CN115410262B - 面部图像信息预测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种面部图像信息预测系统，包括：内容捕获机构，用于获取构成当前用户的真实面部图像的各个像素点；预测执行机构，与所述内容捕获机构连接，用于将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出；即时显示机构，用于即时显示所述预测面部图像。通过本发明，能够根据对登录设备认证用户设置的预测年龄，基于预测年龄、认证用户当前年龄的面部图像以及认证用户当前年龄智能预测认证用户在设置的预测年龄的预测面部图像，从而克服了年龄面部图像预测粗糙的缺陷。

Description

面部图像信息预测系统
技术领域
本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种面部图像信息预测系统。
背景技术
信号处理是电信的基础理论与技术。它的数学理论有方程论、函数论、数论、随机过程论、最小二乘方法以及最优化理论等，它的技术支柱是电路分析、合成以及电子计算机技术。信号处理与当代模式识别、人工智能、神经网计算以及多媒体信息处理等有着密切的关系，它把基础理论与工程应用紧密联系起来。因此信号处理是一门既有复杂数理分析背景，又有广阔实用工程前景的学科。
信号处理是以数字信号处理为中心而发展的。这是因为信号普遍可以用数字化形式来表示，而数字化的信号可以在电子计算机上通过软件来实现计算或处理，这样，无论多么复杂的运算，只要数学上能够分析、可以得到最优的求解，就都可以在电子计算机上模拟完成。如果计算速度适当快，还可以用超大规模的专用数字信号处理芯片来实时完成。
现有技术中，在已知认证用户的当前年龄的面部图像时，不仅仅认证用户希望获取到自己在各个年龄时分别对应的各个预测面部图像，通过数据服务访问认证用户使用的登录设备的其他用户也具有获取认证用户在各个年龄时分别对应的各个预测面部图像的需求。
然而，现有技术中仅仅通过简单的面部处理或者简单的特效P图来完成各个预测面部图像的解析，这种解析机制不够智能且可靠性低下。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种面部图像信息预测系统，能够根据对登录设备认证用户设置的预测年龄，基于预测年龄、认证用户当前年龄的面部图像以及认证用户当前年龄智能预测认证用户在设置的预测年龄的预测面部图像，从而提升年龄面部图像解析的精度和效率。
根据本发明的一方面，提供了一种面部图像信息预测系统，所述系统包括：
数据抓取机构，设置在用户登录设备内，用于获取当前用户的真实面部图像以及获取当前用户的当前年龄，所述数据抓取机构包括实时采集设备、身份认定设备以及面部截取设备，所述身份认定设备分别与所述实时采集设备以及所述面部截取设备连接，所述实时采集设备设置在登录设备的前面屏内，用于对所述用户登录设备的前方场景进行图像数据采集以获得前方场景图像，所述身份认定设备用于认定所述前方场景图像中最大人体面部目标是否属于所述用户登录设备的当前用户，所述面部截取设备用于在所述身份认定设备认定所述前方场景图像中最大人体面部目标属于所述用户登录设备的当前用户时，将所述前方场景图像中最大人体面部目标对应的成像区域作为当前用户的真实面部图像从所述前方场景图像中截取出来；
内容捕获机构，设置在所述用户登录设备内且与所述数据抓取机构处于同一柔性电路板上，与所述数据抓取机构连接，用于获取构成当前用户的真实面部图像的各个像素点；
预测执行机构，分别与所述内容捕获机构以及所述数据抓取机构连接，用于将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出；
即时显示机构，设置在所述用户登录设备的前面板内，与所述预测执行机构连接，用于即时显示所述预测面部图像；
其中，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出包括：输入到卷积神经网络的每一像素点为所述像素点对应的像素值。
通过本发明，能够根据对登录设备认证用户设置的预测年龄，基于预测年龄、认证用户当前年龄的面部图像以及认证用户当前年龄智能预测认证用户在设置的预测年龄的预测面部图像，从而克服了年龄面部图像预测粗糙的缺陷。
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方案示出的面部图像信息预测系统的结构方框图。
图2为根据本发明第二实施方案示出的面部图像信息预测系统的结构方框图。
图3为根据本发明任一实施方案示出的面部图像信息预测系统所使用的卷积神经网络的拓扑结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的面部图像信息预测系统的实施方案进行详细说明。
实施例1
图1为根据本发明第一实施方案示出的面部图像信息预测系统的结构方框图，所述系统包括：
数据抓取机构，设置在用户登录设备内，用于获取当前用户的真实面部图像以及获取当前用户的当前年龄，所述数据抓取机构包括实时采集设备、身份认定设备以及面部截取设备，所述身份认定设备分别与所述实时采集设备以及所述面部截取设备连接，所述实时采集设备设置在登录设备的前面屏内，用于对所述用户登录设备的前方场景进行图像数据采集以获得前方场景图像，所述身份认定设备用于认定所述前方场景图像中最大人体面部目标是否属于所述用户登录设备的当前用户，所述面部截取设备用于在所述身份认定设备认定所述前方场景图像中最大人体面部目标属于所述用户登录设备的当前用户时，将所述前方场景图像中最大人体面部目标对应的成像区域作为当前用户的真实面部图像从所述前方场景图像中截取出来；
内容捕获机构，设置在所述用户登录设备内且与所述数据抓取机构处于同一柔性电路板上，与所述数据抓取机构连接，用于获取构成当前用户的真实面部图像的各个像素点；
预测执行机构，分别与所述内容捕获机构以及所述数据抓取机构连接，用于将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出，图3为所述卷积神经网络的拓扑结构示意图；
即时显示机构，设置在所述用户登录设备的前面板内，与所述预测执行机构连接，用于即时显示所述预测面部图像；
示例地，所述即时显示机构可以为液晶显示器件或者LCD显示器件，用于即时显示所述预测面部图像；
其中，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出包括：输入到卷积神经网络的每一像素点为所述像素点对应的像素值；
其中，输入到卷积神经网络的每一像素点为所述像素点对应的像素值包括：所述像素点对应的像素值为所述像素点对应的亮度值。
实施例2
图2为根据本发明第二实施方案示出的面部图像信息预测系统的结构方框图。
如图2所示，与本发明第一实施方案相比，本发明第二实施方案还可以包括：
特效设置机构，设置在所述用户登录设备内，分别与所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构连接，用于在用户的操作下设置用户登录设备进入年龄面部虚拟特效时，分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入使能状态；
其中，在用户的操作下设置用户登录设备进入年龄面部虚拟特效时，分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入使能状态包括：在用户的操作下设置用户登录设备进入年龄面部虚拟特效时，采用三个同步控制时钟分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入使能状态；
其中，所述特效设置机构还用于在用户的操作下设置用户登录设备退出年龄面部虚拟特效时，分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入禁用状态。
接着，继续对本发明的面部图像信息预测系统的具体结构进行进一步的说明。
在根据本发明的各个实施方案的面部图像信息预测系统中：
将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出还包括：在同时输入到卷积神经网络之前，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点分别对应的各个像素值、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄中每一项数值都执行归一化处理；
其中，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出还包括：所述卷积神经网络输出的是所述预测面部图像的各个像素点分别对应的各个像素值；
其中，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出还包括：当前用户的真实面部图像与预测面部图像的分辨率相同。
在根据本发明的各个实施方案的面部图像信息预测系统中：
将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出包括：所述预测面部图像不包括当前用户的面部目标之外的其他目标；
其中，所述数据抓取机构包括实时采集设备、身份认定设备以及面部截取设备，所述身份认定设备分别与所述实时采集设备以及所述面部截取设备连接。
在根据本发明的各个实施方案的面部图像信息预测系统中：
获取当前用户的真实面部图像以及获取当前用户的当前年龄包括：所述当前用户的真实面部图像为所述当前用户的无任何特效的实时采集的面部图像；
其中，所述当前用户的真实面部图像为所述当前用户的无任何特效的实时采集的面部图像包括：所述当前用户的真实面部图像中每一个像素点都是构成所述当前用户的面部目标的像素点。
另外，在所述面部图像信息预测系统中，在同时输入到卷积神经网络之前，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点分别对应的各个像素值、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄中每一项数值都执行归一化处理包括：在同时输入到卷积神经网络之前，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点分别对应的各个像素值、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄中每一项数值都执行八进制编码处理。
由此可见，本发明具有以下两处突出的技术效果：
技术效果一、在用户登录设备前方的成像面积最大的人体目标属于登录设备的认证用户时，解析出所述认证用户的当前无特效成像画面以及所述认证用户的当前年龄；
技术效果二、采用智能化预测机制执行设定的预测年龄的认证用户面部图像的智能预测处理，其中，将当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以执行智能化预测处理，获得当前用户在预测年龄时的面部图像，从而完成对当前用户的各个预测年龄的预测面部图像。
采用本发明的面部图像信息预测系统，针对现有技术中用户目标面部图像预测机制粗糙、可靠性低下的技术问题，能够根据对登录设备认证用户设置的预测年龄，基于预测年龄、认证用户当前年龄的面部图像以及认证用户当前年龄智能预测认证用户在设置的预测年龄的预测面部图像，从而克服了年龄面部图像预测粗糙的缺陷。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种面部图像信息预测系统，其特征在于，所述系统包括：
数据抓取机构，设置在用户登录设备内，用于获取当前用户的真实面部图像以及获取当前用户的当前年龄，所述数据抓取机构包括实时采集设备、身份认定设备以及面部截取设备，所述身份认定设备分别与所述实时采集设备以及所述面部截取设备连接，所述实时采集设备设置在登录设备的前面屏内，用于对所述用户登录设备的前方场景进行图像数据采集以获得前方场景图像，所述身份认定设备用于认定所述前方场景图像中最大人体面部目标是否属于所述用户登录设备的当前用户，所述面部截取设备用于在所述身份认定设备认定所述前方场景图像中最大人体面部目标属于所述用户登录设备的当前用户时，将所述前方场景图像中最大人体面部目标对应的成像区域作为当前用户的真实面部图像从所述前方场景图像中截取出来；
内容捕获机构，设置在所述用户登录设备内且与所述数据抓取机构处于同一柔性电路板上，与所述数据抓取机构连接，用于获取构成当前用户的真实面部图像的各个像素点；
预测执行机构，分别与所述内容捕获机构以及所述数据抓取机构连接，用于将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出；
即时显示机构，设置在所述用户登录设备的前面板内，与所述预测执行机构连接，用于即时显示所述预测面部图像；
其中，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出包括：输入到卷积神经网络的每一像素点为所述像素点对应的像素值。
2.如权利要求1所述的面部图像信息预测系统，其特征在于，所述系统还包括：
特效设置机构，设置在所述用户登录设备内，分别与所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构连接，用于在用户的操作下设置用户登录设备进入年龄面部虚拟特效时，分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入使能状态；
其中，在用户的操作下设置用户登录设备进入年龄面部虚拟特效时，分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入使能状态包括：在用户的操作下设置用户登录设备进入年龄面部虚拟特效时，采用三个同步控制时钟分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入使能状态。
3.如权利要求2所述的面部图像信息预测系统，其特征在于：
所述特效设置机构还用于在用户的操作下设置用户登录设备退出年龄面部虚拟特效时，分别控制所述数据抓取机构、所述内容捕获机构以及所述预测执行机构进入禁用状态。
4.如权利要求1-3任一所述的面部图像信息预测系统，其特征在于：
将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出还包括：在同时输入到卷积神经网络之前，将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点分别对应的各个像素值、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄中每一项数值都执行归一化处理。
5.如权利要求4所述的面部图像信息预测系统，其特征在于：
将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出还包括：所述卷积神经网络输出的是所述预测面部图像的各个像素点分别对应的各个像素值。
6.如权利要求5所述的面部图像信息预测系统，其特征在于：
将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出还包括：当前用户的真实面部图像与预测面部图像的分辨率相同。
7.如权利要求1-3任一所述的面部图像信息预测系统，其特征在于：
将构成当前用户的真实面部图像的各个像素点、当前用户的当前年龄以及当前用户的预测年龄同时输入到卷积神经网络以获得当前用户在预测年龄时的面部图像以作为预测面部图像输出包括：所述预测面部图像不包括当前用户的面部目标之外的其他目标。
8.如权利要求1-3任一所述的面部图像信息预测系统，其特征在于：
获取当前用户的真实面部图像以及获取当前用户的当前年龄包括：所述当前用户的真实面部图像为所述当前用户的无任何特效的实时采集的面部图像。
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