CN109308682A - 一种人脸识别与卡通还原方法、装置、介质及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及互联网软件领域，尤其是一种人脸识别与卡通还原方法、装置、介质及系统。其方法包括如下步骤：获取用户上传的图像；识别所述图像中的人脸特征；将所述人脸特征与预建立的卡通素材库中的素材进行对比；利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象。本发明可以通过深度学习算法的不断精进和素材库的不断增加，提高人脸还原的相似度，具备较强的可扩展性。实际应用中能迅速识别人脸五官特征进行还原，并通过人脸融合技术，保证相似度的同时提升美观度。此外，本发明还可以应用在发型设计中，能与还原的发型完美结合，高度还原人脸与发型的关系，为消费者选择发型时提供参考，具备极大的商业价值。

Description

一种人脸识别与卡通还原方法、装置、介质及系统

技术领域

本发明涉及互联网软件领域，尤其是一种人脸识别与卡通还原方法、装置、介质及系统。

背景技术

随着数字媒体技术逐渐融入生活，极大地影响着人们的生活和工作方式，利用计算机生成的卡通人脸图形在很多领域具有广泛的应用，如视频会议、网络游戏、移动数字娱乐中，使用虚拟卡通图像代替真实人脸，不仅可以提高数据传送的速度，而且能够很好地营造轻松、和谐的气氛。但是传统卡通图像并不兼具相似度和风格化。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种人脸识别与卡通还原方法、装置、介质及系统旨在克服现有技术的不足。

为了实现上述目的，第一方面，本发明提供的人脸识别与卡通还原方法，包括如下步骤：获取用户上传的图像；识别所述图像中的人脸特征；将所述人脸特征与预建立的卡通素材库中的素材进行对比；利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象。

第二方面，本发明提供的人脸识别与卡通还原装置，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明的第一方面中所述的方法。

第三方面，本发明提供的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如本发明的第一方面中所述的方法。

第四方面，本发明提供的人脸识别与卡通还原系统，包括人脸识别与卡通还原装置和移动设备，所述人脸识别与卡通还原装置与移动设备通信连接；所述人脸识别与卡通还原装置执行如本发明的第一方面中所述的方法。

本发明的有益效果是：本发明可以通过深度学习算法的不断精进和素材库的不断增加，提高人脸还原的相似度，具备较强的可扩展性。实际应用中能迅速识别人脸五官特征进行还原，并通过人脸融合技术，保证相似度的同时提升美观度。此外，本发明还可以应用在发型设计中，能与还原的发型完美结合，高度还原人脸与发型的关系，为消费者选择发型时提供参考，具备极大的商业价值。

附图说明

图1为本发明第一实施例人脸识别与卡通还原方法的流程图；

图2为本发明第二实施例人脸识别与卡通还原方法的流程图；

图3为本发明第三实施例人脸识别与卡通还原装置的示意图；

图4为本发明第四实施例人脸识别与卡通还原系统的框图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。

在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。

如图1所示，本发明的第一实施例中所示出的人脸识别与卡通还原方法，包括如下步骤：

S101，获取用户上传的图像。

其中，用户可以通过移动设备拍摄并上传角度正面、光照均匀、表情正常、五官无遮挡的图像。所述移动设备包括但不限于手机、电脑或者其他具有拍照功能的智能硬件。在另外的一个实施例中，也可以通过从移动设备的电子相册中直接获取图像。

S102，识别所述图像中的人脸特征。

本实施例中，通过人脸识别技术识别所述图像中人物的性别、年龄、脸型、肤色、上庭长度和五官位置。对图像中人脸的五官参数进行计算并抽象分类。进一步得到五官和脸型数据，如脸型的长短、类型、大小；眉毛的宽度、高低、折角等。

S103，将所述人脸特征与预建立的卡通素材库中的素材进行对比。

本发明能够利用深度学习算法的不断精进使素材库不断增加，提高人脸还原的相似度，具备较强的可扩展性。

S104，利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象。

在一个实施例中，某用户上传的图像中的人脸通过识别后为方形脸、脸长且大、眉毛属于眉低、眉宽且无折角；则通过匹配规则为用户检索编号为方形脸、脸长且大、眉毛属于眉低、眉宽且无折角的底图素材，并将底图和用户的自拍以一定的权重值相互融合，最终得到兼具相似度和风格化的人脸素材；进一步地，在进行相互融合时，可根据实际的需要进行选用不同的权重值，在此处就不做限定。在另外的一个或一些实施例中，由于用户上传的图像中的人脸的五官特征都各有差异，但在进行还原时的步骤都与前述基本类似，在此就不再一一进行列举。

如图2所示，本发明的第二实施例中所示出的人脸识别与卡通还原方法，所述人脸识别与卡通还原方法适用于人脸识别与卡通还原装置，所述人脸识别与卡通还原方法包括如下步骤：

S201，人脸识别与卡通还原装置获取用户上传的图像。

本实施例中，所述的人脸识别与卡通还原装置为服务器或服务器集群。在另外的一个实施例中，所述人脸识别与卡通还原装置还可以为具有图像处理功能以及接收输出功能的计算机设备。

S202，人脸识别与卡通还原装置识别所述图像中的人脸特征。

本实施例中，通过人脸识别技术识别所述图像中人物的性别、年龄、脸型、肤色、上庭长度和五官位置。并对图像中人脸的五官参数进行计算并抽象分类。进一步得到五官和脸型数据，如脸型的长短、类型、大小；眉毛的宽度、高低、折角等。

S203，人脸识别与卡通还原装置建立卡通素材库。

本实施例中，对人脸的五官等特征进行类型分类，并抽取最具代表性的样本，将样本卡通化，建立一个卡通素材库，进一步地，本发明可以通过搜集真人人物样本，将人脸按脸型、眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇5个维度进行划分，其中眉毛选取12个特征，脸型选取4个特征，共计48种五官特征。通过人脸识别技术，识别图像中人脸的面部特征，以便于与卡通素材库进行比对。

S204，人脸识别与卡通还原装置将所述人脸特征与预建立的卡通素材库中的素材进行对比。

S205，人脸识别与卡通还原装置利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象。

需要进行说明的是，本发明还可以应用在发型设计中，能与还原的卡通发型完美结合，高度还原人脸与发型的关系。而在进行发型卡通还原的时候具体可包括：

获取用户上传的发型图像。其中，用户可以通过移动设备拍摄并上传角度正面、背景干净的发型图像。所述移动设备包括但不限于手机、电脑或者其他具有拍照功能的智能硬件。在另外的一个实施例中，也可以通过从电子相册中直接获取发型图像。

识别图像中的发型特征。进一步地，在识别图像中的发型特征时包括但不限于以下7个基本维度，即发长、形状、刘海、发尾方向、质感、重量感和发色。进一步地，在识别上述7个基本维度时具体包括：1、识别所述图像中发型的发长长度，并将发长分为短发、中发和长发；所述短发分为超短发、耳上短发、耳中短发，所述中发分为短bob、长bob和中发，所述长发分为中长发、长发、超长发。2、识别所述发型图像中发型的整体形状，并根据发型整体外轮廓形状分为倒三角形、菱形和三角形。3、识别所述发型图像中发型的刘海是否存在；若不存在刘海，则根据头发分缝位置，分为中分和侧分。若存在刘海，则识别所述刘海的轮廓，并根据刘海的轮廓将刘海分为齐刘海、斜分刘海、中分刘海、空气刘海和锯齿刘海。以及，识别所述刘海的长度，并根据刘海的长度将刘海分为短刘海、眉上刘海、眉中刘海和眉下刘海。4、识别所述图像中发型的发尾弯曲方向，并根据发型的发尾弯曲方向将发尾方向分为内扣、自然和外翻。5、识别所述图像中发型的长度，并根据发型的长度将质感分为质感短发类、质感中发类和质感长发类；所述质感短发类包括直发、弱卷和强卷，所述质感中发类包括直发、半卷、中卷和小卷，所述质感长发类包括直发、半卷、中卷、大卷和小卷。6、识别所述图像中发型的形态，并根据发型的形态将重量感分为空气感、自然和固定感。7、对所述图像中分割出来的发型区域提取RGB值，并归档至相应发色。

建立卡通素材库。其中，所述卡通素材是通过对所有不同发型维度进行拆解和分类，并将所有发型特征抽象出来，进行数学化表达，通过对大量图片进行全监学习训练，得出一系列目标参数，如头发的整体形状、发型的长度、刘海的形状与长度、头发卷曲度等。根据输出的各维度结果，调取素材库中相对应的卡通化素材，最终组合成一款完整的发型。

根据所述发型特征在卡通素材库中匹配素材。由于所述卡通素材库中包括了各种发型的卡通素材，只需在所述卡通素材中进行匹配找到与发型特征相似度最高的素材，即可完成匹配素材的步骤。

利用所述素材组合卡通化发型形象。进一步地，将所有匹配完成的素材进行组合即可得到卡通化发型形象。此外，在进行对人脸的身体、服装和背景等进行卡通化还原与进行卡通化发型形象还原时的方法基本类似，在此不再赘述。通过将人脸的脸型、发型、身体、服装和背景等部分分别进行还原即可得到完整的人脸卡通形象。

S206，人脸识别与卡通还原装置将还原后的人脸卡通形象回传至移动设备。

如图3所示，本发明的第三实施例中所示出的人脸识别与卡通还原装置，

包括输入设备41、处理器42、存储器43和输出设备44，所述处理器42、输入设备41、输出设备44和存储器43通过通信总线40相互连接，所述存储器43用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器42被配置用于调用所述程序指令；进一步地，所述处理器42被配置用于调用所述程序指令执行人脸识别与卡通还原方法的步骤具体为：

处理器42通过输入设备41获取用户上传的图像。所述的人脸识别与卡通还原装置为服务器或服务器集群。在另外的一个实施例中，所述人脸识别与卡通还原装置还可以为具有图像处理功能以及接收输出功能的计算机设备。

处理器42识别所述图像中的人脸特征。通过人脸识别技术识别所述图像中人物的性别、年龄、脸型、肤色、上庭长度和五官位置。并对图像中人脸的五官参数进行计算并抽象分类。进一步得到五官和脸型数据，如脸型的长短、类型、大小；眉毛的宽度、高低、折角等。

处理器42建立卡通素材库。对人脸的五官、身材、发型等特征进行类型分类，并抽取最具代表性的样本，将样本卡通化，建立一个卡通素材库；通过人脸识别技术，识别图像中人脸的面部特征和发型特征，以便于与卡通素材库进行比对。

处理器42将所述人脸特征与预建立的卡通素材库中的素材进行对比。所述卡通素材库中包括但不限于发型、身体、服装和背景等素材。本发明能够利用深度学习算法的不断精进使素材库不断增加，提高人脸还原的相似度，具备较强的可扩展性。

处理器42利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象。其中，利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象与本发明的第一实施例中所记载的基本类似，在此不再累述。需要进行说明的是，本发明还可以应用在发型设计中，能与还原的发型完美结合，高度还原人脸与发型的关系。而在进行发型还原的时候具体可包括：

识别图像中的发型特征；进一步地，在识别图像中的发型特征时包括但不限于以下7个基本维度，即发长、形状、刘海、发尾方向、质感、重量感和发色。进一步地，在识别上述7个基本维度时具体包括：1、识别所述图像中发型的发长长度，并将发长分为短发、中发和长发；所述短发分为超短发、耳上短发、耳中短发，所述中发分为短bob、长bob和中发，所述长发分为中长发、长发、超长发。2、识别所述发型图像中发型的整体形状，并根据发型整体外轮廓形状分为倒三角形、菱形和三角形。3、识别所述发型图像中发型的刘海是否存在；若不存在刘海，则根据头发分缝位置，分为中分和侧分。若存在刘海，则识别所述刘海的轮廓，并根据刘海的轮廓将刘海分为齐刘海、斜分刘海、中分刘海、空气刘海和锯齿刘海。以及，识别所述刘海的长度，并根据刘海的长度将刘海分为短刘海、眉上刘海、眉中刘海和眉下刘海。4、识别所述图像中发型的发尾弯曲方向，并根据发型的发尾弯曲方向将发尾方向分为内扣、自然和外翻。5、识别所述图像中发型的长度，并根据发型的长度将质感分为质感短发类、质感中发类和质感长发类；所述质感短发类包括直发、弱卷和强卷，所述质感中发类包括直发、半卷、中卷和小卷，所述质感长发类包括直发、半卷、中卷、大卷和小卷。6、识别所述图像中发型的形态，并根据发型的形态将重量感分为空气感、自然和固定感。7、对所述图像中分割出来的发型区域提取RGB值，并归档至相应发色。

建立卡通素材库。其中，所述卡通素材是通过对所有不同发型维度进行拆解和分类，并将所有发型特征抽象出来，进行数学化表达，通过对大量图片进行全监学习训练，得出一系列目标参数，如头发的整体形状、发型的长度、刘海的形状与长度、头发卷曲度等。根据输出的各维度结果，调取素材库中相对应的卡通化素材，最终组合成一款完整的发型。

根据所述发型特征在卡通素材库中匹配素材。由于所述卡通素材库中包括了各种发型的卡通素材，只需在所述卡通素材中进行匹配找到与发型特征相似度最高的素材，即可完成匹配素材的步骤。

利用所述素材组合卡通化发型形象。进一步地，将所有匹配完成的素材进行组合即可得到卡通化发型形象。此外，在进行对人脸的身体、服装和背景等进行卡通化还原与进行卡通化发型形象还原时的方法基本类似，在此不再赘述。通过将人脸的脸型、发型、身体、服装和背景等部分分别进行还原即可得到完整的人脸卡通形象。

最后，处理器42将还原后的人脸卡通形象通过输出设备44回传至移动设备。

处理器42用于运行或执行被存储在内部存储器43中的操作系统，各种软件程序，以及自身的指令集，并用于处理来自于触摸式输入装置或自其它外部输入途径接收到的数据和指令，以实现各种功能。处理器42可以包括但不限于中央处理器(CPU)、通用图像处理器(GPU)、微处理器(MCU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)，应用专用集成电路(ASIC)中的一种或多种。在一些实施例中，处理器42和存储器控制器104可在单个芯片上实现。在一些其他实施方案中，它们可分别在彼此独立的芯片上实现。

应当理解，在本发明实施例中，所称存储器43可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器42提供指令和数据。存储器43的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器43还可以存储有设备类型的相关信息。

本发明的第四实施例所示出的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如本发明第一或第二实施中所述的人脸识别与卡通还原方法的步骤。

具体的，所述计算机可读存储介质可包括缓存(Cache)、高速随机存取存储器(RAM)，例如常见的双倍数据率同步动态随机存取内存(DDR SDRAM)，并且还可包括非易失性存储器(NVRAM)，诸如一个或多个只读存储器(ROM)、磁盘存储设备、闪存(Flash)存储器设备、或其他非易失性固态存储器设备例如光盘(CD-ROM，DVD-ROM)，软盘或数据磁带等。

如图4所示，本发明的第五实施例中所示出的人脸识别与卡通还原系统，所述人脸识别与卡通还原系统包括人脸识别与卡通还原装置和移动设备，所述人脸识别与卡通还原装置与所述移动设备通信连接。其中，人脸识别与卡通还原装置如本发明的第一或第二实施例中所述，所述移动设备包括但不限于手机、电脑或者其他具有拍照功能的智能硬件。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (9)

1.一种人脸识别与卡通还原方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取用户上传的图像；

识别所述图像中的人脸特征；

将所述人脸特征与预建立的卡通素材库中的素材进行对比；

利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象。

2.根据权利要求1所述的人脸识别与卡通还原方法，其特征在于，识别所述图像中的人脸特征具体包括：

识别所述图像中人物的性别、年龄、脸型、肤色、上庭长度和五官位置。

3.根据权利要求1所述的人脸识别与卡通还原方法，其特征在于，所述人脸识别与卡通还原方法还包括：

建立卡通素材库，所述卡通素材库中包括脸型、眉毛、眼睛、鼻子和嘴唇素材。

4.根据权利要求1所述的人脸识别与卡通还原方法，其特征在于，获取用户上传的图像具体包括：

获取用户通过移动设备或相册上传的角度正面、光照均匀、表情正常、五官无遮挡的图像。

5.根据权利要求1所述的人脸识别与卡通还原方法，其特征在于，利用相似度最高的素材和所述图像还原人脸卡通形象具体包括：

将所述相似度最高的素材与所述图像以一定权重值进行融合，得到兼具相似度和风格化的人脸卡通形象。

6.根据权利要求1所述的人脸识别与卡通还原方法，其特征在于，所述人脸识别与卡通还原方法还包括：

将还原后的人脸卡通形象回传至移动设备。

7.一种人脸识别与卡通还原装置，其特征在于：包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。

9.一种人脸识别与卡通还原系统，其特征在于：包括人脸识别与卡通还原装置和移动设备，所述人脸识别与卡通还原装置与移动设备通信连接；所述人脸识别与卡通还原装置执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。