CN111611843A - 人脸检测预处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种人脸检测预处理方法，包括：获取图像数据；将图像数据缓存在终端本地；对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。可以满足终端对人脸数据使用的分场景差异化处理，又节约了网络带宽、网络流量、后端算力，也可在无网络的情况下实现对人脸使用的基本需求。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种人脸检测预处理方法和装置、设备和存储介质。
背景技术
在服务型机器人系统中，视觉作为多模态交互的核心模态之一，是交互当中不可缺少的重要部分。而对人脸的检测和识别是机器人视觉的重要应用。人脸检测重点检测的是图片中是否包含人脸，而人脸识别则要求识别出人脸的特征信息。
因为人脸识别需要使用机器学习算法进行大量的特征提取运算，往往需要将机器人端采集到的视频数据逐帧上传到后台服务端进行特征提取。
现在在处理人像相关操作时，通常的做法是在后端使用机器学习的方式，训练提取人脸特征点的模型。终端设备负责采集图像数据，按照图像帧的方式上传到后台服务，对图像进行统一的特征提取，然后下发数据到终端，以供使用。
在实际使用的过程中，有如下两种场景，分别说明如下：
场景一：终端并不需要太详细的人脸特征数据，仅需知道当前画面中是否存在人脸即可，这种场景下，并不需要运算量巨大的特征提取。仅需使用简单的图像处理算法，对图片进行边缘提取，识别人脸轮廓即可。通用的技术方案下，同样需要将这些数据上传到后台处理。因为图像一般数据量巨大，这会消耗大量的流量占用大量的带宽。而且因为受限于网络原因可能还会产生比较的延迟。
场景二：对于需要真实使用人脸特征的情况，利用服务端的算力是不可缺省的，但是在实际情况下，因为终端摄像头是持续采集图像数据的。在每一帧的图像数据中未必都会包含人脸数据，将不包含的人脸数据上传到后台不仅占用后台计算能力，同样也存在场景中的一系列问题。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提出了一种人脸检测预处理方法、装置、系统和存储介质，分场景差异化处理人脸数据，能够节约网络带宽、网络流量、后端算力。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种人脸检测预处理方法，包括：
获取图像数据；
将图像数据缓存在终端本地；
对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；
对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。
第二方面，本发明实施例提供了一种人脸检测预处理装置，包括：
图像采集模块，用于获取图像数据；
缓存模块，用于将所述图像数据缓存在终端本地；
本地预处理模块，用于对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；还用于对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。
第三方面，本发明实施例还提供了一种机器人，包括：
图像采集装置，用于采集图像数据；
存储装置，用于缓存图像数据；
预处理装置，用于执行以上所述的人脸检测预处理方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括：
一个或多个处理器；
与所述一个或多个处理器通信连接的存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为执行以上所述的方法。
第五方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上所述的方法。
本发明的一种人脸检测预处理方法、装置、系统和存储介质，采集到图像数据后，在终端本地利用本地算力，对每一帧数据中是否存在人脸进行初步判断，同时结合当前实际使用需求决策，是否需要进一步进行后台人脸特征数据提取，可以满足终端对人脸数据使用的分场景差异化处理，又节约了网络带宽、网络流量、后端算力，也可在无网络的情况下实现对人脸使用的基本需求。
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示出了根据本发明实施例的一种人脸检测预处理方法的应用环境图。
图2示出了根据本发明实施例的一种人脸检测预处理方法的流程示意图。
图3示出了根据本发明实施例的一种人脸检测预处理装置的逻辑单元结构示意图。
图4示出了根据本发明实施例的一种机器人系统的硬件结构示意图。
图5示出了根据本发明实施例的一种计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
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，都属于本发明保护的范围。
图1是一个实施例中提供的一种人脸检测预处理方法应用环境图，在该应用环境中，包括机器人终端110，后台服务器120。
机器人终端110上具有图像采集设备111、存储设备112、处理设备113，图像采集设备111具有图像拍摄成像功能，设置在机器人终端上用于获取其周围尤其是前方的图像数据，处理设备113对图像数据进行人脸检测，判断图像中是否存在人脸信息，以触发机器人终端110与周围用户、行人的进行包括打招呼、避让在内的交互和服务。
后台服务器120包括人脸识别装置，用于进一步对包含人脸信息的图像数据进行人脸识别，获取图像数据中的人脸特征，进而对其身份信息进行判断，使得机器人终端110可以根据用户身份信息实现更精准的交互和服务。
在本发明实施例所提供的人脸检测预处理方法的应用环境中，机器人终端110通过图像采集设备111采集周围环境的图像数据后，将图像数据在本地的处理设备113进行预处理，确定是否存在人脸信息，根据机器人终端、后台服务器的配置要求或网络通畅情况，判断是否将预处理后的图像数据发送至后台服务器120，进行人脸识别，获得识别结果。
如图2所示，本发明实施例提供了一种人脸检测预处理方法的流程图，所述方法包括以下步骤：
步骤201：获取图像数据；
步骤202：将图像数据缓存在终端本地；
步骤203：对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；
步骤204：对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。
在本发明实施例中，还包括以下步骤：根据使用场景判断，在所述确定图像数据中是否包含人脸信息之后是否直接输出判断结果或是在所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理后，输出经预处理后的图像数据。
在本发明实施例中，所述将图像数据缓存在终端本地，包括：对所述获取到的图像数据按图像帧的时间顺序采用队列方式进行缓存，且缓存不超过2帧图像数据，可以保证下一次处理的数据是距离现在时间点最近的数据。
在本发明实施例中，所述确定图像数据中是否包含人脸信息，包括：终端在本地通过傅里叶变换等方式对图像数据进行处理，获取图像数据中是否包含人脸及人脸双眼连线中心点坐标及人脸宽高数据。
在本发明实施例中，所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理，包括：将包含人脸信息的图像数据根据图像中所述人脸宽高数据进行裁剪，保留图像数据中人脸部位。
在本发明实施例中，所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理，还包括根据后台采用的人脸特征识别算法，在终端将包含人脸信息的图像数据进行灰度处理、锐度处理。
由于采用了图像采集之后在终端本地利用本地算力，对每一帧数据中是否存在人脸进行初步判断，同时结合当前实际使用需求决策，是否需要进一步进行后台人脸特征数据提取，如需要则将裁剪后的图像数据发送至后台进行人脸识别，所以克服了在部分场景下，浪费后台算力和网络流量的技术问题，进而达到了满足终端对人脸数据使用的分场景差异化处理的需求，具有节约了网络带宽、网络流量、后端算力的技术效果，也可在无网络的情况下实现对人脸使用的基本需求。
如图3所示，为本发明实施例还提供了一种人脸检测预处理装置的结构框图，所述装置包括：
图像采集模块301，用于获取图像数据；
缓存模块302，用于将所述图像数据缓存在终端本地；
本地预处理模块303，用于对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；还用于对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。
在本发明实施例中，人脸检测预处理装置还包括后台人脸识别模块304，用于对所述经预处理后的图像数据进行人脸识别，得到人脸特征数据；人脸数据使用模块305，用于获取所述本地预处理模块303确定图像数据中是否包含人脸信息的判断结果或所述人脸特征数据。
在本发明实施例中，所述对终端本地的图像数据进行人脸检测，是本地预处理模块303通过傅里叶变换等方式对图像数据进行处理，获取图像数据中是否包含人脸及人脸双眼连线中心点坐标及人脸宽高数据。
在本发明实施例中，所述裁剪图像数据是本地预处理模块303将包含人脸信息的图像数据根据图像中所述人脸宽高数据进行裁剪，保留图像数据中人脸部位。
在本发明实施例中，所述本地预处理模块303，还用于根据后台采用的人脸特征识别算法，将包含人脸信息的图像数据进行灰度处理、锐度处理。
这里需要指出的是：以上装置实施例项的描述，与上述方法描述是类似的，具有同方法实施例相同的有益效果，因此不做赘述。对于本发明装置实施例中未披露的技术细节，本领域的技术人员请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，这里不再赘述。
如图4所示，为本发明实施例还提供了一种机器人系统的硬件结构图，包括：图像采集装置401，用于采集图像数据；存储装置402，用于缓存图像数据；预处理装置403，用于执行以上所述的人脸检测预处理方法。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；与所述一个或多个处理器通信连接的存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为执行以上所述的方法。
在一具体示例中，本发明实施例所述的计算机设备可具体为如图5所示的结构，所述计算机设备包括处理器51、存储介质52以及至少一个外部通信接口53；所述处理器51、存储介质52以及外部通信接口53均通过总线54连接。所述处理器51可为微处理器、中央处理器、数字信号处理器或可编程逻辑阵列等具有处理功能的电子元器件。所述存储介质中存储有计算机可执行代码，所述计算机可执行代码能够执行以上任一实施例所述的图像处理方法。在实际应用中，所述本地预处理模块303可以通过所述处理器51实现。
这里需要指出的是：以上装置实施例项的描述，与上述方法描述是类似的，具有同方法实施例相同的有益效果，因此不做赘述。对于本发明装置实施例中未披露的技术细节，本领域的技术人员请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，这里不再赘述。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：获取图像数据；将图像数据缓存在终端本地；对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。
这里需要指出的是：以上存储介质实施例项的描述，与上述方法描述是类似的，具有同方法实施例相同的有益效果，因此不做赘述。对于本发明存储介质实施例中未披露的技术细节，本领域的技术人员请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，这里不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是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。
以上对本发明所提供的一种人脸检测预处理方法、装置、设备、存储介质进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种人脸检测预处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
获取图像数据；
将图像数据缓存在终端本地；
对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；
对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述确定图像数据中是否包含人脸信息之后输出判断结果或在所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理后，输出经预处理后的图像数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将图像数据缓存在终端本地，包括：对所述获取到的图像数据按图像帧的时间顺序采用队列方式进行缓存，且缓存不超过2帧图像数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定图像数据中是否包含人脸信息，包括：终端在本地通过算法对图像数据进行处理，获取图像数据中是否包含人脸及人脸双眼连线中心点坐标及人脸宽高数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理，包括：将包含人脸信息的图像数据根据图像中所述人脸宽高数据进行裁剪，保留图像数据中人脸部位。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对包含人脸信息的图像数据进行预处理，还包括根据后台采用的人脸特征识别算法，在终端将包含人脸信息的图像数据进行灰度处理、锐度处理。
7.一种人脸检测预处理装置，其特征在于，所述装置包括：
图像采集模块，用于获取图像数据；
缓存模块，用于将所述图像数据缓存在终端本地；
本地预处理模块，用于对终端本地的图像数据进行人脸检测，确定图像数据中是否包含人脸信息；还用于对包含人脸信息的图像数据进行预处理，裁剪图像数据，保留图像数据中的人脸部位。
8.一种机器人，其特征在于，包括：
图像采集装置，用于采集图像数据；
存储装置，用于缓存图像数据；
预处理装置，用于执行权利要求1～6任一项所述的人脸检测预处理方法。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
与所述一个或多个处理器通信连接的存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序被配置为执行权利要求1至6任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200901 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |