CN110096958A - 一种识别正脸图像的方法、装置及计算设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及脸部识别技术领域，尤其公开了一种正脸图像识别的方法、装置及计算设备，其中，方法包括：获取待检图像；提取待检图像中脸部的姿态参数；结合姿态参数，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件；若满足，则确定待检图像为正脸图像；若不满足，则确定待检图像为非正脸图像。由此可见，利用本发明实施例方案，可以通过待检图像中脸部的姿态参数来判断待检图像是否为正脸图像，实现正脸图像的识别。

Description

一种识别正脸图像的方法、装置及计算设备

技术领域

本发明实施例涉及人脸识别技术领域，特别是涉及一种识别正脸图像的方法、装置及计算设备。

背景技术

在视频监控***中，图像处理设备在获得待检图像之后，可以从待检图像中提取出脸部特征，并可以通过这些脸部特征进行身份识别和验证。

而在进行身份识别和验证的过程中，当待检图像的脸部出现倾斜或者偏转时，脸部匹配容易出现偏差，从而造成身份识别和验证出错，进而造成识别准确率低。为了提高脸部识别的准确率，需要从待检图像中筛选出来正脸图像，并利用正脸图像进行身份识别和验证。

但是，本发明实施例的发明人在实现本发明实施例的过程中发现：目前，缺少正脸图像识别的方法。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例，以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的识别正脸图像的方法、装置及计算设备。

为解决上述技术问题，本发明实施例采用的一个技术方案是：提供一种识别正脸图像的方法，包括：获取待检图像；提取待检图像中脸部的姿态参数；结合姿态参数，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件；若满足，则确定待检图像为正脸图像；若不满足，则确定待检图像为非正脸图像。

可选的，姿态参数包括偏脸角度、转脸系数和抬脸系数；提取待检图像中脸部的姿态参数，包括：识别待检图像中脸部部位的特征信息；根据脸部部位的特征信息，计算脸部的偏脸角度、转脸系数和抬脸系数。

可选的，根据脸部部位的特征信息，计算待检图像中脸部的偏脸角度包括：构建待检图像的图像中轴线；根据脸部部位的特征信息，构建待检图像中脸部的脸部中轴线；计算脸部中轴线与图像中轴线之间的夹角，将该夹角作为偏脸角度。

可选的，根据脸部部位的特征信息，确定脸部的转脸系数，包括：根据所述脸部部位的特征信息，构建所述待检图像中脸部的脸部中轴线；基于脸部中轴线，将待检图像中脸部分为左脸区域和右脸区域；结合左脸区域和右脸区域,确定转脸系数。

可选的，识别所述左脸区域的左宽度，以及，所述右脸区域的右宽度；根据所述左宽度和右宽度，计算所述转脸系数。

可选的，结合左脸区域和右脸区域，确定转脸系数，包括：获取同一种脸部部位在左脸区域中的左宽度，以及，在右脸区域中的右宽度；根据左宽度和右宽度，计算转脸系数。

可选的，根据左宽度和有宽度，计算转脸系数的计算公式为：

其中，C_p为转脸系数，E_l为左宽度，E_r为右宽度。

可选的，根据脸部部位的特征信息，计算脸部的抬系数，包括：确定第一部位与第二部位的第一距离；确定第二部位与第三部位的第二距离，其中，第一部位、第二部位和第三部位均属于脸部部位，第一部位位于第二部位的上方，第二部位位于第三部位的上方；根据第一距离和第二距离，计算抬脸系数。

可选的，根据第一距离和第二距离，计算抬脸系数的计算公式为：

其中，C_r为抬脸系数，H₁为第一距离，H₂为第二距离。

可选的，第一部位为眼睛，第二部位为鼻子，第三部位为嘴巴或者下颌。

可选的，脸部部位特征信息包括所述脸部部位的位置信息和形状信息。

可选的，结合姿态参数，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件，包括：判断偏脸角度是否位于预设正脸偏脸角度范围、转脸系数是否位于预设正脸转脸系数范围以及抬脸系数是否位于预设正脸抬脸系数范围；若偏脸角度位于预设正脸偏脸角度范围、转脸系数位于预设正脸转脸系数范围以及抬脸系数位于预设正脸抬脸系数范围，则确定待检图像中脸部满足预设正脸条件，否则，则确定待检图像中脸部不满足预设正脸条件。

为解决上述技术问题，本发明实施例采用的另一个技术方案是：提供一种识别正脸图像的装置，包括：获取模块：用于获取待检图像；提取模块：用于提取所述待检图像中脸部的姿态参数；判断模块：用于结合所述姿态参数，判断所述待检图像中脸部是否满足预设正脸条件；第一确定模块：用于当所述待检图像中脸部满足预设正脸条件时，确定所述待检图像为正脸图像；第二确定模块：用于当所述待检图像中脸部不满足预设正脸条件时，确定所述待检图像为非正脸图像。

为解决上述技术问题，本发明实施例采用的还一个技术方案是：提供一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存放至少一可执行指令，该可执行指令使处理器执行如上述识别正脸图像的方法对应的操作。

为解决上述技术问题，本发明实施例采用的又一个技术方案是：提供一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，该可执行指令使处理器执行如上述识别正脸图像的方法对应的操作。

本发明实施例的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明实施例通过提取待检图像中脸部的姿态参数，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件，若满足，确定待检图像为正脸图像，由此可见本发明实施例是通过待检图像中脸部的姿态参数来确定待检图像是否为正脸图像，实现正脸图像的识别。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施例。

附图说明

通过阅读下文优选实施例的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明一种识别正脸图像的方法实施例的流程图；

图2是本发明一种识别正脸图像的方法实施例中姿态参数提取的流程图；

图3是本发明一种识别正脸图像的方法实施例中偏脸角度计算的流程图；

图4是本发明一种识别正脸图像的方法实施例中脸部中轴线示意图；

图5是本发明一种识别正脸图像的方法实施例中转脸系数计算的流程图；

图6是本发明一种识别正脸图像的方法另一实施例中转脸系数计算的流程图；

图7是本发明一种识别正脸图像的方法另一实施例中抬脸系数计算的流程图；

图8是本发明一种识别正脸图像的方法实施例中预设正脸条件判断的流程图；

图9是本发明一种识别正脸图像的装置实施例的功能框图；

图10是本发明一种计算设备实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1为本发明一种识别正脸图像的方法实施例的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S1：获取待检图像。

待检图像是指包含脸部的图像，而该脸部可以为人体的脸部，也可以为其它动物的脸部，例如：猫、狗等等。

步骤S2：提取待检图像中脸部的姿态参数。

姿态参数是指脸部姿势的参数，其中，脸部姿势包括脸部朝左或朝右偏转的偏脸姿势、脸部朝左或者朝右转向的转脸姿势，以及，脸部朝上或者朝下的抬脸姿势。在一些实施例中，偏脸姿势对应的姿态参数为偏脸角度，转脸姿势对应的姿态参数为转脸系数，抬脸姿势对应的姿态参数为抬脸系数，因此，姿态参数包括偏脸角度、转脸系数和抬脸系数。

具体的，如图2所示，提取待检图像中脸部的姿态参数，包括如下步骤：

步骤S21：识别待检图像中脸部部位的特征信息。

脸部部位是指脸部所包含的部位，例如：眼睛、耳朵、鼻子、脸颊、下颌等等。脸部部位的特征信息包括脸部中各脸部部位的位置信息和形状信息。

在一些实施例中，脸部部位可通过预设神经识别网络识别得到的，具体的，预设神经识别网络在接收到待检图像之后，通过脸部关键点定位模型，检测并定位待检图像中预先定义的脸部的关键点，根据脸部的关键点确定脸部部位。当然，该预设神经识别网络也是预先通过大量图像训练好的，以保证识别的准确性。

在另一些实施例中，在通过预设神经识别网络识别脸部部位之前，也可以对待检图像进行去噪处理，以减小噪声对待检图像的干扰，提高识别的准确性，其中，去噪处理包括光线补偿、灰度变换、均一化、滤波等等。

步骤S22：根据脸部部位的特征信息，计算脸部的偏脸角度、转脸系数和抬脸系数。

具体，如图3所示，根据脸部部位的特征信息，计算脸部的偏脸角度包括以下步骤：

步骤S201：构建待检图像的图像中轴线。

图像中轴线是指将待检图像左右分割成面积相同的左图像和右图像的轴线。

步骤S202：根据脸部部位的特征信息，构建待检图像中脸部的脸部中轴线。

脸部中轴线是指将脸部部位对称分割的轴线，如图4所示的L线。

步骤S203：计算脸部中轴线与图像中轴线之间的夹角，并且将夹角作为偏脸角度。

当脸部为正脸时，脸部无左右偏转，脸部中轴线与图像中轴线重合，脸部中轴线与图像中轴线的夹角为零度，反而言之，可以通过脸部中轴线与图像中轴线的夹角来判断是否出现左右偏头。

当然，在一些实施例中，还可以根据脸部中轴线相对于图形中轴线的偏转方向，确定偏头的方向，例如，当脸部中轴线相对于图形中轴线朝左偏转时，则确定脸部朝左偏；当脸部中轴线相对于图形中轴线朝右偏转时，则确定脸部朝右偏。在实时脸部识别时，如，海关脸部检测、脸部支付等，可根据偏脸方向和偏脸角度，发出调整提示，以方便用户快速纠正脸部姿势。

如图5所示，根据脸部部位的特征信息，计算脸部的转脸系数，包括如下步骤：

步骤S210：根据脸部部位的特征信息，构建待检图像中脸部的脸部中轴线；

步骤S211：基于脸部中轴线，将待检图像中脸部分为左脸区域和右脸区域。

步骤S212：结合左脸区域和右脸区域，确定转脸系数。

当一图像为正脸图像时，左脸区域和右脸区域相对于脸部中轴线对称，当发生转脸，图像不为正脸图像时，左脸区域和右脸区域呈不对称关系，两者的变化量也是不相同的。反而言之，可以比较检测左脸区域和右脸区域的变化量，确定转头系数，例如：确定左脸区域的左宽度和右脸区域的右宽度，根据左宽度和右宽度，结合计算公式计算转头系数，其中，C_p为转脸系数，E_l为左宽度，E_r为右宽度；又或者，确定左脸区域的左面积和右脸区域的右面积，根据左面积和右面积，计算转头系数。

在发生转脸，图像中脸部不为正脸时，同一种脸部部位在左脸区域和右脸区域中呈现的变化也是不相同的，因此，也可以通过同一种脸部部位在左脸区域和右脸区域的情况下，计算转脸系数，具体的，如图6所示，确定转头系数，包括如下步骤：

步骤S2121：获取同一种脸部部位在左脸区域中的左宽度，以及，在右脸区域中的右宽度。

脸部部位包括眼睛、鼻子及嘴巴。当脸部部位是眼睛时，左宽度E_l和右宽度E_r分别表示位于左脸区域中左眼的宽度和位于右脸区域中右眼的宽度，如图4所示，其中，左眼的宽度是指左眼距离脸部中轴线的最远点与左眼距离脸部中轴线最近点的距离，同样的，右眼的宽度是指右眼距离脸部中轴线的最远点与右眼距离脸部中轴线最近点的距离。当脸部部位表示鼻子时，左宽度和右宽度分别表示鼻子在左脸区域中及在右脸区域中的宽度。当脸部部位表示嘴巴时，左宽度和右宽度表示嘴角在左脸区域中及右脸区域中的宽度。

步骤S2122：根据左宽度和右宽度，计算转脸系数。

在本步骤中，计算转脸系数的计算公式为：

其中，C_p为转脸系数，E_l为左宽度，E_r为右宽度。

通过上述公式可知：当待检图像为正脸图像时，同一种脸部部位在左脸区域中的左宽度和在右脸区域中右宽度相同，转脸系数为0，当脸部发生左右转动时，同一脸部部位在左脸区域和右脸区域的宽度会发生变化，则通过上述公式计算出的转脸系数不是0，例如，当脸部部位是眼睛时，当脸部向左转动时，左宽度在左脸区域的值，以及右宽度在右脸区域的值均变小，但是左宽度变小的幅度大于右宽度变小的幅度，转脸系数为负值，不为零，当脸部向右转动时，左宽度变小的幅度小于右宽度变小的幅度，转脸系数为正值，不为零。因此，在计算得到转脸***时，可以通过判断转脸系数来确定是否为存在转脸。当然，也可以通过转脸***的正负来确定转脸的方向。

图7所示，根据脸部部位的特征信息，计算待检图像中脸部的抬脸系数包括如下步骤：

步骤S2131：确定第一部位与第二部位的第一距离。

第一部位与第二部位均位于脸部，属于脸部部位，例如：第一部位为眼睛，第二部位为鼻子，第一距离为沿脸部中轴线，鼻尖到左眼和右眼连线的距离，如图4所示的H₁。

步骤S2132：确定第二部位与第三部位的第二距离。

第三部位也是位于脸部，属于脸部部位，其中，第一部位位于第二部位的上方，第二部位位于第三部位的上方。在第一部位为眼睛，第二部位为鼻子时，则第三部位可以是嘴巴或者下颌。第二距离为沿脸部中轴线从鼻尖到下颌最低点之间的距离，如图4所示的H₂。

步骤S2133：根据第一距离和第二距离，计算抬脸系数。

在本步骤中，抬脸系数的计算公式为：

其中，C_r为抬脸系数，H₁为第一距离，H₂为第二距离。

对于同一张脸部，在待检图像为正脸图像时，抬脸系数为一定值，当发生抬头或低头时，第一距离和第二距离均发生变化，例如：在抬头时，第一距离与第二距离均减小，但是第一距离减小的幅度大于第二距离减小的幅度，抬脸系数会小于正脸图像时对应的抬脸系数，在低头时，第一距离与第二距离均减小，但是第一距离减小的幅度小于第二距离减小的幅度，抬脸系数会大于正脸图像时对应的抬脸系数，因此，在计算得到的抬脸系数时，可以通过抬脸系数确定是否存在抬头。

在另一些实施例中，第一部位、第二部位和第三部位也可以为脸部的三个检测点，该检测点连成的直线与脸部中轴线平行，例如：第一部位位于额头的检测点，第二部位和第三部位均为脸颊的检测点。

步骤S3：结合姿态参数，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件，若满足，执行步骤S4，若不满足，执行步骤S5。

具体的，如图8所示，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件，包括如下步骤：

步骤S31：判断偏脸角度是否位于预设正脸偏脸角度范围、转脸系数是否位于预设正脸转脸系数范围以及抬脸系数是否位于预设正脸抬脸系数范围，若是，执行步骤S32，否则，执行步骤S33。

当偏脸角度、转脸系数、抬脸系数均位于对应的范围时，确定待检图像中脸部满足预设正脸条件，若有任意一个不位于对应的范围时，则确定待检图像中脸部不满足预设正脸条件。

步骤S32：确定待检图像中脸部满足预设正脸条件。

确定待检图像中脸部满足预设正脸条件，即可确定待检图像为正脸图像。

步骤S33：确定待检图像中脸部不满足预设正脸条件。

不满足预设正脸条件时，待检图像不是正脸图像。

步骤S4:确定待检图像为正脸图像。

步骤S5：确定待检图像为非正脸图像。

值得说明的是：当第一部位、第二部位和第三部位所选择的脸部器官不相同，或者，所选择的检测点不相同时，预设正脸抬脸系数范围的也呈对应的变化。

在本发明实施例中，通过识别待检图像中脸部的姿态参数，并根据姿态参数判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件，若满足，确定待检图像为正脸图像，实现通过姿态参数判断待检图像是否为正脸图像。

图9为本发明一种识别正脸图像的装置的功能框图，如图9所示，该装置包括：获取模块801、提取模块802、判断模块803、第一确定模块804和第二确定模块805。其中，获取模块801，用于获取待检图像。提取模块802，用于提取待检图像中脸部的姿态参数。判断模块803，用于结合姿态参数，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件。第一确定模块804，用于当待检图像中脸部满足预设正脸条件时，确定待检图像为正脸图像。第二确定模块805，用于当待检图像中脸部不满足预设正脸条件时，确定待检图像为非正脸图像。

其中，姿态参数包括偏脸角度、转脸系数和抬脸系数。提取模块802包括：识别单元8021及计算单元8022。识别单元8021，用于识别待检图像中脸部部位的特征信息，脸部部位的特征信息包括脸部部位的位置信息和形状信息。计算单元8022，用于根据脸部部位的特征信息，计算脸部的偏脸角度、转脸系数和抬脸系数。

在一些实施例中，计算单元8022用于根据脸部部位的特征信息，计算待检图像中脸部的偏脸角度包括：构建待检图像的图像中轴线；根据脸部部位的特征信息，构建待检图像中脸部的脸部中轴线；计算脸部中轴线与图像中轴线之间的夹角，并且将该夹角作为偏脸角度。

在一些实施例中，计算单元8022用于根据脸部部位的特征信息，计算脸部的转脸系数，包括：根据脸部部位的特征信息，构建待检图像中脸部的脸部中轴线；基于脸部中轴线，将待检图像中脸部分为左脸区域和右脸区域；结合左脸区域和右脸区域，确定转脸系数。

具体的，结合左脸区域和右脸区域,确定转脸系数，进一步包括：获取同一种脸部部位在左脸区域中的左宽度，以及，在右脸区域中的右宽度；根据左宽度和右宽度，计算转脸系数。

其中，根据左宽度和右宽度，计算转脸系数的计算公式为：

其中，C_p为转脸系数，E_l为左宽度，E_r为右宽度。

其中，计算单元8022用于根据脸部部位的特征信息，计算脸部的抬脸系数，包括：确定第一部位与第二部位的第一距离；确定第二部位与第三部位的第二距离，其中，第一部位、第二部位和第三部位均位于脸部，属于脸部部位，第一部位位于第二部位的上方，第二部位位于第三部位的上方；根据第一距离和第二距离，计算抬脸系数。

其中，根据第一距离和第二距离，计算抬脸系数的计算公式为：

其中，C_r为抬脸系数，H₁为第一距离，H₂为第二距离。

其中，第一部位为眼睛，第二部位为鼻子，第三部位为嘴巴或下颌。

判断模块803包括：判断单元8031及确定单元8032，其中，判断单元8031，用于判断偏脸角度是否位于预设正脸偏脸角度范围、转脸系数是否位于预设正脸转脸系数范围以及抬脸系数是否位于预设正脸抬脸系数范围。确定单元8032，用于当转脸系数位于预设正脸转脸系数范围、偏脸角度位于预设正脸偏脸角度范围以及抬脸系数位于预设正脸抬脸系数范围，确定待检图像中脸部满足预设正脸条件。

在本发明实施例中，通过提取模块802提取待检图像中脸部的姿态参数，通过判断模块803根据姿态参数，判断待检图像中脸部是否满足预设正脸条件，若满足，通过第一确定模块804确定待检图像为正脸图像，实现通过待检图像中脸部的姿态参数来判断待检图像是否为正脸图像。

本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的一种识别正脸图像的方法。

图10为本发明一种计算设备实施例的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。

如图10所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)902、通信接口(Communications Interface)904、存储器(memory)906、以及通信总线908。

其中：

处理器902、通信接口904、以及存储器906通过通信总线908完成相互间的通信。

通信接口904，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。

处理器902，用于执行程序910，具体可以执行上述一种识别正脸图像的方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序910可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器902可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器906，用于存放程序910。存储器906可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序910具体可以用于使得处理器902执行以下操作附图1中步骤S1至S5、附图2中步骤S21至S22、附图3中步骤S201至S203、附图图5中S210至步骤S212、附图6中S2121至S2122、附图7中步骤S131至步骤S2133、附图8中步骤S31至步骤S33对应的操作。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系数或者其它设备固有相关。各种通用系数也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系数所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施例。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施例的权利要求书由此明确地并入该具体实施例，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一种识别正脸图像的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (15)

1.一种识别正脸图像的方法，其特征在于，包括：

获取待检图像；

提取所述待检图像中脸部的姿态参数；

结合所述姿态参数，判断所述待检图像中脸部是否满足预设正脸条件；

若满足，则确定所述待检图像为正脸图像；

若不满足，则确定所述待检图像为非正脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述姿态参数包括偏脸角度、转脸系数和抬脸系数；

所述提取所述待检图像中脸部的姿态参数，进一步包括：

识别所述待检图像中脸部部位的特征信息；

根据所述脸部部位的特征信息，计算所述脸部的偏脸角度、转脸系数和抬脸系数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述脸部部位的特征信息,计算所述待检图像中脸部的偏脸角度包括：

构建所述待检图像的图像中轴线；

根据所述脸部部位的特征信息，构建所述待检图像中脸部的脸部中轴线；

计算所述脸部中轴线与所述图像中轴线之间的夹角，并且将所述夹角作为所述偏脸角度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述脸部部位的特征信息，计算所述脸部的转脸系数，包括：

根据所述脸部部位的特征信息，构建所述待检图像中脸部的脸部中轴线；

基于所述脸部中轴线，将所述待检图像中脸部分为左脸区域和右脸区域；

结合所述左脸区域和右脸区域,确定所述转脸系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述结合所述左脸区域和右脸区域,确定所述转脸系数包括：

识别所述左脸区域的左宽度，以及，所述右脸区域的右宽度；

根据所述左宽度和右宽度，计算所述转脸系数。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述结合所述左脸区域和右脸区域,确定所述转脸系数，进一步包括：

获取同一种脸部部位在所述左脸区域中的左宽度，以及，在所述右脸区域中的右宽度脸部部位；

根据所述左宽度和所述右宽度，计算所述转脸系数。

7.根据权利要求5或者6所述的方法，其特征在于，所述根据所述左宽度和所述右宽度，计算所述转脸系数的计算公式为：

其中，C_p为所述转脸系数，E_l为所述左宽度，E_r为所述右宽度。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述脸部部位的特征信息,计算所述脸部的抬脸系数，包括：

确定第一部位与第二部位的第一距离；

确定第二部位与第三部位的第二距离，其中，所述第一部位、第二部位和第三部位均属于所述脸部部位，所述第一部位位于所述第二部位的上方，所述第二部位位于所述第三部位的上方；

根据所述第一距离和所述第二距离，计算所述抬脸系数。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一距离和所述第二距离，计算所述抬脸系数的计算公式为：

其中，C_r为所述抬脸系数，H₁为所述第一距离，H₂为所述第二距离。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述第一部位为眼睛，所述第二部位为鼻子，所述第三部位为嘴巴或者下颌。

11.根据权利要求2-10中任意一项所述的方法，其特征在于，所述脸部部位的特征信息包括所述脸部部位的位置信息和形状信息。

12.根据权利要求2-10中任意一项所述的方法，其特征在于，

所述结合所述姿态参数，判断所述待检图像中脸部是否满足预设正脸条件，进一步包括：

判断所述偏脸角度是否位于预设正脸偏脸角度范围、所述转脸系数是否位于预设正脸转脸系数范围、以及所述抬脸系数是否位于预设正脸抬脸系数范围；

若所述偏脸角度位于预设正脸偏脸角度范围、所述转脸系数位于预设正脸转脸系数范围以及所述抬脸系数位于预设正脸抬脸系数范围，则确定所述待检图像中脸部满足预设正脸条件；

否则，确定所述待检图像中脸部不满足预设正脸条件。

13.一种识别正脸图像的装置，其特征在于，包括：

获取模块：用于获取待检图像；

提取模块：用于提取所述待检图像中脸部的姿态参数；

判断模块：用于结合所述姿态参数，判断所述待检图像中脸部是否满足预设正脸条件；

第一确定模块：用于当所述待检图像中脸部满足预设正脸条件时，确定所述待检图像为正脸图像；

第二确定模块：用于当所述待检图像中脸部不满足预设正脸条件时，确定所述待检图像为非正脸图像。

14.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-12中任一项所述的一种识别正脸图像的方法对应的操作。

15.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-12中任一项所述的一种识别正脸图像的方法对应的操作。