CN111611920A - 一种基于属性特征提取的ai人脸风格辨识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及了一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,首先获取包含无遮挡人脸的图片,对图片中的人脸进行检测、定位及校正,再将校正后的人脸图像放入预训练好的人脸属性识别模型中,识别出人脸的性别、年龄、faceid、人脸关键点、肤质、肤色、脸型、五官分布、五官大小、五官轮廓、五官类型等人脸属性,最后将所述识别出的人脸属性作为输入,输入至预训练好的结合了美学专家理论的人脸风格辨识模型中,最终输出人脸风格。
Description
技术领域
本发明涉及人脸图像技术领域,具体涉及一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法。
背景技术
随着科技的发展和生产力的不断提高,人脸识别已成为一项热门的计算机研究领域。
现有的人脸识别技术主要是针人脸的图片或视频输入,首先检测是否存在人脸,如果存在,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息,同时也包括人脸的性别、年龄、脸型等属性。
然而,在人脸美学理论种,人脸类型除了黄种人、白种人、黑人这类区分外,任何一个人都存在其内在的本我风格,人脸内在的本我风格在很大程度上,影响着其穿着不同服装的视觉效果,而现有的人脸识别技术无法识别人脸内在的本我风格。
发明内容
本发明提供一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,旨在通过采集的人脸图像,进行一系列处理、分析,并结合人脸美学理论,得出人脸内在的本我风格,进而提供专业的美学穿搭建议指导,既能帮助用户选择服饰,同时也能帮助导购提供营销指引。
一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,其特征在于,包括:
S1 人脸图像获取;
S2 人脸图像预处理;
S3 第一类人脸属性识别;
S4 第二类人脸属性识别;
S5训练人脸风格辨识模型,将第一类人脸属性和第二类人脸属性作为输入,输入至预训练好的人脸风格辨识模型,最终输出人脸风格。
根本发明的进一步技术方案是,步骤S1所述的人脸图像获取,是通过相机或其他视觉获取设备,获取包含无遮挡的人脸图片。
本发明的进一步技术方案是,步骤S2所述的人脸图像预处理,包括图像resize、人脸定位及人脸校正。
本发明的进一步技术方案是,步骤S3所述的第一类人脸属性,是可通过图像处理操作或可通过深度学习模型直接输出的人脸属性,包括:性别、年龄、faceid、人脸关键点、肤质、肤色。
本发明的进一步技术方案是,步骤S4所述的第二类人脸属性,是在所述获取的第一类人脸属性基础上,进一步分析、提取得到的人脸属性,包括:脸型、五官分布、五官大小、五官轮廓、五官类型。
本发明的进一步技术方案是,步骤S5所述的训练人脸风格辨识模型,包括以下步骤:
S5.1 建立人脸风格数据集,由美学专家对人脸风格进行严格标注;
S5.2 搭建深度学习分类模型,以所述第一类人脸属性中的性别、年龄、肤质、肤色和所述第二类人脸属性中的所有属性作为输入,以专家标注作为标签,训练SVM分类网络,得到所述预训练好的人脸风格辨识模型。
附图说明
图1一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法整体流程示意图;
图2mtCNN人脸关键点检测示例;
图3facenet98人脸关键点检测示例。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述,以便本领域的技术人员更好的理解本发明。值得注意的是,此处所描述的具体实施例仅是用以解释本发明,并不用户限定本发明。
本实施例中,公开了一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,整体流程如图1所示:
通过任何一种设备获取人脸图片,确保图片中存在无遮挡的人脸。
基于mtCNN人脸检测模型,定位并识别到人脸,同时得到人脸的5个关键点位置,分别为两个眼睛、一个鼻子、嘴巴左右两端,如图2所示。根据识别到的眼睛位置,对图片进行旋转,直至两个眼睛关键点处于一个水平面,然后根据预设的比例,将整个人脸部分截取并保存出来,作为中间结果。
再将所述的中间结果放入facenet人脸识别模型中,识别人脸的faceid、性别、年龄、肤质以及98个人脸关键点,如图3所示。这里之所以需要在所述中间结果中再重新进行一次人脸关键点识别,原因有三个:一是mtCNN效率快,识别的关键点数量少,适合用其进行人脸校正;二是facenet识别的人脸关键点数量多,但人脸校正效果会对关键点识别效果造成影响;三是facenet模型可识别人脸faceid,基于faceid进行有监督学习训练,同时可识别人的性别、年龄以及肤质、肤色等人脸属性。
基于所述识别到的98个人脸关键点位置,结合美学理论知识,搭建人脸属性识别模型,识别出人脸的脸型、五官分布、五官大小、五官轮廓、五官类型。
事先建立人脸数据集,并由美学专家对其进行标签标注,标注其人脸风格。
事先将人脸数据集中人脸图片的性别、年龄、肤质、肤色、faceid、脸型、五官分布、五官大小、五官轮廓、五官类型识别出来作为模型输入,对所述人脸数据集进行有监督训练,得到人脸风格辨识模型。
将人脸图片中的性别、年龄、肤质、肤色、faceid、脸型、五官分布、五官大小、五官轮廓、五官类型输入至事先训练好的人脸风格辨识模型中,输出人脸风格。
Claims (6)
1.一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,其特征在于,包括:
S1 人脸图像获取;
S2人脸图像预处理;
S3 第一类人脸属性识别;
S4 第二类人脸属性识别;
S5训练人脸风格辨识模型,将第一类人脸属性和第二类人脸属性作为输入,输入至预训练好的人脸风格辨识模型,最终输出人脸风格。
2.根据权利要求1所述的一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,其特征在于,步骤S1所述的人脸图像获取,是通过相机或其他视觉获取设备,获取包含无遮挡的人脸图片。
3.根据权利要求1所述的一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,其特征在于,步骤S2所述的人脸图像预处理,包括图像resize、人脸定位及人脸校正。
4.根据权利要求1所述的一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,其特征在于,步骤S3所述的第一类人脸属性,是可通过图像处理操作或可通过深度学习模型直接输出的人脸属性,包括:性别、年龄、faceid、人脸关键点、肤质、肤色。
5.根据权利要求1所述的一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,其特征在于,步骤S4所述的第二类人脸属性,是在所述获取的第一类人脸属性基础上,进一步分析、提取得到的人脸属性,包括:脸型、五官分布、五官大小、五官轮廓、五官类型。
6.根据权利要求1所述的一种基于属性特征提取的AI人脸风格辨识方法,其特征在于,步骤S5所述的训练人脸风格辨识模型,包括以下步骤:
S4.1 建立人脸风格数据集,由美学专家对人脸风格进行严格标注;
S4.2 搭建深度学习分类模型,以所述第一类人脸属性中的性别、年龄、肤质、肤色和所述第二类人脸属性中的所有属性作为输入,以专家标注作为标签,训练SVM分类网络,得到所述预训练好的人脸风格辨识模型。
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