CN104240274A - 人脸图像处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种人脸图像处理方法及装置。所述方法包括:对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。本公开用于进行与图像本人相似度较高的艺术化处理。
Description
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种人脸图像处理方法及装置。
背景技术
随着智能手机的逐步发展,手机应用成为人们生活中不可或缺的产品。在社交网络应用中,很多用户使用漫画头像,用户可以自己制作艺术化的卡通形象。
相关技术中,出现一款拼脸应用软件——“脸萌”,通过五官元素的拼接,用户可以快速创造出自己的个人化卡通形象。或者,用户也可以通过一些人脸风格化软件对输入图像中的人脸进行风格化处理,最终得到一个艺术化的卡通形象。
相关技术中存在如下问题:通过“脸萌”等应用软件制作出的卡通形象与图像本人的相似度较低;而通过人脸风格化软件处理得到的卡通形象虽然与图像本人的相似度较高,但是该卡通形象过于逼真,不够艺术化,用户体验度较差。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开实施例提供一种人脸图像处理方法及装置。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种人脸图像处理方法,所述方法包括:
对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
本实施例中,对人脸图像进行线条化处理,将人脸线条图像的人脸五官中除人眼外的部位用卡通人脸部件替换,保留人脸线条图像中的人眼。这样,在实现对人脸艺术化的同时,得到的卡通形象与图像本人的相似度较高,用户体验度较好。
可选的,所述检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件,包括:
识别所述人脸图像中的面部关键特征点;
根据所述人脸线条图像及所述面部关键特征点,确定除人眼外的人脸关键部位的形状;
查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件。
在可选方案中,通过对人脸图像的面部关键特征点进行识别,以确定除人眼外的人脸关键部位的形状,从而查找与人脸关键部位形状相似的卡通人脸部件。这样,根据人脸五官形状匹配卡通人脸部件,使得在对人脸艺术化的同时,得到的卡通形象与图像本人的相似度较高,用户体验度较好。
可选的,所述识别所述人脸图像中的面部关键特征点,包括:
采用提取特征边缘的迭代算法对所述人脸图像中的特征点进行定位;
对定位得到的所述特征点进行矫正,得到所述人脸图像中的面部关键特征点。
在可选方案中,由于定位算法可能存在误差,可以采用人工或自动校验的方式对定位得到的特征点进行矫正,这样,提高面部关键特征点定位的准确性。
可选的,所述查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件,包括:
采用形状相似性比较算法,将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,得到与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件。
在可选方案中,通过将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,以查找形状相似的卡通人脸部件,使得查找得到的卡通人脸部件与人脸关键部位的相似度较高,这样,使得在对人脸艺术化的同时,得到的卡通形象与图像本人的相似度较高,用户体验度较好。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种人脸图像处理装置,包括:
处理模块,用于对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定模块,用于确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索模块,用于检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
替换模块,用于在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
可选的,所述检索模块包括:
识别子模块,用于识别所述人脸图像中的面部关键特征点;
确定子模块,用于根据所述人脸线条图像及所述面部关键特征点,确定除人眼外的人脸关键部位的形状;
查找子模块,用于查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件。
可选的,所述识别子模块,用于采用提取特征边缘的迭代算法对所述人脸图像中的特征点进行定位;对定位得到的所述特征点进行矫正,得到所述人脸图像中的面部关键特征点。
可选的,所述查找子模块,用于采用形状相似性比较算法,将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,得到与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种人脸图像处理装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图;
图2是根据另一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图;
图3是根据另一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图;
图4是根据一示例性实施例示出的人脸图像示意图;
图5是根据一示例性实施例示出的人脸线条图像示意图;
图6是根据一示例性实施例示出的人脸图像提取面部关键特征点的示意图;
图7是根据一示例性实施例示出的人脸关键部位形状的示意图;
图8是根据一示例性实施例示出的卡通人脸部件库的示意图;
图9是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置的框图;
图10是根据一示例性实施例示出的检索模块的框图;
图11是根据一示例性实施例示出的一种用于人脸图像处理的装置1100的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图,如图1所示,人脸图像处理方法用于终端中,包括以下步骤。
在步骤S11中,对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
在步骤S12中,确定人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
在步骤S13中,检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
在步骤S14中,在人脸线条图像中,将除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的卡通人脸部件。
本实施例中,对人脸图像进行线条化处理,将人脸线条图像的人脸五官中除人眼外的部位用卡通人脸部件替换,保留人脸线条图像中的人眼。这样,在实现对人脸艺术化的同时,得到的卡通形象与图像本人的相似度较高,用户体验度较好。
可选的,在上述步骤S11中,可采用扩展的高斯函数的差分(eXtendeddifference-of-Gaussians,XDoG)的方法对人脸图像进行二值化。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图,如图2所示,可选的,上述步骤S13包括以下步骤。
在步骤S21中,识别人脸图像中的面部关键特征点;
在步骤S22中,根据人脸线条图像及面部关键特征点,确定除人眼外的人脸关键部位的形状;
在步骤S23中,查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件。
在上述步骤S21中,可采用主动形装模型(Active Shape Model,ASM)或主动表观模型(Active Appearance Model,AAM)等方法进行人脸图像中面部关键特征点的定位。
在上述步骤S22中,得到面部关键特征点后,可对特征点进行连线,得到除人眼外的人脸关键部位的轮廓,确定除人眼外的人脸关键部位的形状,即确定眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊等的形状。
在上述步骤S23中,根据各个部位的形状,从人脸部件库中检索形状相似的卡通人脸部件。
在可选方案中,通过对人脸图像的面部关键特征点进行识别,以确定除人眼外的人脸关键部位的形状,从而查找与人脸关键部位形状相似的卡通人脸部件。这样,根据人脸五官形状匹配卡通人脸部件,使得在对人脸艺术化的同时,得到的卡通形象与图像本人的相似度较高,用户体验度较好。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图,如图3所示,可选的,步骤S21包括:
在步骤S31中,采用提取特征边缘的迭代算法对人脸图像中的特征点进行定位;
在步骤S32中,对定位得到的特征点进行矫正,得到人脸图像中的面部关键特征点。
在可选方案中,由于定位算法可能存在误差,可以采用人工或自动校验的方式对定位得到的特征点进行矫正,这样,提高面部关键特征点定位的准确性。
可选的,在上述步骤S23中,采用形状相似性比较算法,将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,得到与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件。
例如,可采用基于图像的一阶矩/二阶矩的相似性比较算法。
在可选方案中,通过将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,以查找形状相似的卡通人脸部件,使得查找得到的卡通人脸部件与人脸关键部位的相似度较高,这样,使得在对人脸艺术化的同时,得到的卡通形象与图像本人的相似度较高,用户体验度较好。
下面以一个具体实例对本实施例的方法进行详细说明。
图4是根据一示例性实施例示出的人脸图像示意图。如图4所示,对一张人脸图像pic1进行艺术化处理。
图5是根据一示例性实施例示出的人脸线条图像示意图。如图5所示,对pic1进行二值化处理后,得到人脸线条图像pic2。
图6是根据一示例性实施例示出的人脸图像提取面部关键特征点的示意图。如图6所示,对pic1中的面部关键特征点进行定位。
图7是根据一示例性实施例示出的人脸关键部位形状的示意图。如图7所示,通过定位得到的面部关键特征点及pic2,确定人脸关键部位的形状。
图8是根据一示例性实施例示出的卡通人脸部件库的示意图。如图8所示,根据每个部位的形状,从卡通人脸部件库中检索出最相似的卡通人脸部件。
用卡通人脸部件替换pic2中的对应人脸关键部位,保持人眼部位的图像不便。最后得到的艺术化的人脸卡通形象与图像本人的相似度较高,用户体验度较好。
图9是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置的框图。如图9所示,该装置包括处理模块91,确定模块92,检索模块93和替换模块94。
处理模块91被配置为对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定模块92被配置为确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索模块93被配置为检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
替换模块94被配置为在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
图10是根据一示例性实施例示出的检索模块的框图。如图10所示,可选的,检索模块93包括:
识别子模块101被配置为识别所述人脸图像中的面部关键特征点;
确定子模块102被配置为根据所述人脸线条图像及所述面部关键特征点,确定除人眼外的人脸关键部位的形状;
查找子模块103被配置为查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件。
可选的,所述识别子模块101被配置为采用提取特征边缘的迭代算法对所述人脸图像中的特征点进行定位;对定位得到的所述特征点进行矫正,得到所述人脸图像中的面部关键特征点。
可选的,所述查找子模块103被配置为采用形状相似性比较算法,将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,得到与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
本公开还一种人脸图像处理装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
图11是根据一示例性实施例示出的一种用于人脸图像处理的装置1100的框图。例如,装置1100可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
如图11所示,装置1100可以包括以下一个或多个组件:处理组件1102,存储器1104,电源组件1106,多媒体组件1108,音频组件1110,输入/输出(I/O)的接口1112,传感器组件1114,以及通信组件1116。
处理组件1102通常控制装置1100的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1102可以包括一个或多个处理器1120来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件1102可以包括一个或多个模块,便于处理组件1102和其他组件之间的交互。例如,处理组件1102可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件1108和处理组件1102之间的交互。
存储器1104被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1100的操作。这些数据的示例包括用于在装置1100上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器1104可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件1106为装置1100的各种组件提供电力。电源组件1106可以包括电源管理***,一个或多个电源,及其他与为装置1100生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1108包括在所述装置1100和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件1108包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1100处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1110被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件1110包括一个麦克风(MIC),当装置1100处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1104或经由通信组件1116发送。在一些实施例中,音频组件1110还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口1112为处理组件1102和***接口模块之间提供接口,上述***接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1114包括一个或多个传感器,用于为装置1100提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件1114可以检测到设备1100的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置1100的显示器和小键盘,传感器组件1114还可以检测装置1100或装置1100一个组件的位置改变,用户与装置1100接触的存在或不存在,装置1100方位或加速/减速和装置1100的温度变化。传感器组件1114可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1114还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件1114还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件1116被配置为便于装置1100和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1100可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件1116经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件1116还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置1100可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器1104,上述指令可由装置1100的处理器1120执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时,使得移动终端能够执行一种人脸图像处理方法,所述方法包括:
对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
可选的,所述检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件,包括:
识别所述人脸图像中的面部关键特征点;
根据所述人脸线条图像及所述面部关键特征点,确定除人眼外的人脸关键部位的形状;
查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件。
可选的,所述识别所述人脸图像中的面部关键特征点,包括:
采用提取特征边缘的迭代算法对所述人脸图像中的特征点进行定位;
对定位得到的所述特征点进行矫正,得到所述人脸图像中的面部关键特征点。
可选的,所述查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件,包括:
采用形状相似性比较算法,将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,得到与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (9)
1.一种人脸图像处理方法,其特征在于,包括:
对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件,包括:
识别所述人脸图像中的面部关键特征点;
根据所述人脸线条图像及所述面部关键特征点,确定除人眼外的人脸关键部位的形状;
查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述识别所述人脸图像中的面部关键特征点,包括:
采用提取特征边缘的迭代算法对所述人脸图像中的特征点进行定位;
对定位得到的所述特征点进行矫正,得到所述人脸图像中的面部关键特征点。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件,包括:
采用形状相似性比较算法,将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,得到与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件。
5.一种人脸图像处理装置,其特征在于,包括:
处理模块,用于对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定模块,用于确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索模块,用于检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
替换模块,用于在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述检索模块包括:
识别子模块,用于识别所述人脸图像中的面部关键特征点;
确定子模块,用于根据所述人脸线条图像及所述面部关键特征点,确定除人眼外的人脸关键部位的形状;
查找子模块,用于查找与除人眼外的人脸关键部位的形状相似的卡通人脸部件。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述识别子模块,用于采用提取特征边缘的迭代算法对所述人脸图像中的特征点进行定位;对定位得到的所述特征点进行矫正,得到所述人脸图像中的面部关键特征点。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述查找子模块,用于采用形状相似性比较算法,将除人眼外的人脸关键部位的形状与预存的卡通人脸部件进行比对,得到与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件。
9.一种人脸图像处理装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
对人脸图像进行二值化处理,得到人脸线条图像;
确定所述人脸图像中除人眼外的人脸关键部位;
检索与除人眼外的人脸关键部位相似的卡通人脸部件;
在所述人脸线条图像中,将所述除人眼外的人脸关键部位替换为检索到的所述卡通人脸部件。
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---|---|
CN (1) | CN104240274B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105118024A (zh) * | 2015-09-14 | 2015-12-02 | 北京中科慧眼科技有限公司 | 人脸交换方法 |
CN106339694A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-01-18 | 北京金山安全软件有限公司 | 一种图像处理方法、装置及电子设备 |
CN107784678A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-03-09 | 北京奇虎科技有限公司 | 卡通人脸图像的生成方法、装置和终端 |
CN108958610A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-07 | 北京微播视界科技有限公司 | 基于人脸的特效生成方法、装置和电子设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1710608A (zh) * | 2005-07-07 | 2005-12-21 | 上海交通大学 | 机器人绘制人脸漫画的图像处理方法 |
CN101477696A (zh) * | 2009-01-09 | 2009-07-08 | 彭振云 | 一种人物漫画图像生成方法及装置 |
CN101847268A (zh) * | 2010-04-29 | 2010-09-29 | 北京中星微电子有限公司 | 一种基于人脸图像的卡通人脸图形生成方法和装置 |
CN101916370A (zh) * | 2010-08-31 | 2010-12-15 | 上海交通大学 | 人脸检测中非特征区域图像处理的方法 |
WO2012135979A1 (en) * | 2011-04-08 | 2012-10-11 | Nokia Corporation | Method, apparatus and computer program product for providing multi-view face alignment |
-
2014
- 2014-09-29 CN CN201410515469.9A patent/CN104240274B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1710608A (zh) * | 2005-07-07 | 2005-12-21 | 上海交通大学 | 机器人绘制人脸漫画的图像处理方法 |
CN101477696A (zh) * | 2009-01-09 | 2009-07-08 | 彭振云 | 一种人物漫画图像生成方法及装置 |
CN101847268A (zh) * | 2010-04-29 | 2010-09-29 | 北京中星微电子有限公司 | 一种基于人脸图像的卡通人脸图形生成方法和装置 |
CN101916370A (zh) * | 2010-08-31 | 2010-12-15 | 上海交通大学 | 人脸检测中非特征区域图像处理的方法 |
WO2012135979A1 (en) * | 2011-04-08 | 2012-10-11 | Nokia Corporation | Method, apparatus and computer program product for providing multi-view face alignment |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105118024A (zh) * | 2015-09-14 | 2015-12-02 | 北京中科慧眼科技有限公司 | 人脸交换方法 |
CN106339694A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-01-18 | 北京金山安全软件有限公司 | 一种图像处理方法、装置及电子设备 |
CN107784678A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-03-09 | 北京奇虎科技有限公司 | 卡通人脸图像的生成方法、装置和终端 |
CN107784678B (zh) * | 2017-11-08 | 2021-11-12 | 北京奇虎科技有限公司 | 卡通人脸图像的生成方法、装置和终端 |
CN108958610A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-07 | 北京微播视界科技有限公司 | 基于人脸的特效生成方法、装置和电子设备 |
US11354825B2 (en) | 2018-07-27 | 2022-06-07 | Beijing Microlive Vision Technology Co., Ltd | Method, apparatus for generating special effect based on face, and electronic device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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