角之间的对应关系。
综上所述，本实施例提供的确定人脸转动角度装置，首先获取预设的多对对称的人脸特征点和一个第一人脸特征点；根据该多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；根据该每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和该第一人脸特征点的第一位置信息，计算预设的线段比值，根据该线段比值查询预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系，确定该待确定人脸图像的人脸转动角度；解决了不能确定人脸转动角度的问题；由于该预设的线段比值与人脸转动角度的对应关系是一个比较精确的线段比值与角度的对应关系，所以本发明实施例提供的确定人脸转动角度的方法达到了提高确定人脸转动角度精确性的效果。
综上所述，本发明实施例提供的建立线段比值与预设人脸转动角度的对应关系的装置，在三维直角坐标系中按照预设角度旋转正面人脸3D模型，每转动一个预设角度获取人脸特征点的坐标信息，根据获取到的坐标信息建立线段比值与预设人脸转动角度的对应关系；由于该预设角度较小，从而对应关系中的线段比值或人脸转动角度也较精确；而且由于事先建立该对应关系，使得在确定人脸转动角度的过程中可以直接从该对应关系中获取该线段比值或是该人脸转动角度，减少确定人脸转动角度所需的时间，提高确定人脸转动角度的效率。
需要说明的是：上述实施例中提供的确定人脸转动角度装置在确定人脸转动角度时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将电子设备的内部结构划分 成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的确定人脸转动角度装置与确定人脸转动角度方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参见图 5所示，其示出了本发明部分实施例中提供的电子设备的结构方框图。该电子设备500用于实施上述实施例提供的业务处理方法。本发明中的电子设备500可以包括一个或多个如下组成部分：用于执行计算机程序指令以完成各种流程和方法的处理器，用于信息和存储程序指令随机接入存储器(RAM)和只读存储器(ROM)，用于存储数据和信息的存储器，I/O设备，界面，天线等。具体来讲：
电子设备500可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路510、存储器520、输入单元530、显示单元540、传感器550、音频电路560、WiFi(wireless fidelity，无线保真)模块570、处理器580、电源582、摄像头590等部件。本领域技术人员可以理解，图 5中示出的电子设备结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图 5对电子设备500的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路510可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器580处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电路510还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA(Code Division Multiple Access，码分多址)、WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、电子邮件、SMS(Short Messaging Service，短消息服务)等。
存储器520可用于存储软件程序以及模块，处理器580通过运行存储在存储器520的软件程序以及模块，从而执行电子设备500的各种功能应用以及数据处理。存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播 放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备500的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备500的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元530可包括触控面板531以及其他输入设备532。触控面板531，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板531上或在触控面板531附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板531可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器580，并能接收处理器580发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板531。除了触控面板531，输入单元530还可以包括其他输入设备532。具体地，其他输入设备532可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备500的各种菜单。显示单元540可包括显示面板541，可选的，可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板541。进一步的，触控面板531可覆盖显示面板541，当触控面板531检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器580以确定触摸事件的类型，随后处理器580根据触摸事件的类型在显示面板541上提供相应的视觉输出。虽然在图 5中，触控面板531与显示面板541是作为两个独立的部件来实现电子设备500的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板531与显示面板541集成而实现电子设备500的输入和输出功能。
电子设备500还可包括至少一种传感器550，比如陀螺仪传感器、磁感应传感器、光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显 示面板541的亮度，接近传感器可在电子设备500移动到耳边时，关闭显示面板541和/或背光。作为运动传感器的一种，加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备500还可配置的气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路560、扬声器561，传声器562可提供用户与电子设备500之间的音频接口。音频电路560可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器561，由扬声器561转换为声音信号输出；另一方面，传声器562将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路560接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器580处理后，经RF电路510以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器520以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，电子设备500通过WiFi模块570可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图 5示出了WiFi模块570，但是可以理解的是，其并不属于电子设备500的必须构成，完全可以根据需要在不改变公开的本质的范围内而省略。
处理器580是电子设备500的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器520内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器520内的数据，执行电子设备500的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器580可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器580可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器580中。
电子设备500还包括给各个部件供电的电源582(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器582逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
摄像头590一般由镜头、图像传感器、接口、数字信号处理器、CPU、显示屏幕等组成。其中，镜头固定在图像传感器的上方，可以通过手动调节镜头 来改变聚焦；图像传感器相当于传统相机的“胶卷”，是摄像头采集图像的心脏；接口用于把摄像头利用排线、板对板连接器、弹簧式连接方式与电子设备主板连接，将采集的图像发送给所述存储器520；数字信号处理器通过数学运算对采集的图像进行处理，将采集的模拟图像转换为数字图像并通过接口发送给存储器520。
尽管未示出，电子设备500还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。
电子设备500除了包括一个或者多个处理器580，还包括有存储器，以及一个或者多个程序，其中一个或者多个程序存储于存储器中，并被配置成由一个或者多个处理器执行。上述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，所述多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，所述多个人脸特征点不共面；
根据所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；
根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度。
假设上述为第一种可能的实施方式，则在第一种可能的实施方式作为基础而提供的第二种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述多个人脸特征点包括五个，所述五个人脸特征点包括第一对对称的人脸特征点、第二对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点。
在第二种可能的实施方式作为基础而提供的第三种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述根据所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息，包括：
根据所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第一对称中点的第一位置信息；
根据所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第二对称中点的第一位置信息。
在第三种可能的实施方式作为基础而提供的第四种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度，包括：
根据所述第一对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算由所述第一对称中点和所述第一人脸特征点构成的第一线段的长度；
根据所述第二对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算由所述第二对称中点和所述第一人脸特征点构成的第二线段的长度；
根据所述第一线段的长度和所述第二线段的长度之间的第一比值，从第一比值与人脸俯仰角的对应关系中获取所述待确定人脸图像的人脸俯仰角。
在第三种可能的实施方式作为基础而提供的第五种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
在第三种可能的实施方式作为基础而提供的第五种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度，包括：
根据所述第一对称中点的第一位置信息、所述第二对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算所述第一人脸特征点到第三线段之间的第一垂直距离和第三线段的长度，所述第三线段是由所述第一对称中点与所述第二对称中点组成的线段；
根据所述第三线段的长度和所述待确定人脸图像的人脸俯仰角，计算第四线段的长度，所述第四线段为第三对称中点与第四对称中点之间的线段，所述第三对称中点是所述第一对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点，所述第四对称中点是所述第二对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点；
根据所述第一垂直距离和所述第四线段的长度之间的第二比值，从第二比值与人脸侧转角的对应关系中获取所述待确定人脸图像的人脸侧转角。
在第五种可能的实施方式作为基础而提供的第六种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述根据所述第三线段的长度和所述待确定人脸图像的人脸俯仰角，计算第四线段的长度，包括：
根据所述人脸俯仰角，从人脸俯仰角与第三比值的对应关系中获取对应的第三比值；
根据所述第三比值和所述第三线段的长度，计算第四线段的长度。
在第一至第六任意一种可能的实施方式作为基础而提供的第七种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息之后，还包括：
根据任一一对对称的人脸特征点中的每个人脸特征点的第一位置信息，确定第五线段，计算所述第五线段与水平线之间的夹角，得到所述待确定人脸图像的人脸旋转角度。
在第二至第六任意一种可能的实施方式作为基础而提供的第八种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度之前，还包括：
获取所述预设的多个人脸特征点在第一人脸图像中的第二位置信息，所述第一人脸图像是人脸转动预设人脸转动角度后拍摄的人脸图像；
根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系。
在第八种可能的实施方式作为基础而提供的第九种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述预设人脸转动角度包括预设人脸俯仰角；
所述根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系，包括：
根据所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第二位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第五对称中点的第二位置信息；
根据所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第六对称中点的第二位置信息；
根据所述第五对称中点的第二位置信息和所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算由所述第五对称中点和所述第一人脸特征点构成的第六线段的长度；
根据所述第六对称中点的第二位置信息和所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算由所述第六对称中点和所述第一人脸特征点构成的第七线段的长度；
建立所述第六线段和所述第七线段之间的第一比值与所述预设人脸俯仰角之间的对应关系。
在第九种可能的实施方式作为基础而提供的第十种可能的实施方式中，所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系，还包括：
获取所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点在所述人脸的正面人脸图像中的第三位置信息，以及所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征在所述正面人脸图像中的第三位置信息；
根据所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第七对称中点的第三位置信息；
根据所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第八对称中点的第三位置信息；
根据所述第五对称中点的第二位置信息和所述第六对称中点的第二位置信息，计算由所述第五对称中点和所述第六对称中点构成的第八线段的长度；
根据所述第七对称中点的第三位置信息和所述第八对称中点的第三位置信息，计算由所述第七对称中点和所述第八对称中点构成的第九线段的长度；
建立所述第八线段与所述第九线段之间的第三比值与所述预设人脸俯仰角之间的对应关系。
在第十种可能的实施方式作为基础而提供的第十一种可能的实施方式中， 所述电子设备500的存储器中，还包含用于执行以下操作的指令：
所述预设人脸转动角度包括预设人脸侧转角；
所述根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系，还包括：
根据所述第五对称中点的第二位置信息、第六对称中点的第二位置信息和所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算所述第一人脸特征点到第八线段的第二垂直距离；
建立所述第二垂直距离与所述第九线段之间的第二比值与所述预设人脸侧转角之间的对应关系。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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 (22)

1.一种确定人脸转动角度的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，所述多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，所述多个人脸特征点不共面；
根据所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；
根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个人脸特征点包括五个，所述五个人脸特征点包括第一对对称的人脸特征点、第二对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息，包括：
根据所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第一对称中点的第一位置信息；
根据所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第二对称中点的第一位置信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度，包括：
根据所述第一对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算由所述第一对称中点和所述第一人脸特征点构成的第一线段的长度；
根据所述第二对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算由所述第二对称中点和所述第一人脸特征点构成的第二线段的长度；
根据所述第一线段的长度和所述第二线段的长度之间的第一比值，从第一比值与人脸俯仰角的对应关系中获取所述待确定人脸图像的人脸俯仰角。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度，包括：
根据所述第一对称中点的第一位置信息、所述第二对称中点的第一位置信息和所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算所述第一人脸特征点到第三线段之间的第一垂直距离和第三线段的长度，所述第三线段是由所述第一对称中点与所述第二对称中点组成的线段；
根据所述第三线段的长度和所述待确定人脸图像的人脸俯仰角，计算第四线段的长度，所述第四线段为第三对称中点与第四对称中点之间的线段，所述第三对称中点是所述第一对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点，所述第四对称中点是所述第二对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点；
根据所述第一垂直距离和所述第四线段的长度之间的第二比值，从第二比值与人脸侧转角的对应关系中获取所述待确定人脸图像的人脸侧转角。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三线段的长度和所述待确定人脸图像的人脸俯仰角，计算第四线段的长度，包括：
根据所述人脸俯仰角，从人脸俯仰角与第三比值的对应关系中获取对应的第三比值；
根据所述第三比值和所述第三线段的长度，计算第四线段的长度。
7.如权利要求1至6任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息之后，还包括：
根据任一一对对称的人脸特征点中的每个人脸特征点的第一位置信息，确定第五线段，计算所述第五线段与水平线之间的夹角，得到所述待确定人脸图像的人脸旋转角度。
8.如权利要求2至6任一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度之前，还包括：
获取所述预设的多个人脸特征点在第一人脸图像中的第二位置信息，所述第一人脸图像是人脸转动预设人脸转动角度后拍摄的人脸图像；
根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设人脸转动角度包括预设人脸俯仰角；
所述根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系，包括：
根据所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第二位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第五对称中点的第二位置信息；
根据所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第六对称中点的第二位置信息；
根据所述第五对称中点的第二位置信息和所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算由所述第五对称中点和所述第一人脸特征点构成的第六线段的长度；
根据所述第六对称中点的第二位置信息和所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算由所述第六对称中点和所述第一人脸特征点构成的第七线段的长度；
建立所述第六线段和所述第七线段之间的第一比值与所述预设人脸俯仰角之间的对应关系。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系，还包括：
获取所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点在所述人脸的正面人脸图像中的第三位置信息，以及所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征在所述正面人脸图像中的第三位置信息；
根据所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第七对称中点的第三位置信息；
根据所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第八对称中点的第三位置信息；
根据所述第五对称中点的第二位置信息和所述第六对称中点的第二位置信息，计算由所述第五对称中点和所述第六对称中点构成的第八线段的长度；
根据所述第七对称中点的第三位置信息和所述第八对称中点的第三位置信息，计算由所述第七对称中点和所述第八对称中点构成的第九线段的长度；
建立所述第八线段与所述第九线段之间的第三比值与所述预设人脸俯仰角之间的对应关系。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述预设人脸转动角度包括预设人脸侧转角；
所述根据所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系，还包括：
根据所述第五对称中点的第二位置信息、第六对称中点的第二位置信息和所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算所述第一人脸特征点到第八线段的第二垂直距离；
建立所述第二垂直距离与所述第九线段之间的第二比值与所述预设人脸侧转角之间的对应关系。
12.一种确定人脸转动角度的装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取预设的多个人脸特征点在待确定人脸图像中的第一位置信息，所述多个人脸特征点的数目为奇数，包括多对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点，所述多个人脸特征点不共面；
第二获取模块，用于根据所述第一获取模块获取的所述多对人脸特征点中的每对人脸特征点包括的人脸特征点的第一位置信息，获取所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息；
第一确定模块，用于根据所述第二获取模块获取的所述每对人脸特征点的对称中点的第一位置信息和所述第一获取模块获取的所述第一人脸特征点的第一位置信息，确定所述待确定人脸图像的人脸转动角度。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述多个人脸特征点包括五个，所述五个人脸特征点包括第一对对称的人脸特征点、第二对对称的人脸特征点和剩下的一个第一人脸特征点。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：
第一获取子模块，用于根据所述第一获取模块获取的所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第一对称中点的第一位置信息；
第二获取子模块，用于根据所述第一获取模块获取的所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第二对称中点的第一位置信息。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
第一计算子模块，用于根据所述第一获取子模块获取的所述第一对称中点的第一位置信息和所述第一获取模块获取的所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算由所述第一对称中点和所述第一人脸特征点构成的第一线段的长度；
第二计算子模块，用于根据所述第二获取子模块获取的所述第二对称中点的第一位置信息和所述第一获取模块获取的所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算由所述第二对称中点和所述第一人脸特征点构成的第二线段的长度；
第三获取子模块，用于根据所述第一计算子模块计算的所述第一线段的长度和所述第二计算子模块计算的所述第二线段的长度之间的第一比值，从第一比值与人脸俯仰角的对应关系中获取所述待确定人脸图像的人脸俯仰角。
16.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
第三计算子模块，用于根据所述第一获取子模块获取的所述第一对称中点的第一位置信息、所述第二获取子模块获取的所述第二对称中点的第一位置信息和所述第一获取模块获取的所述第一人脸特征点的第一位置信息，计算所述第一人脸特征点到第三线段之间的第一垂直距离和第三线段的长度，所述第三线段是由所述第一对称中点与所述第二对称中点组成的线段；
第四计算子模块，用于根据所述第三计算子模块计算得到的所述第三线段的长度和所述第三获取子模块获取的所述待确定人脸图像的人脸俯仰角，计算第四线段的长度，所述第四线段为第三对称中点与第四对称中点之间的线段，所述第三对称中点是所述第一对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点，所述第四对称中点是所述第二对人脸特征点在正面人脸图像中的对称中点；
第四获取子模块，用于根据所述第三计算子模块计算得到的所述第一垂直距离和所述第四计算子模块计算得到的所述第四线段的长度之间的第二比值，从第二比值与人脸侧转角的对应关系中获取所述待确定人脸图像的人脸侧转角。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述根据所述第四计算子模块，包括：
获取单元，用于根据所述第三获取子模块获取得到的所述人脸俯仰角，从人脸俯仰角与第三比值的对应关系中获取对应的第三比值；
计算单元，用于根据所述获取单元获取得到的所述第三比值和所述第三计算子模块计算的所述第三线段的长度，计算第四线段的长度。
18.如权利要求12至17任一项权利要求所述的装置，其特征在于，所述装置，还包括：
确定计算模块，用于根据任一一对对称的人脸特征点中的每个人脸特征点的第一位置信息，确定第五线段，计算所述第五线段与水平线之间的夹角，得到所述待确定人脸图像的人脸旋转角度。
19.如权利要求13至17任一项权利要求所述的装置，其特征在于，所述装置，还包括：
第三获取模块，用于获取所述预设的多个人脸特征点在第一人脸图像中的第二位置信息，所述第一人脸图像是人脸转动预设人脸转动角度后拍摄的人脸图像；
建立模块，用于根据所述第三获取模块获取得到的所述预设的多个人脸特征点的第二位置信息建立线段比值与所述预设人脸转动角度的对应关系。
20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，所述预设人脸转动角度包括预设人脸俯仰角；
所述根据所述建立模块，包括：
第五获取子模块，用于根据所述第三获取模块获取得到的所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第二位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第五对称中点的第二位置信息；
第六获取子模块，用于根据所述第三获取模块获取得到的所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第一位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第六对称中点的第二位置信息；
第五计算子模块，用于根据所述第五获取子模块获取得到的所述第五对称中点的第二位置信息和所述第三获取模块获取得到的所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算由所述第五对称中点和所述第一人脸特征点构成的第六线段的长度；
第六计算子模块，用于根据所述第六获取子模块获取得到的所述第六对称中点的第二位置信息和所述第三获取模块获取得到的所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算由所述第六对称中点和所述第一人脸特征点构成的第七线段的长度；
第一建立子模块，用于建立所述第五计算子模块计算得到的所述第六线段和所述第六计算子模块计算得到的所述第七线段之间的第一比值与所述预设人脸俯仰角之间的对应关系。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述建立模块，还包括：
第七获取子模块，用于获取所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点在所述人脸的正面人脸图像中的第三位置信息，以及所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征在所述正面人脸图像中的第三位置信息；
第八获取子模块，用于根据所述第七获取子模块获取得到的所述第一对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取所述第一对对称的人脸特征点的第七对称中点的第三位置信息；
第九获取子模块，用于根据所述第七获取子模块获取得到的所述第二对对称的人脸特征点包括的每个人脸特征点的第三位置信息，获取所述第二对对称的人脸特征点的第八对称中点的第三位置信息；
第七计算子模块，用于根据所述第五获取子模块获取得到的所述第五对称中点的第二位置信息和所述第六获取子模块获取得到的所述第六对称中点的第二位置信息，计算由所述第五对称中点和所述第六对称中点构成的第八线段的长度；
第八计算子模块，用于根据所述第八获取子模块获取得到的所述第七对称中点的第三位置信息和所述第九获取子模块获取得到的所述第八对称中点的第三位置信息，计算由所述第七对称中点和所述第八对称中点构成的第九线段的长度；
第二建立子模块，用于建立所述第七计算子模块计算得到的所述第八线段与所述第八计算子模块计算得到的所述第九线段之间的第三比值与所述预设人脸俯仰角之间的对应关系。
22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，所述预设人脸转动角度包括预设人脸侧转角；
所述根据建立模块，还包括：
第九计算子模块，用于根据所述第五获取子模块获取得到的所述第五对称中点的第二位置信息、第六获取子模块获取得到的所述第六对称中点的第二位置信息和所述第三获取模块获取得到的所述第一人脸特征点的第二位置信息，计算所述第一人脸特征点到第八线段的第二垂直距离；
第三建立子模块，用于建立所述第九计算子模块计算得到的所述第二垂直距离与所述第八计算子模块计算得到的所述第九线段之间的第二比值与所述预设人脸侧转角之间的对应关系。
CN201610041938.7A 2016-01-21 2016-01-21 确定人脸转动角度的方法和装置 Active CN106991367B (zh)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610041938.7A CN106991367B (zh) 2016-01-21 2016-01-21 确定人脸转动角度的方法和装置
PCT/CN2017/070607 WO2017124929A1 (zh) 2016-01-21 2017-01-09 确定人脸转动角度的方法、装置及计算机存储介质
JP2018527759A JP6668475B2 (ja) 2016-01-21 2017-01-09 人の顔の回転角を決定するための方法およびデバイス、ならびにコンピュータ記憶媒体
KR1020187015392A KR102144489B1 (ko) 2016-01-21 2017-01-09 인간 얼굴의 회전 각도를 결정하기 위한 방법 및 디바이스, 및 컴퓨터 저장 매체
EP17740960.4A EP3407245B1 (en) 2016-01-21 2017-01-09 Method and device for determining rotation angle of human face, and computer-readable storage medium
US15/944,656 US10713812B2 (en) 2016-01-21 2018-04-03 Method and apparatus for determining facial pose angle, and computer storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610041938.7A CN106991367B (zh) 2016-01-21 2016-01-21 确定人脸转动角度的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106991367A true CN106991367A (zh) 2017-07-28
CN106991367B CN106991367B (zh) 2019-03-19

Family

ID=59361342

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610041938.7A Active CN106991367B (zh) 2016-01-21 2016-01-21 确定人脸转动角度的方法和装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10713812B2 (zh)
EP (1) EP3407245B1 (zh)
JP (1) JP6668475B2 (zh)
KR (1) KR102144489B1 (zh)
CN (1) CN106991367B (zh)
WO (1) WO2017124929A1 (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107679446A (zh) * 2017-08-17 2018-02-09 平安科技（深圳）有限公司 人脸姿态检测方法、装置及存储介质
CN107818305A (zh) * 2017-10-31 2018-03-20 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN109086727A (zh) * 2018-08-10 2018-12-25 北京奇艺世纪科技有限公司 一种确定人体头部的运动角度的方法、装置及电子设备
CN109389018A (zh) * 2017-08-14 2019-02-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种人脸角度识别方法、装置及设备
CN110032941A (zh) * 2019-03-15 2019-07-19 深圳英飞拓科技股份有限公司 人脸图像检测方法、人脸图像检测装置及终端设备
CN110879986A (zh) * 2019-11-21 2020-03-13 上海眼控科技股份有限公司 人脸识别的方法、设备和计算机可读存储介质
CN111033508A (zh) * 2018-04-25 2020-04-17 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种识别身体运动的系统和方法
CN111219940A (zh) * 2019-12-26 2020-06-02 青岛海尔智能技术研发有限公司 冰箱内灯光控制的方法及装置、冰箱
CN111444775A (zh) * 2020-03-03 2020-07-24 平安科技（深圳）有限公司 人脸关键点修正方法、装置以及计算机设备
CN111914783A (zh) * 2020-08-10 2020-11-10 深圳市视美泰技术股份有限公司 人脸偏转角度的确定方法、装置、计算机设备及介质
CN113011230A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 杭州萤石软件有限公司 一种人脸偏转角度的确定方法及装置
CN113705280A (zh) * 2020-05-21 2021-11-26 北京聚匠艺传媒有限公司 一种基于面部特征的人机交互方法及装置
CN113703564A (zh) * 2020-05-21 2021-11-26 北京聚匠艺传媒有限公司 一种基于面部特征的人机交互设备及系统
CN113705280B (zh) * 2020-05-21 2024-05-10 北京聚匠艺传媒有限公司 一种基于面部特征的人机交互方法及装置

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6304999B2 (ja) * 2013-10-09 2018-04-04 アイシン精機株式会社 顔検出装置、方法およびプログラム
WO2018033137A1 (zh) * 2016-08-19 2018-02-22 北京市商汤科技开发有限公司 在视频图像中展示业务对象的方法、装置和电子设备
CN107679497B (zh) * 2017-10-11 2023-06-27 山东新睿信息科技有限公司 视频面部贴图特效处理方法及生成系统
JP6791108B2 (ja) * 2017-12-11 2020-11-25 オムロン株式会社 顔位置検出装置
CN109165606B (zh) 2018-08-29 2019-12-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车辆信息的获取方法、装置以及存储介质
CN110909568A (zh) * 2018-09-17 2020-03-24 北京京东尚科信息技术有限公司 用于面部识别的图像检测方法、装置、电子设备及介质
CN111460870A (zh) * 2019-01-18 2020-07-28 北京市商汤科技开发有限公司 目标的朝向确定方法及装置、电子设备及存储介质
CN109949237A (zh) * 2019-03-06 2019-06-28 北京市商汤科技开发有限公司 图像处理方法及装置、图像设备及存储介质
US11120569B2 (en) * 2019-06-24 2021-09-14 Synaptics Incorporated Head pose estimation
DE102020206350A1 (de) * 2020-05-20 2022-01-27 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren zur Detektion von Vergleichspersonen zu einer Suchperson, Überwachungsanordnung, insbesondere zur Umsetzung des Verfahrens, sowie Computerprogramm und computerlesbares Medium
CN112069954B (zh) * 2020-08-26 2023-12-19 武汉普利商用机器有限公司 一种活体微表情检测方法及系统
CN112183421A (zh) * 2020-10-09 2021-01-05 江苏提米智能科技有限公司 一种人脸图像评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN112395949B (zh) * 2020-10-21 2023-06-20 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 多目标人群的虹膜图像获取装置与方法
CN112932407B (zh) * 2021-01-29 2022-11-15 上海市内分泌代谢病研究所 一种面部正面校准方法及系统
JP7481398B2 (ja) 2022-07-04 2024-05-10 ソフトバンク株式会社 判定装置、プログラム、及び判定方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090141947A1 (en) * 2007-11-29 2009-06-04 Volodymyr Kyyko Method and system of person identification by facial image
CN102156537A (zh) * 2010-02-11 2011-08-17 三星电子株式会社 一种头部姿态检测设备及方法
CN103558910A (zh) * 2013-10-17 2014-02-05 北京理工大学 一种自动跟踪头部姿态的智能显示器系统
CN103605965A (zh) * 2013-11-25 2014-02-26 苏州大学 一种多姿态人脸识别方法和装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040070565A1 (en) * 2001-12-05 2004-04-15 Nayar Shree K Method and apparatus for displaying images
US7050607B2 (en) * 2001-12-08 2006-05-23 Microsoft Corp. System and method for multi-view face detection
JP4708948B2 (ja) * 2005-10-03 2011-06-22 富士フイルム株式会社 顔向き特定方法、顔判別方法および装置並びにプログラム
JP2007241478A (ja) * 2006-03-06 2007-09-20 Fuji Xerox Co Ltd 画像処理装置、画像処理装置の制御方法及びプログラム
JP4341696B2 (ja) * 2007-05-18 2009-10-07 カシオ計算機株式会社 撮像装置、顔領域検出プログラム、及び、顔領域検出方法
JP2009245338A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Secom Co Ltd 顔画像照合装置
KR101694820B1 (ko) * 2010-05-07 2017-01-23 삼성전자주식회사 사용자 위치 인식 방법 및 장치
US9619105B1 (en) * 2014-01-30 2017-04-11 Aquifi, Inc. Systems and methods for gesture based interaction with viewpoint dependent user interfaces
US9928372B2 (en) * 2015-10-23 2018-03-27 Paypal, Inc. Selective screen privacy

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090141947A1 (en) * 2007-11-29 2009-06-04 Volodymyr Kyyko Method and system of person identification by facial image
CN102156537A (zh) * 2010-02-11 2011-08-17 三星电子株式会社 一种头部姿态检测设备及方法
CN103558910A (zh) * 2013-10-17 2014-02-05 北京理工大学 一种自动跟踪头部姿态的智能显示器系统
CN103605965A (zh) * 2013-11-25 2014-02-26 苏州大学 一种多姿态人脸识别方法和装置

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109389018A (zh) * 2017-08-14 2019-02-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种人脸角度识别方法、装置及设备
CN109389018B (zh) * 2017-08-14 2020-12-25 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种人脸角度识别方法、装置及设备
CN107679446A (zh) * 2017-08-17 2018-02-09 平安科技（深圳）有限公司 人脸姿态检测方法、装置及存储介质
WO2019033576A1 (zh) * 2017-08-17 2019-02-21 平安科技（深圳）有限公司 人脸姿态检测方法、装置及存储介质
US10929646B2 (en) 2017-10-31 2021-02-23 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Method and apparatus for image processing, and computer-readable storage medium
CN107818305A (zh) * 2017-10-31 2018-03-20 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN111033508A (zh) * 2018-04-25 2020-04-17 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种识别身体运动的系统和方法
CN109086727A (zh) * 2018-08-10 2018-12-25 北京奇艺世纪科技有限公司 一种确定人体头部的运动角度的方法、装置及电子设备
CN110032941A (zh) * 2019-03-15 2019-07-19 深圳英飞拓科技股份有限公司 人脸图像检测方法、人脸图像检测装置及终端设备
CN110032941B (zh) * 2019-03-15 2022-06-17 深圳英飞拓科技股份有限公司 人脸图像检测方法、人脸图像检测装置及终端设备
CN110879986A (zh) * 2019-11-21 2020-03-13 上海眼控科技股份有限公司 人脸识别的方法、设备和计算机可读存储介质
CN113011230A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 杭州萤石软件有限公司 一种人脸偏转角度的确定方法及装置
CN111219940A (zh) * 2019-12-26 2020-06-02 青岛海尔智能技术研发有限公司 冰箱内灯光控制的方法及装置、冰箱
CN111219940B (zh) * 2019-12-26 2023-09-22 青岛海尔智能技术研发有限公司 冰箱内灯光控制的方法及装置、冰箱
CN111444775A (zh) * 2020-03-03 2020-07-24 平安科技（深圳）有限公司 人脸关键点修正方法、装置以及计算机设备
CN111444775B (zh) * 2020-03-03 2023-10-27 平安科技（深圳）有限公司 人脸关键点修正方法、装置以及计算机设备
CN113703564A (zh) * 2020-05-21 2021-11-26 北京聚匠艺传媒有限公司 一种基于面部特征的人机交互设备及系统
CN113705280A (zh) * 2020-05-21 2021-11-26 北京聚匠艺传媒有限公司 一种基于面部特征的人机交互方法及装置
CN113705280B (zh) * 2020-05-21 2024-05-10 北京聚匠艺传媒有限公司 一种基于面部特征的人机交互方法及装置
CN111914783A (zh) * 2020-08-10 2020-11-10 深圳市视美泰技术股份有限公司 人脸偏转角度的确定方法、装置、计算机设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018537781A (ja) 2018-12-20
KR102144489B1 (ko) 2020-08-14
JP6668475B2 (ja) 2020-03-18
US20180225842A1 (en) 2018-08-09
WO2017124929A1 (zh) 2017-07-27
US10713812B2 (en) 2020-07-14
EP3407245A4 (en) 2019-01-16
EP3407245B1 (en) 2023-09-20
KR20180079399A (ko) 2018-07-10
CN106991367B (zh) 2019-03-19
EP3407245A1 (en) 2018-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106991367A (zh) 确定人脸转动角度的方法和装置
CN108229332A (zh) 骨骼姿态确定方法、装置及计算机可读存储介质
CN107835367A (zh) 一种图像处理方法、装置及移动终端
CN108985220B (zh) 一种人脸图像处理方法、装置及存储介质
CN107833178A (zh) 一种图像处理方法、装置及移动终端
CN103714161B (zh) 图像缩略图的生成方法、装置和终端
CN107255813A (zh) 基于3d技术的测距方法、移动终端、及存储介质
CN107948499A (zh) 一种图像拍摄方法及移动终端
CN107817939A (zh) 一种图像处理方法及移动终端
CN103473804A (zh) 一种图像处理方法、装置和终端设备
CN107770454A (zh) 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质
CN107580209A (zh) 一种移动终端的拍照成像方法及装置
CN106959761A (zh) 一种终端拍照方法、装置及终端
CN107704176A (zh) 一种图片调整方法及终端
CN107231470A (zh) 图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN107248137A (zh) 一种实现图像处理的方法及移动终端
CN108038825A (zh) 一种图像处理方法及移动终端
CN108881544A (zh) 一种拍照的方法及移动终端
CN107749046A (zh) 一种图像处理方法及移动终端
CN107613208A (zh) 一种对焦区域的调节方法及终端、计算机存储介质
CN105791946A (zh) 图像显示效果调整方法及装置
CN110717964B (zh) 场景建模方法、终端及可读存储介质
CN107529012A (zh) 照片调整方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN107753028A (zh) 拍照测身高的方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN108230372A (zh) 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230707

Address after: 518057 Tencent Building, No. 1 High-tech Zone, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province, 35 floors

Patentee after: TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) Co.,Ltd.

Patentee after: TENCENT CLOUD COMPUTING (BEIJING) Co.,Ltd.

Address before: 2, 518000, East 403 room, SEG science and Technology Park, Zhenxing Road, Shenzhen, Guangdong, Futian District

Patentee before: TENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) Co.,Ltd.

TR01 Transfer of patent right