CN109816746A - 素描图像生成方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种素描图像生成方法及相关产品，其中，方法包括：对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；依据所述扫描信息确定脸型图像；依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。采用本申请实施例，能够通过依据脸部模型生成素描图像，丰富了素描图像的使用范围。

Description

素描图像生成方法及相关产品

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种素描图像生成方法及相关产品。

背景技术

在司法领域和数码娱乐产业中的广泛应用，自动肖像合成技术近年来引起人们的关注。例如，在司法领域，用素描肖像在警方的照片数据库中搜索犯罪嫌疑人是十分重要的应用。目前来看，素描的话，主要通过描述者的陈述，依据陈述转化为素描图像，如此，限制了素描图像的使用范围。

发明内容

本申请实施例提供了一种素描图像生成方法及相关产品，可以依据脸部模型生成素描图像，丰富了素描图像的使用范围。

第一方面，本申请实施例提供了一种素描图像生成方法，包括：

对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；

依据所述扫描信息确定脸型图像；

依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；

在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

可选地，所述方法还包括：

对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

按照预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值；

依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

进一步可选地，所述依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象，包括：

对所述目标素描图像进行轮廓提取，得到目标外围轮廓；

将所述目标特征点集与人脸图像j的特征点集进行匹配，得到第一匹配值，所述人脸图像j为所述预设数据库中的任一人脸图像；

将所述目标外围轮廓与所述人脸图像j的外围轮廓进行匹配，得到第二匹配值；

获取特征点集对应的第一权值，以及外围轮廓对应的第二权值；

依据所述第一匹配值、所述第二匹配值、所述第一权值和所述第二权值进行加权运算，得到目标匹配值；

在所述目标匹配值大于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j为目标对象；

在所述目标匹配值小于或等于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j不为所述目标对象。

第二方面，本申请实施例提供了一种素描图像生成装置，包括:

扫描单元，用于对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；

第一确定单元，用于依据所述扫描信息确定脸型图像；

第二确定单元，用于依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；

添加单元，用于在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具备如下有益效果：

可以看出，通过本申请实施例所描述的素描图像生成方法及相关产品，对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息，依据扫描信息确定脸型图像，依据脸型图像的几何结构在脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置，在脸型图像中添加多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像，如此，可以依据扫描一个模型，得到该模型的脸型图像，并依据该脸型图像确定并添加相应的素描特征描述符，得到素描图像，丰富了素描图像的使用范围。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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1A是本申请实施例提供的一种素描图像生成方法的实施例流程示意图；

图1B是本申请实施例提供的三维角度值的演示示意图；

图1C是本申请实施例提供的人脸模型实现素描功能的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种素描图像生成方法的另一实施例流程示意图；

图3A是本申请实施例提供的一种素描图像生成装置的实施例结构示意图；

图3B是本申请实施例提供的图3A所描述的素描图像生成装置的又一结构示意图；

图4是本申请实施例提供的一种电子设备的实施例结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置展示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所描述电子设备可以包括智能手机(如Android手机、iOS手机、Windows Phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(MID，MobileInternet Devices)或穿戴式设备等，上述仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述装置，当然，上述电子设备还可以为服务器。

需要说明的是，本申请实施例中的电子设备可与多个摄像头连接，每一摄像头均可用于抓拍视频图像，每一摄像头均可有一个与之对应的位置标记，或者，可有一个与之对应的编号。通常情况下，摄像头可设置在公共场所，例如，学校、博物馆、十字路口、步行街、写字楼、车库、机场、医院、地铁站、车站、公交站台、超市、酒店、娱乐场所等等。摄像头在拍摄到视频图像后，可将该视频图像保存到电子设备所在系统的存储器。存储器中可存储有多个图像库，每一图像库可包含同一人的不同视频图像，当然，每一图像库还可以用于存储一个区域的视频图像或者某个指定摄像头拍摄的视频图像。本申请实施例中，预设数据库则可以通过对视频图像进行解析，得到不同的人脸图像构成。

进一步可选地，本申请实施例中，摄像头拍摄的每一帧视频图像均对应一个属性信息，属性信息为以下至少一种：视频图像的拍摄时间、视频图像的位置、视频图像的属性参数(格式、大小、分辨率等)、视频图像的编号和视频图像中的人物特征属性。上述视频图像中的人物特征属性可包括但不仅限于：视频图像中的人物个数、人物位置、人物角度值、年龄、图像质量等等。

进一步需要说明的是，每一摄像头采集的视频图像通常为动态人脸图像，因而，本申请实施例中可以对人脸图像的角度值信息进行规划，上述角度值信息可包括但不仅限于：水平转动角度值、俯仰角或者倾斜度。例如，可定义动态人脸图像数据要求两眼间距不小于30像素，建议60像素以上。水平转动角度值不超过±30°、俯仰角不超过±20°、倾斜角不超过±45°。建议水平转动角度值不超过±15°、俯仰角不超过±10°、倾斜角不超过±15°。例如，还可对人脸图像是否被其他物体遮挡进行筛选，通常情况下，饰物不应遮挡脸部主要区域，饰物如深色墨镜、口罩和夸张首饰等，当然，也有可能摄像头上面布满灰尘，导致人脸图像被遮挡。本申请实施例中的视频图像的图片格式可包括但不仅限于：BMP，JPEG，JPEG2000，PNG等等，其大小可以在10-30KB之间，每一视频图像还可以对应一个拍摄时间、以及拍摄该视频图像的摄像头统一编号、与人脸图像对应的全景大图的链接等信息(人脸图像和全局图片建立特点对应性关系文件)。

请参阅图1A，为本申请实施例提供的一种素描图像生成方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的素描图像生成方法，包括以下步骤：

101、对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息。

其中，上述预设脸部模型可以为以下至少一种：塑料模特的头部、头颅或者其他面部模型等等，在此不做限定。电子设备可以对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息，扫描信息可以为二维图像，也可以为三维图像，例如，3D头部模型。上述扫描信息可以为以下至少一种：尺寸、3D模型、2D图像等等，在此不做限定。

举例说明下，电子设备可以对一个头颅进行扫描，从而，得到一个3D头部模型，进一步地，电子设备可以采用虚拟摄像头对该3D头部模型进行拍摄，可以得到正脸的2D人脸图像。当然，扫描信息还可以为侧脸图像，该侧脸图像可以对应一个三维角度值，在其为侧脸图像时，则可以通过仿射变换，将其投影到正脸图像，或者，可以依据对称性原理，对部分人脸图像进行完善，得到正脸图像，于是，可以通过正脸图像确定脸型。本申请实施例中，电子设备可以通过摄像头或者超声波传感器或者激光扫描仪对预设脸部模型进行扫描，电子设备可以包括深度摄像头，或者，深度摄像头+可见光摄像头，例如，可以通过可见光摄像头获取扫描信息(侧脸图像)，通过深度摄像头确定该扫描信息(侧脸图像)对应的三维角度值，即对应三维空间坐标系，x方向的x角度值，y方向的y角度值和z方向的z角度值，如此，可以精准描述摄像头与人脸图像之间的角度关系。不同的角度则在一定程度上影响识别精度，例如，人脸角度直接影响到特征点数量或者特征点质量。上述三维角度值可以理解为人脸相对于摄像头之间的三维夹角，如图1B所示，图1B示出了摄像头与预设人脸模型之间存在x方向、y方向以及z方向之间的夹角。

102、依据所述扫描信息确定脸型图像。

其中，脸型图像可以理解为人脸的外围轮廓，该外围轮廓反映了人脸的脸型，脸型可以为以下至少一种：申字形脸、长方形脸、方型脸、圆形脸、由字形脸、甲字形脸等等，在此不做限定。具体地，申字形脸(也称为菱形脸或钻石脸):额头狭小，两腮消瘦，颧骨较高，下巴比较尖，是最具立体感的脸形；长方形脸(也称为国字型脸):长方形脸是长脸和方脸的一种混合脸型，不仅脸长且额角和腮部都比较宽，棱角过于分明；方型脸(也称正方形脸):方形脸的特征是圆脸方下巴，长宽相近，线条平直有力；圆形脸(也称娃娃脸):圆脸型的人脸短、面颊圆，长宽几乎相等；由字形脸(也称梨形脸或三角形脸):腮部过大，常见于胖人；甲字形(也称瓜子脸或倒三角脸):下巴比较尖。

可选地，在所述扫描信息包括三维脸部信息；上述步骤102，依据所述扫描信息确定脸型图像，可包括如下步骤：

21、对所述三维脸部信息进行角度调整，得到正脸的三维脸部信息；

22、将所述正脸的三维脸部信息转化为二维图像；

23、对所述二维图像进行轮廓提取，得到至少一个轮廓；

24、将所述至少一个轮廓中的最外围轮廓作为所述脸型图像。

其中，在上述扫描信息为三维脸部信息时，则其可以包含各个角度的人脸，因此，可以对该三维脸部信息进行角度调整，得到正脸的三维脸部信息，可以进一步地，可以将该正脸的三维脸部信息转化为二维图像，可以对该二维图像进行轮廓提取，得到至少一个轮廓，将该至少一个轮廓中的最外围轮廓作为脸型图像，如此，可以精准地确定脸型，提升素描描述准确率。

103、依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置。

本申请实施例中，素描描述符可以理解为人脸的一个部位，多个素描描述符则可以构成一个素描图像。素描描述符可以为以下至少一种：眼睛图像、鼻子图像、眉毛图像、眼镜图像、嘴唇图像、耳朵图像、脸型图像、下巴图像、胡须图像等等，在此不做限定。上述每一素描描述符均可以对应一个原始模板，再采用卷积神经网络或者对抗网络生成各种各样的素描描述符。

可选地，上述步骤103，依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，可包括如下步骤：

31、依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型区域中进行定位，得到多个第一区域；

32、获取所述预设脸型模型对应的目标对象的目标辅助信息；

33、按照预设的辅助信息与调整系数，确定所述目标辅助信息对应的目标调整系数；

34、依据所述目标调整系数对所述多个第一区域的区域进行调整，得到所述多个目标区域。

其中，上述辅助信息可以为以下至少一种：身高、体重、视力、年龄、职业等等，在此不做限定，另外，在预设脸部模型来自于非生命体时，辅助信息可以为以下至少一种：生命终结时间、生命终结原因等等，在此不做限定。电子设备中还可以预先存储预设的辅助信息与调整系数，身高不一样，则有可能五官位置不一样，体重不一样，则五官位置也可能不一样，而视力强的话，视力清晰，则眼睛大，而视力弱的话，则可能眼睛小。如下以视力为例，提供一种辅助信息与调整系数之间的映射关系，具体如下：

视力	调整系数
		1.0-1.5	1.0
0.8-1.0	0.95
		0.6-0.8	0.8
0-0.6	0.6

104、在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

其中，具体实现中，由于脸型图像为一个外围轮廓，则可以在该脸型图像中的多个目标区域中每一目标区域中添加对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

可选地，所述多个目标区域中每一目标区域对应一个唯一位置标识；

上述步骤104，在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，可包括如下步骤：

41、获取目标区域i的目标唯一位置标识，所述目标区域i为所述多个目标区域中的任一目标区域；

42、按照预设的唯一位置标识与素描特征描述符类型之间的映射关系，确定所述目标唯一位置标识对应的目标素描特征描述符类型；

43、依据所述目标素描特征描述符类型在预设素描描述符库中搜索与所述脸型图像的脸型对应的素描特征描述符，得到目标素描特征描述符；

44、依据所述脸型图像的尺寸对所述目标素描特征描述符的尺寸进行尺寸调整；

45、将尺寸调整后的所述目标素描特征描述符添加到所述目标区域i的位置。

其中，上述多个目标区域中每一目标区域可以对应一个唯一位置标识，唯一位置标识可以为数字编号，或者，文字，例如，4，又例如，右眼。具体实现中，电子设备中可以预先存储预设的唯一位置标识与素描特征描述符类型之间的映射关系，素描特征描述符类型可以为以下至少一种：左眼、右眼、鼻子、嘴唇、胡须(络腮胡、山羊胡等等)、眉毛、双眼皮、单眼皮、痣等等，在此不做限定。电子设备中还可以存储预设素描描述符库，该预设素描描述符库中可以存储各种各样的素描特征描述符，当然，预设素描描述符库中包含多个素描特征描述符集合，也可以每一种脸型对应一个集合。

具体实现中，电子设备可以获取目标区域i的目标唯一位置标识，该目标区域i为多个目标区域中的任一目标区域，按照预设的唯一位置标识与素描特征描述符类型之间的映射关系，确定目标唯一位置标识对应的目标素描特征描述符类型，依据目标素描特征描述符类型在预设素描描述符库中搜索与脸型图像的脸型对应的素描特征描述符，得到目标素描特征描述符，由于特征描述符的尺寸大小不一，因此，可以依据脸型图像的尺寸对目标素描特征描述符的尺寸进行尺寸调整，具体地，电子设备中可以预先存储脸型尺寸与目标素描特征描述符之间的比例尺，依据该比例尺可以对目标素描特征描述符的尺寸进行调整，最后，可以将尺寸调整后的目标素描特征描述符添加到目标区域i的位置，以此类推，可以完成每个区域的素描特征描述符的添加操作，从而，得到更加真实的素描图像。

进一步可选地，上述步骤104之后，还可以包括如下步骤：

A1、对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

A2、依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

A3、按照预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值；

A4、依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

其中，电子设备中可以预先存储预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，预设数据库也可以事先建立，该预设数据库中包括至少一个人脸图像。具体实现中，电子设备可以对目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集，依据该目标特征点集，可以确定目标素描图像的目标特征点分布密度，目标特征点分布密度＝目标特征点集的数量/目标素描图像的面积，进一步地，可以依据上述映射关系确定目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值，依据该目标匹配阈值，可以将目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与目标素描图像匹配成功的目标对象，即目标素描图像与目标对象的人脸图像之间的匹配值大于目标匹配阈值时，则可以认为两者匹配成功，如此，可以动态调整匹配阈值，提高检索效率。

其中，上述特征点提取可以为以下至少一种：卷积神经网络算法、尺度不变特征提取(scale invariant feature transform，sift)、harris角点检测算法等等，在此不做限定。进一步地，上述步骤A4，依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象，可包括如下步骤：

A41、对所述目标素描图像进行轮廓提取，得到目标外围轮廓；

A42、将所述目标特征点集与人脸图像j的特征点集进行匹配，得到第一匹配值，所述人脸图像j为所述预设数据库中的任一人脸图像；

A43、将所述目标外围轮廓与所述人脸图像j的外围轮廓进行匹配，得到第二匹配值；

A44、获取特征点集对应的第一权值，以及外围轮廓对应的第二权值；

A45、依据所述第一匹配值、所述第二匹配值、所述第一权值和所述第二权值进行加权运算，得到目标匹配值；

A46、在所述目标匹配值大于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j为目标对象；

A47、在所述目标匹配值小于或等于所述目标匹配阈值时，确认所述人脸图像j不为所述目标对象。

其中，具体实现中，电子设备可以对目标素描图像进行轮廓提取，得到目标外围轮廓，可以将目标特征点集与人脸图像j的特征点集进行匹配，得到第一匹配值，上述人脸图像j为预设数据库中的任意人脸图像，可以将目标外围轮廓与人脸图像j的外围轮廓进行匹配，得到第二匹配值，获取特征点集对应的第一权值，以及外围轮廓对应的第二权值，该第一权值、第二权值均可以预先设置，第一权值+第二权值＝1，进而，目标匹配值＝第一匹配值*第一权值+第二匹配值*第二权值，在目标匹配值大于目标匹配阈值时，确认人脸图像j为目标对象，反之，在目标匹配值小于或等于目标匹配阈值时，确认人脸图像j不为目标对象，如此，可以更精准地实现人脸识别。上述轮廓提取算法可以为以下至少一种：霍夫变换、canny算子、拉普拉斯算法等等，在此不做限定。

举例说明下，如图1C所示，图1C示出了由预设脸部模型得到的脸型图像，最终实现素描图像，其中，左侧为脸型图像，右侧为素描图像。本申请实施例中，利用脸型与素描特征描述符之间的位置关系，在脸型图像中添加相应的素描特征描述符，生成最终的素描图像。

具体实现中，本申请实施例可以应用于司法领域，例如，通过扫描头颅生成素描图像，当然，还可以是对不完整的人脸图像进行素描图像处理，另外，还可以实现一些趣味应用，例如，扫描一个模特，生成一个素描图像。

可以看出，通过本申请实施例所描述的素描图像生成方法，对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息，依据扫描信息确定脸型图像，依据脸型图像的几何结构在脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置，在脸型图像中添加多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像，如此，可以依据扫描一个模型，得到该模型的脸型图像，并依据该脸型图像确定并添加相应的素描特征描述符，得到素描图像，丰富了素描图像的使用范围。

与上述一致地，请参阅图2，为本申请实施例提供的一种素描图像生成方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的素描图像生成方法，包括以下步骤：

201、对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；

202、依据所述扫描信息确定脸型图像；

203、依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；

204、在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

205、对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集。

206、依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度。

207、按照预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值。

208、依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

其中，上述步骤201-步骤208所描述的素描图像生成方法可参考图1A所描述的素描图像生成方法的对应步骤。

可以看出，通过本申请实施例所描述的素描图像生成方法，对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息，依据扫描信息确定脸型图像，依据脸型图像的几何结构在脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置，在脸型图像中添加多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像，对目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集，依据目标特征点集，确定目标素描图像的目标特征点分布密度，按照预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，确定目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值，依据目标匹配阈值以及目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与目标素描图像匹配成功的目标对象，如此，可以依据扫描一个模型，得到该模型的脸型图像，并依据该脸型图像确定并添加相应的素描特征描述符，得到素描图像，丰富了素描图像的使用范围，还有助于实现精准搜索犯罪嫌疑人。

与上述一致地，以下为实施上述素描图像生成方法的装置，具体如下：

请参阅图3A，为本申请实施例提供的一种素描图像生成装置的实施例结构示意图。本实施例中所描述的素描图像生成装置，包括：扫描单元301、第一确定单元302、第二确定单元303和添加单元304，具体如下：

扫描单元301，用于对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；

第一确定单元302，用于依据所述扫描信息确定脸型图像；

第二确定单元303，用于依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；

添加单元304，用于在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

其中，上述扫描单元301可用于实现上述步骤101所描述的方法，第一确定单元302可用于实现上述步骤102所描述的方法，上述第二确定单元303可用于实现上述步骤103所描述的方法，上述添加单元304可用于实现上述步骤104所描述的方法，以下如此类推。

可以看出，通过本申请实施例所描述的素描图像生成装置，对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息，依据扫描信息确定脸型图像，依据脸型图像的几何结构在脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置，在脸型图像中添加多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像，如此，可以依据扫描一个模型，得到该模型的脸型图像，并依据该脸型图像确定并添加相应的素描特征描述符，得到素描图像，丰富了素描图像的使用范围。

在一个可能的示例中，在所述扫描信息包括三维脸部信息；

在所述依据所述扫描信息确定脸型图像方面，所述第一确定单元302具体用于：

对所述三维脸部信息进行角度调整，得到正脸的三维脸部信息；

将所述正脸的三维脸部信息转化为二维图像；

对所述二维图像进行轮廓提取，得到至少一个轮廓；

将所述至少一个轮廓中的最外围轮廓作为所述脸型图像。

在一个可能的示例中，在所述依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域方面，所述第二确定单元303具体用于：

依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型区域中进行定位，得到多个第一区域；

获取所述预设脸型模型对应的目标对象的目标辅助信息；

按照预设的辅助信息与调整系数，确定所述目标辅助信息对应的目标调整系数；

依据所述目标调整系数对所述多个第一区域的区域进行调整，得到所述多个目标区域。

在一个可能的示例中，所述多个目标区域中每一目标区域对应一个唯一位置标识；

在所述在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符方面，所述添加单元304具体用于：

获取目标区域i的目标唯一位置标识，所述目标区域i为所述多个目标区域中的任一目标区域；

按照预设的唯一位置标识与素描特征描述符类型之间的映射关系，确定所述目标唯一位置标识对应的目标素描特征描述符类型；

依据所述目标素描特征描述符类型在预设素描描述符库中搜索与所述脸型图像的脸型对应的素描特征描述符，得到目标素描特征描述符；

依据所述脸型图像的尺寸对所述目标素描特征描述符的尺寸进行尺寸调整；

将尺寸调整后的所述目标素描特征描述符添加到所述目标区域i的位置。

在一个可能的示例中，如图3B，图3B为图3A所描述的素描图像生成装置的又一变型结构，其与图3A相比较，还可以包括：提取单元305、第三确定单元306和搜索单元307，具体如下：

提取单元305，用于对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

第三确定单元306，用于依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；以及按照预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值；

搜索单元307，用于依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

可以理解的是，本实施例的素描图像生成装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

与上述一致地，请参阅图4，为本申请实施例提供的一种电子设备的实施例结构示意图。本实施例中所描述的电子设备，包括：至少一个输入设备1000；至少一个输出设备2000；至少一个处理器3000，例如CPU；和存储器4000，上述输入设备1000、输出设备2000、处理器3000和存储器4000通过总线5000连接。

其中，上述输入设备1000具体可为触控面板、物理按键或者鼠标。

上述输出设备2000具体可为显示屏。

上述存储器4000可以是高速RAM存储器，也可为非易失存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。上述存储器4000用于存储一组程序代码，上述输入设备1000、输出设备2000和处理器3000用于调用存储器4000中存储的程序代码，执行如下操作：

上述处理器3000，用于：

对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；

依据所述扫描信息确定脸型图像；

依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；

在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

可以看出，通过本申请实施例所描述的电子设备，对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息，依据扫描信息确定脸型图像，依据脸型图像的几何结构在脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置，在脸型图像中添加多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像，如此，可以依据扫描一个模型，得到该模型的脸型图像，并依据该脸型图像确定并添加相应的素描特征描述符，得到素描图像，丰富了素描图像的使用范围。

在一个可能的示例中，在所述扫描信息包括三维脸部信息；

在所述依据所述扫描信息确定脸型图像方面，上述处理器3000具体用于：

对所述三维脸部信息进行角度调整，得到正脸的三维脸部信息；

将所述正脸的三维脸部信息转化为二维图像；

对所述二维图像进行轮廓提取，得到至少一个轮廓；

将所述至少一个轮廓中的最外围轮廓作为所述脸型图像。

在一个可能的示例中，在所述依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域方面，上述处理器3000具体用于：

依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型区域中进行定位，得到多个第一区域；

获取所述预设脸型模型对应的目标对象的目标辅助信息；

按照预设的辅助信息与调整系数，确定所述目标辅助信息对应的目标调整系数；

依据所述目标调整系数对所述多个第一区域的区域进行调整，得到所述多个目标区域。

在一个可能的示例中，所述多个目标区域中每一目标区域对应一个唯一位置标识；

在所述在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符方面，上述处理器3000具体用于：

获取目标区域i的目标唯一位置标识，所述目标区域i为所述多个目标区域中的任一目标区域；

按照预设的唯一位置标识与素描特征描述符类型之间的映射关系，确定所述目标唯一位置标识对应的目标素描特征描述符类型；

依据所述目标素描特征描述符类型在预设素描描述符库中搜索与所述脸型图像的脸型对应的素描特征描述符，得到目标素描特征描述符；

依据所述脸型图像的尺寸对所述目标素描特征描述符的尺寸进行尺寸调整；

将尺寸调整后的所述目标素描特征描述符添加到所述目标区域i的位置。

在一个可能的示例中，上述处理器3000还具体用于：

对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

按照预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值；

依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种素描图像生成方法的部分或全部步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例上述方法实施例中记载的任何一种素描图像生成方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述，然而，在实施所要求保护的本申请过程中，本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机程序存储/分布在合适的介质中，与其它硬件一起提供或作为硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通过Internet或其它有线或无线电信系统。

本申请是参照本申请实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种素描图像生成方法，其特征在于，包括：

对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；

依据所述扫描信息确定脸型图像；

依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；

在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述扫描信息包括三维脸部信息；

所述依据所述扫描信息确定脸型图像，包括：

对所述三维脸部信息进行角度调整，得到正脸的三维脸部信息；

将所述正脸的三维脸部信息转化为二维图像；

对所述二维图像进行轮廓提取，得到至少一个轮廓；

将所述至少一个轮廓中的最外围轮廓作为所述脸型图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，包括：

依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型区域中进行定位，得到多个第一区域；

获取所述预设脸型模型对应的目标对象的目标辅助信息；

按照预设的辅助信息与调整系数，确定所述目标辅助信息对应的目标调整系数；

依据所述目标调整系数对所述多个第一区域的区域进行调整，得到所述多个目标区域。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多个目标区域中每一目标区域对应一个唯一位置标识；

所述在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，包括：

获取目标区域i的目标唯一位置标识，所述目标区域i为所述多个目标区域中的任一目标区域；

按照预设的唯一位置标识与素描特征描述符类型之间的映射关系，确定所述目标唯一位置标识对应的目标素描特征描述符类型；

依据所述目标素描特征描述符类型在预设素描描述符库中搜索与所述脸型图像的脸型对应的素描特征描述符，得到目标素描特征描述符；

依据所述脸型图像的尺寸对所述目标素描特征描述符的尺寸进行尺寸调整；

将尺寸调整后的所述目标素描特征描述符添加到所述目标区域i的位置。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述目标素描图像进行特征点提取，得到目标特征点集；

依据所述目标特征点集，确定所述目标素描图像的目标特征点分布密度；

按照预设的特征点分布密度与匹配阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标匹配阈值；

依据所述目标匹配阈值以及所述目标素描图像在预设数据库中进行搜索，得到与所述目标素描图像匹配成功的目标对象。

6.一种素描图像生成装置，其特征在于，包括:

扫描单元，用于对预设脸部模型进行扫描，得到扫描信息；

第一确定单元，用于依据所述扫描信息确定脸型图像；

第二确定单元，用于依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域，每一目标区域对应一个素描特征描述符位置；

添加单元，用于在所述脸型图像中添加所述多个目标区域中每一目标区域对应的素描特征描述符，得到目标素描图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述扫描信息包括三维脸部信息；

在所述依据所述扫描信息确定脸型图像方面，所述第一确定单元具体用于：

对所述三维脸部信息进行角度调整，得到正脸的三维脸部信息；

将所述正脸的三维脸部信息转化为二维图像；

对所述二维图像进行轮廓提取，得到至少一个轮廓；

将所述至少一个轮廓中的最外围轮廓作为所述脸型图像。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，在所述依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型图像中确定多个目标区域方面，所述第二确定单元具体用于：

依据所述脸型图像的几何结构在所述脸型区域中进行定位，得到多个第一区域；

获取所述预设脸型模型对应的目标对象的目标辅助信息；

按照预设的辅助信息与调整系数，确定所述目标辅助信息对应的目标调整系数；

依据所述目标调整系数对所述多个第一区域的区域进行调整，得到所述多个目标区域。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法中的步骤的指令。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-5任一项所述的方法。