(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211125335.7 (22)申请日 2022.09.16 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115205951 A (43)申请公布日 2022.10.18 (73)专利权人 深圳天海宸光科技有限公司 地址 518054 广东省深圳市南 山区粤海街 道科技园社区科苑路8号讯美科技广 场2号楼713 (72)发明人 陈旭鹏　段立新　张神力　 (74)专利代理 机构 深圳市深可信专利代理有限 公司 44599 专利代理师 彭光荣 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (56)对比文件 CN 113963426 A,202 2.01.21 CN 112434578 A,2021.0 3.02 郭伟等.PCANet下的遮挡定位人脸识别算 法. 《计算机科 学与探索》 .2019,第13卷(第12 期), 审查员 李秋萍 (54)发明名称 一种戴口罩人脸关键点数据生成方法 (57)摘要 本发明提供了一种戴口罩人脸关键点数据 生成方法， 涉及图像处理技术领域； 该方法包括 以下的步骤： S10、 戴口罩人脸关键点数据生成， 包括无口罩人脸关键点生成的步骤和 戴口罩人 脸关键点生成的步骤； S20、 口罩与人脸匹配对 齐， 依次包括人脸姿态估计的步骤、 采集生成口 罩样本的步骤、 口罩样本与人脸区域对齐的步骤 以及关键点剔除与人脸区域覆盖的步骤； 本发明 的有益效果是： 通过普通人脸图片生成大量戴口 罩人脸关键点数据， 提升戴口罩人脸关键点算法 的精度。 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 115205951 B 2022.12.20 CN 115205951 B 1.一种戴口罩人脸关键点数据生成方法， 其特征在于， 包括无口罩人脸关键点生成的 步骤和戴口罩人脸关键点 生成的步骤； 所述无口罩人脸关键点的步骤 包括以下内容： S101、 从公开数据集中获取 人脸图片数据； S102、 通过opencv读取一张含人脸的图片； S103、 通过人脸检测算法reti naface， 检测图片中人脸框及相应5点关键点； S104、 采用人脸框 裁剪获得单人脸图片； S105、 采用相应的5点关键点计算仿射变换矩阵； S106、 使用仿射变换矩阵对人脸进行 校正对齐到统一尺寸1 12*112； S107、 使用开源人脸关键点检测模型pfld对人脸进行10 6点关键点检测； 戴口罩人脸关键点 生成的步骤 包括以下内容： S111、 采集生成各种样式各种佩戴方式的 口罩样本， 并计算 其姿态； S112、 从公开数据集和网络上获取 大量含有无口罩人脸图像； S113、 采用reti naface采集人脸， 仿射对齐后使用pfld获取10 6点关键点； S114、 对于每个人脸图像及其对应关键点， 计算人脸姿态， 与所有口罩姿态基于欧氏距 离进行匹配， 最近距离即为该 人脸最合适的口罩图； S115、 以口罩图与人脸相应点， 对口罩图进行x方向和y方向上的伸缩， 完成尺寸对齐； S116、 计算得到口罩 边缘轮廓坐标， 换算成人脸图像中坐标； S117、 采用射线法计算人脸关键点与人脸上口罩区域的包含关系， 从该人脸106点关键 点中剔除包 含在口罩mask的人脸关键点； S118、 将对齐后的 口罩直接覆盖相应人脸区域 生成人脸口罩图像。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115205951 B 2一种戴口罩人脸关键点数据生成方 法 技术领域 [0001]本发明涉及图像处理技术领域， 更具体的说， 本发明涉及一种戴口罩人脸关键点 数据生成方法。 背景技术 [0002]人脸关键点检测是指在已经检测出的人脸图像中， 通过计算机的分析进一步确定 人脸上的具体部位(比如： 眉毛、 眼角、 眼珠、 鼻尖、 嘴角 、 脸部轮廓等部位)的具体位置的技 术。 人脸关键点检测可以应用于 定位人脸局部、 识别表情等场景中。 [0003]现有的人脸关键点检测算法都是基于全脸关键点 （5点， 68点， 96点， 106点） 进行训 练及预测， 而戴口罩时由于不能识别口罩部分的脸部， 所有关键点将偏移挤簇在一起造成 算法不可用； 此外， 人脸关键点的标注和审核都及其 耗费人力物力， 成本高昂。 发明内容 [0004]为了克服现有技术的不足， 本发明提供一种戴口罩人脸关键点数据生成方法， 可 通过普通人脸图片生成大量戴口罩人脸关键点数据， 提升戴口罩人脸关键点 算法的精度。 [0005]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 一种戴口罩人脸关键点数据生成方 法， 其改进之处在于， 该 方法包括以下的步骤： [0006]S10、 戴口罩人脸关键点数据生成， 包括无口罩人脸关键点生成的步骤和戴口罩人 脸关键点 生成的步骤； [0007]S20、 口罩与人脸匹配对齐， 依次包括人脸姿态估计 的步骤、 采集生成口罩样本的 步骤、 口罩样本与人脸区域对齐的步骤以及关键点剔除与人脸区域覆盖的步骤。 [0008]进一步的， 步骤S10中， 所述无口罩人脸关键点的步骤 包括以下内容： [0009]S101、 从公开数据集中获取 人脸图片数据； [0010]S102、 通过opencv读取一张含人脸的图片； [0011]S103、 通过人脸检测算法reti naface， 检测图片中人脸框及相应5点关键点； [0012]S104、 采用人脸框 裁剪获得单人脸图片； [0013]S105、 采用相应的5点关键点计算仿射变换矩阵； [0014]S106、 使用仿射变换矩阵对人脸进行 校正对齐到统一尺寸1 12*112； [0015]S107、 使用开源人脸关键点检测模型pfld对人脸进行10 6点关键点检测。 [0016]进一步的， 步骤S10中， 戴口罩人脸关键点 生成的步骤 包括以下内容： [0017]S111、 采集生成各种样式各种佩戴方式的 口罩样本， 并计算 其姿态； [0018]S112、 从公开数据集和网络上获取 大量含有无口罩人脸图像； [0019]S113、 采用reti naface采集人脸， 仿射对齐后使用pfld获取10 6点关键点； [0020]S114、 对于每个人脸图像及其对应关键点， 计算人脸姿态， 与所有口罩姿态基于欧 氏距离进行匹配， 最近距离即为该 人脸最合适的口罩图； [0021]S115、 以口罩图与人脸相应点， 对口罩图进行x方向和y方向上的伸缩， 完 成尺寸对说　明　书 1/5 页 3 CN 115205951 B 3