CN115147312A - 面部磨皮特效简化识别平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种面部磨皮特效简化识别平台,包括:数据接收部件,设置在直播客户端,用于下载直播客户端当前用户请求的包括目标主播面部的多帧视频图像;磨皮判断机构,用于基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理;实时标识机构,用于在判断所述面部子图像被磨皮处理时,对包括目标主播面部的多帧视频图像同时打上面部磨皮标识。本发明的面部磨皮特效简化识别平台运算简便、耗时较短。由于能够针对未确认是否磨皮的包括主播面部的多帧视频画面,仅仅对最单调的视频画面执行是否存在磨皮特效的鉴别即能够完成对多帧视频画面是否存在磨皮特效的同步鉴别,从而提升了磨皮特效鉴别效率。
Description
技术领域
本发明涉及面部识别领域,尤其涉及一种面部磨皮特效简化识别平台。
背景技术
面部识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“面部识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
当前,针对人体面部的各种特效处理模式中,磨皮是改变面部状态的最显眼的技术手段,也是欺骗度最大的技术手段。因此,在期望确认图像中的人体真实面部时,首先需要确认该图像是否被施加过磨皮特效。然而,磨皮特效的图像分析运算量较大,如果对视频中的每一帧图像都执行磨皮检测操作,则任务繁琐且耗时较长。
发明内容
为了解决相关领域的技术问题,本发明提供了一种面部磨皮特效简化识别平台,能够针对未确认是否磨皮的包括主播面部的多帧视频画面,仅仅对最单调的视频画面执行是否存在磨皮特效的鉴别即能够完成对多帧视频画面是否存在磨皮特效的同步鉴别,从而在保证鉴别效果的同时减少鉴别时长。
根据本发明的一方面,提供了一种面部磨皮特效简化识别平台,所述平台包括:
数据接收部件,设置在直播客户端,通过无线网络与远端的直播服务器连接,用于下载直播客户端当前用户请求的包括目标主播面部的多帧视频图像;
动态监控部件,设置在直播客户端,与所述数据接收部件连接,用于检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出;
面部检测部件,与所述动态监控部件连接,用于基于面部成像特征检测接收到的单调视频图像中的面部子图像;
磨皮判断机构,与所述面部检测部件连接,用于基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理;
实时标识机构,设置在直播客户端,与所述磨皮判断机构连接,用于在判断所述面部子图像被磨皮处理时,对包括目标主播面部的多帧视频图像同时打上面部磨皮标识;
其中,所述实时标识机构还用于在判断所述面部子图像未被磨皮处理时,将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中次高值对应的视频图像帧作为单调视频图像依次通过所述面部检测部件和所述磨皮判断机构再次执行面部检测处理和磨皮判断处理;
其中,检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出包括:针对每一帧视频图像,获取其各个像素点的各个灰度值,并将所述各个灰度值组成初层灰度值集合以进行数值去重处理,获得由去重后各个剩余灰度值组成的次层灰度值集合;
其中,检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出还包括:针对所述多帧视频图像,将对应的次层灰度值集合中灰度值数量最少的视频图像作为单调视频图像输出。
根据本发明的另一方面,还提供了一种面部磨皮特效简化识别方法,所述方法包括使用一种如上述的面部磨皮特效简化识别平台,用于对未确认是否磨皮的包括主播面部的多帧视频画面中内容最单调的视频画面执行基于像素点颜色通道复杂度的磨皮智能判断以完成多帧视频画面的整体特效鉴定。
本发明的面部磨皮特效简化识别平台运算简便、耗时较短。由于能够针对未确认是否磨皮的包括主播面部的多帧视频画面,仅仅对最单调的视频画面执行是否存在磨皮特效的鉴别即能够完成对多帧视频画面是否存在磨皮特效的同步鉴别,从而提升了磨皮特效鉴别效率。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
图1为根据本发明第一实施例示出的面部磨皮特效简化识别平台的结构方框图。
图2为根据本发明第二实施例示出的面部磨皮特效简化识别平台的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的面部磨皮特效简化识别平台的实施方案进行详细说明。
磨皮是通过使用PS软件中的图层、蒙版、通道、滤镜等工具除了可以给图片中的人物消除皮肤部分的斑点、瑕疵或者杂色外,还可以为人物脸部磨皮,能够使得人物脸部更加细腻,轮廓更加清晰。通过磨皮能够给人们带来满意的照片效果,但同时也对他人存在一定的蒙蔽性。当前,针对人体面部的各种特效处理模式中,磨皮是改变面部状态的最显眼的技术手段,也是欺骗度最大的技术手段。因此,在期望确认图像中的人体真实面部时,首先需要确认该图像是否被施加过磨皮特效。然而,磨皮特效的图像分析运算量较大,如果对视频中的每一帧图像都执行磨皮检测操作,则任务繁琐且耗时较长。
为了克服上述不足,本发明搭建了一种面部磨皮特效简化识别平台,能够有效解决相应的技术问题。
为此,本发明至少具备以下几处显著的技术效果:首先、对未确认是否磨皮的包括主播面部的多帧视频画面中内容最单调的视频画面执行基于像素点颜色通道复杂度的磨皮智能判断,以在单调视频画面被确认被执行磨皮特效时,确认多帧视频画面都被执行磨皮特效,从而不需要对所有视频画面分别执行磨皮特效检测,简化了繁琐的面部识别步骤;其次、在多帧视频画面中内容最单调的视频画面确认未被执行磨皮特效时,将多帧视频画面中内容次单调的视频画面继续执行基于像素点颜色通道复杂度的磨皮智能判断,从而尽可能减少面部识别的运算量。
图1为根据本发明第一实施例示出的面部磨皮特效简化识别平台的结构方框图,所述平台包括:
数据接收部件,设置在直播客户端,通过无线网络与远端的直播服务器连接,用于下载直播客户端当前用户请求的包括目标主播面部的多帧视频图像;
动态监控部件,设置在直播客户端,与所述数据接收部件连接,用于检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出;
面部检测部件,与所述动态监控部件连接,用于基于面部成像特征检测接收到的单调视频图像中的面部子图像;
磨皮判断机构,与所述面部检测部件连接,用于基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理;
实时标识机构,设置在直播客户端,与所述磨皮判断机构连接,用于在判断所述面部子图像被磨皮处理时,对包括目标主播面部的多帧视频图像同时打上面部磨皮标识;
其中,所述实时标识机构还用于在判断所述面部子图像未被磨皮处理时,将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中次高值对应的视频图像帧作为单调视频图像依次通过所述面部检测部件和所述磨皮判断机构再次执行面部检测处理和磨皮判断处理;
其中,检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出包括:针对每一帧视频图像,获取其各个像素点的各个灰度值,并将所述各个灰度值组成初层灰度值集合以进行数值去重处理,获得由去重后各个剩余灰度值组成的次层灰度值集合;
其中,检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出还包括:针对所述多帧视频图像,将对应的次层灰度值集合中灰度值数量最少的视频图像作为单调视频图像输出;
其中,针对所述多帧视频图像,将对应的次层灰度值集合中灰度值数量最少的视频图像作为单调视频图像输出,指的是,将根据去重处理后还剩下的各个互不相同的次层灰度值集合中灰度值数量最少的视频图像作为单调视频图像输出;
举例说明,当某一视频图像中为二值化图像,即只存在0和255表示的两种灰度值,其对应的根据去重处理后还剩下的各个互不相同的次层灰度值集合中灰度值数量为2,则所述某一视频图像相比较于其他图像成为根据去重处理后还剩下的各个互不相同的次层灰度值集合中灰度值数量最少的视频图像的概率最大。
接着,继续对本发明的面部磨皮特效简化识别平台的具体结构进行进一步的说明。
图2为根据本发明第二实施例示出的面部磨皮特效简化识别平台的结构方框图。
如图2所示,相比较于本发明第一实施例,根据本发明第二实施例示出的面部磨皮特效简化识别平台还可以包括:
信息上报机构,设置在直播客户端,通过无线网络与所述直播服务器连接,用于将磨皮判断机构的磨皮判断结果实时上报给所述直播服务器。
根据本发明任一实施例的面部磨皮特效简化识别平台中:
基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理包括:获取接收到的面部子图像中每一个像素点的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值;
其中,基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:获取接收到的面部子图像中各个像素点分别对应的各个红色通道值,在所述各个红色通道值的均方差小于等于设定均方差限量时,判断接收到的面部子图像为红色均匀图像;
其中,基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:获取接收到的面部子图像中各个像素点分别对应的各个绿色通道值,在所述各个绿色通道值的均方差小于等于设定均方差限量时,判断接收到的面部子图像为绿色均匀图像;
其中,基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:获取接收到的面部子图像中各个像素点分别对应的各个蓝色通道值,在所述各个蓝色通道值的均方差小于等于设定均方差限量时,判断接收到的面部子图像为蓝色均匀图像;
其中,基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:在判断接收到的面部子图像同时为红色均匀图像、绿色均匀图像以及蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像被磨皮处理;
其中,基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:在判断接收到的面部子图像未同时为红色均匀图像、绿色均匀图像以及蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像未被磨皮处理;
其中,在判断接收到的面部子图像未同时为红色均匀图像、绿色均匀图像以及蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像未被磨皮处理包括:在判断接收到的面部子图像未为红色均匀图像、未为绿色均匀图像或者未为蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像未被磨皮处理。
根据本发明任一实施例的面部磨皮特效简化识别平台中:
检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出还包括:针对每一帧视频图像,对应的次层灰度值集合中灰度值数量越多,对应的重复度等级越低;
其中,基于面部成像特征检测接收到的单调视频图像中的面部子图像包括:所述面部成像特征为各种类型的人脸面部标准图案。
同时,为了克服上述不足,本发明还搭建了一种面部磨皮特效简化识别方法,所述方法包括使用一种如上述的面部磨皮特效简化识别平台,用于对未确认是否磨皮的包括主播面部的多帧视频画面中内容最单调的视频画面执行基于像素点颜色通道复杂度的磨皮智能判断以完成多帧视频画面的整体特效鉴定。
另外,在所述面部磨皮特效简化识别平台中,获取接收到的面部子图像中每一个像素点的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值包括:每一个像素点的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值的取值范围都在0-255之间;
以及在所述面部磨皮特效简化识别平台中,所述动态监控部件检测的多帧视频图像为未打上是否磨皮标识的多帧视频图像。
这里虽参照附图详述了本发明的具体实施方式,但应理解,本发明不限于这些精密的实施例,它们不准备把本发明穷举或限于所揭示的精密形式,因而众多修正与变化是显而易见的。
Claims (10)
1.一种面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于,所述平台包括:
数据接收部件,设置在直播客户端,通过无线网络与远端的直播服务器连接,用于下载直播客户端当前用户请求的包括目标主播面部的多帧视频图像;
动态监控部件,设置在直播客户端,与所述数据接收部件连接,用于检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出;
面部检测部件,与所述动态监控部件连接,用于基于面部成像特征检测接收到的单调视频图像中的面部子图像;
磨皮判断机构,与所述面部检测部件连接,用于基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理;
实时标识机构,设置在直播客户端,与所述磨皮判断机构连接,用于在判断所述面部子图像被磨皮处理时,对包括目标主播面部的多帧视频图像同时打上面部磨皮标识;
其中,所述实时标识机构还用于在判断所述面部子图像未被磨皮处理时,将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中次高值对应的视频图像帧作为单调视频图像依次通过所述面部检测部件和所述磨皮判断机构再次执行面部检测处理和磨皮判断处理;
其中,检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出包括:针对每一帧视频图像,获取其各个像素点的各个灰度值,并将所述各个灰度值组成初层灰度值集合以进行数值去重处理,获得由去重后各个剩余灰度值组成的次层灰度值集合;
其中,检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出还包括:针对所述多帧视频图像,将对应的次层灰度值集合中灰度值数量最少的视频图像作为单调视频图像输出。
2.如权利要求1所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于,所述平台还包括:
信息上报机构,设置在直播客户端,通过无线网络与所述直播服务器连接,用于将磨皮判断机构的磨皮判断结果实时上报给所述直播服务器。
3.如权利要求1-2任一所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于:
基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理包括:获取接收到的面部子图像中每一个像素点的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值。
4.如权利要求3所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于:
基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:获取接收到的面部子图像中各个像素点分别对应的各个红色通道值,在所述各个红色通道值的均方差小于等于设定均方差限量时,判断接收到的面部子图像为红色均匀图像。
5.如权利要求4所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于:
基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:获取接收到的面部子图像中各个像素点分别对应的各个绿色通道值,在所述各个绿色通道值的均方差小于等于设定均方差限量时,判断接收到的面部子图像为绿色均匀图像。
6.如权利要求5所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于:
基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:获取接收到的面部子图像中各个像素点分别对应的各个蓝色通道值,在所述各个蓝色通道值的均方差小于等于设定均方差限量时,判断接收到的面部子图像为蓝色均匀图像。
7.如权利要求6所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于:
基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:在判断接收到的面部子图像同时为红色均匀图像、绿色均匀图像以及蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像被磨皮处理。
8.如权利要求7所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于:
基于接收到的面部子图像中各个像素点的颜色通道值判断所述面部子图像是否被磨皮处理还包括:在判断接收到的面部子图像未同时为红色均匀图像、绿色均匀图像以及蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像未被磨皮处理;
其中,在判断接收到的面部子图像未同时为红色均匀图像、绿色均匀图像以及蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像未被磨皮处理包括:在判断接收到的面部子图像未为红色均匀图像、未为绿色均匀图像或者未为蓝色均匀图像时,判断所述面部子图像未被磨皮处理。
9.如权利要求1-2任一所述的面部磨皮特效简化识别平台,其特征在于:
检测多帧视频图像中每一帧视频图像的重复度以确定对应的重复度等级,并将所述多帧视频图像分别对应的多个重复度等级中最高值对应的视频图像帧作为单调视频图像输出还包括:针对每一帧视频图像,对应的次层灰度值集合中灰度值数量越多,对应的重复度等级越低;
其中,基于面部成像特征检测接收到的单调视频图像中的面部子图像包括:所述面部成像特征为各种类型的人脸面部标准图案。
10.一种面部磨皮特效简化识别方法,所述方法包括提供一种如权利要求1-9任一所述的面部磨皮特效简化识别平台,用于对未确认是否磨皮的包括主播面部的多帧视频画面中内容最单调的视频画面执行基于像素点颜色通道复杂度的磨皮智能判断以完成多帧视频画面的整体特效鉴定。
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陈海鹏: "数字图像真伪鉴别技术研究", 《博士电子期刊》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN115147312B (zh) | 2023-07-14 |
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