本申请涉及图像处理
技术领域：
，具体涉及一种图像检测方法及相关设备。
背景技术：
：目前，人脸图像关键点检测的过程为：电子设备获取人脸图像，根据人脸图像预测多个关键点位置，根据多个关键点位置对人脸图像执行关键点检测操作，得到人脸图像对应的多个关键点，多个关键点与多个关键点位置一一对应。这种方式导致人脸图像关键点检测的准确性较低。技术实现要素：本申请实施例提供一种图像检测方法及相关设备，用于提高人脸图像关键点检测的准确性。第一方面，本申请实施例提供一种图像检测方法，包括：对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；根据所述目标关键点位置集合对所述目标人脸图像执行关键点提取操作，得到所述目标人脸图像对应的目标关键点集合。在一个可能的示例中，所述从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓，包括：计算所述第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到所述第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度，所述第i个人脸轮廓为人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓中的任意一个，所述n为大于1的整数；在得到所述第i个匹配度之后，计算所述第一人脸轮廓与第(i 1)个人脸轮廓的匹配度，得到所述第(i 1)个人脸轮廓对应的第(i 1)个匹配度；直到i＝n，得到n个匹配度，所述n个匹配度与所述n个人脸轮廓一一对应，所述i是初始值为1，以1为间隔的递增整数；将所述n个匹配度中的最高匹配度对应的人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，所述确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，包括：调用人脸轮廓与关键点位置的映射表；根据所述人脸轮廓与关键点位置的映射表确定所述第二人脸轮廓对应的多个目标关键点位置；将所述多个目标关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。在一个可能的示例中，所述根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓，包括：根据所述第一人脸轮廓确定人脸轮廓调整参数；将所述人脸轮廓调整参数输入人脸轮廓模型，所述人脸轮廓模型包括标准人脸轮廓；控制所述人脸轮廓模型根据所述人脸轮廓调整参数对所述标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓；将所述人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，所述确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，包括：根据所述标准人脸轮廓和所述第二人脸轮廓确定关键点位置调整参数；根据所述关键点位置调整参数对所述标准人脸轮廓对应的多个关键点位置执行关键点位置调整操作，得到关键点位置调整后的多个关键点位置；将所述关键点位置调整后的多个关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。第二方面，本申请实施例提供一种图像检测装置，包括：第一提取单元，用于对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；第一确定单元，用于从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；第二确定单元，用于确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；第二提取单元，用于根据所述目标关键点位置集合对所述目标人脸图像执行关键点提取操作，得到所述目标人脸图像对应的目标关键点集合。第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面所述的方法中的步骤的指令。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，上述计算机程序被处理器执行，以实现如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。可以看出，相较于电子设备根据人脸图像预测的多个关键点位置对人脸图像执行关键点检测操作，得到人脸图像对应的多个关键点，在本申请实施例中，图像检测装置对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到第一人脸轮廓，从人脸轮廓集合中选取与第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓或根据第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓，确定第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，以及根据目标关键点位置集合对人脸图像执行关键点提取操作，得到目标人脸图像对应的目标关键点集合。由于第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合比根据人脸图像预测的多个关键点更加准确，这样有助于提高人脸图像关键点检测的准确性。本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或
背景技术：
中的技术方案，下面将对本申请实施例或
背景技术：
中所需要使用的附图进行说明。图1是本申请实施例提供的一种图像检测系统的架构示意图；图2a是本申请实施例提供的一种图像检测方法的流程示意图；图2b是本申请实施例提供的一种计算目标方向与预设坐标系上的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值的示意图；图3是本申请实施例提供的另一种图像检测方法的流程示意图；图4是本申请实施例提供的一种图像检测装置的功能单元组成框图；图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实现方式为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(userequipment，ue)，移动台(mobilestation，ms)，终端设备(terminaldevice)等等。下面对本申请实施例进行详细介绍。请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种图像检测系统的架构示意图，该图像检测系统包括处理器，其中：处理器，用于对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；处理器，还用于从人脸轮廓集合中选取与第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；处理器，还用于确定第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；处理器，还用于根据目标关键点位置集合对目标人脸图像执行关键点提取操作，得到目标人脸图像对应的目标关键点集合。在一个可能的示例中，所述对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓之前，处理器还用于：获取初始人脸图像，以及确定所述初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向；计算所述目标方向与所述预设坐标系的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值；根据角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系确定所述目标角度差值对应的目标旋转方向和目标旋转角度；根据所述目标旋转方向和所述目标旋转角度对所述初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。在一个可能的示例中，在从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓方面，处理器具体用于：计算所述第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到所述第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度，所述第i个人脸轮廓为人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓中的任意一个，所述n为大于1的整数；在得到所述第i个匹配度之后，计算所述第一人脸轮廓与第(i 1)个人脸轮廓的匹配度，得到所述第(i 1)个人脸轮廓对应的第(i 1)个匹配度；直到i＝n，得到n个匹配度，所述n个匹配度与所述n个人脸轮廓一一对应，所述i是初始值为1，以1为间隔的递增整数；将所述n个匹配度中的最高匹配度对应的人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，在确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合方面，处理器具体用于：调用人脸轮廓与关键点位置的映射表；根据所述人脸轮廓与关键点位置的映射表确定所述第二人脸轮廓对应的多个目标关键点位置；将所述多个目标关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。在一个可能的示例中，在根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓方面，处理器具体用于：根据所述第一人脸轮廓确定人脸轮廓调整参数；将所述人脸轮廓调整参数输入人脸轮廓模型，所述人脸轮廓模型包括标准人脸轮廓；控制所述人脸轮廓模型根据所述人脸轮廓调整参数对所述标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓；将所述人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，在确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合方面，处理器具体用于：根据所述标准人脸轮廓和所述第二人脸轮廓确定关键点位置调整参数；根据所述关键点位置调整参数对所述标准人脸轮廓对应的多个关键点位置执行关键点位置调整操作，得到关键点位置调整后的多个关键点位置；将所述关键点位置调整后的多个关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。请参见图2a，图2a是本申请实施例提供的一种图像检测方法的示意图，该图像检测方法包括步骤201-204，具体如下：201：图像检测装置对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓。具体地，图像检测装置对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到目标人脸图像对应的第一人脸轮廓的实施方式可以为：图像检测装置调用人脸轮廓提取算法；图像检测装置使用人脸轮廓提取算法对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到目标人脸图像对应的第一人脸轮廓。其中，人脸轮廓提取算法预先存储于图像检测装置中，人脸轮廓提取算法包括基于肤色和人脸形状约束的正面人脸轮廓提取算法、基于肤色模型和梯度算子的正面人脸轮廓提取算法、基于肤色及深度信息的人脸轮廓提取算法等。在一个可能的示例中，图像检测装置对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓之前，所述方法还包括：图像检测装置获取初始人脸图像，以及确定所述初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向；图像检测装置计算所述目标方向与所述预设坐标系的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值；图像检测装置根据角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系确定所述目标角度差值对应的目标旋转方向和目标旋转角度；图像检测装置根据所述目标旋转方向和所述目标旋转角度对所述初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。举例来说，如图2b所示，图2b为本申请实施例提供的一种计算目标方向与预设坐标系上的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值的示意图，图像检测确定初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向为方向1，方向1在预设坐标系上的角度值为α，图像检测装置计算方向1与预设坐标系的y轴正方向的目标角度差值为(α-90°)。其中，角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系预先存储于图像检测装置中，角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系如下表1所示：表1角度差值旋转方向旋转角度 β向右旋转β-β向左旋转β可见，相较于对非垂直方向且非水平方向的人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到人脸图像对应的人脸轮廓，在本示例中，图像检测装置根据目标旋转方向和目标旋转角度对初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。由于目标人脸图像为垂直方向或水平方向的人脸图像，这样有助于提高人脸轮廓的提取速率和准确性。在一个可能的示例中，图像检测装置包括摄像头，图像检测装置对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到目标人脸图像对应的第一人脸轮廓之前，所述方法还包括：图像检测装置判断摄像头与目标人脸之间是否存在障碍物；若摄像头与目标人脸之间存在障碍物，则图像检测装置执行障碍物提示操作；在预设时长之后，图像检测装置对目标人脸再次判断摄像头与目标人脸之间是否存在障碍物；若摄像头与目标人脸之间不存在障碍物，则图像检测装置通过摄像头对目标人脸执行拍摄操作，得到目标人脸图像。其中，预设时长可以是用户自定义的，比如预设时长为2s。可见，相较于当摄像头与目标人脸之间存在障碍物时，图像检测装置通过摄像头对目标人脸执行拍摄操作，得到目标人脸图像，在本示例中，当摄像头与目标人脸之间存在障碍物时，图像检测装置执行障碍物提示操作，在预设时长之后，且摄像头与目标人脸之间不存在障碍物，通过摄像头对目标人脸执行拍摄操作，得到目标人脸图像，这样有助于提高目标人脸图像的准确性，进而提高人脸轮廓的提取速率和准确性。202：图像检测装置从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，图像检测装置从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓，包括：图像检测装置计算所述第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到所述第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度，所述第i个人脸轮廓为人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓中的任意一个，所述n为大于1的整数；在得到所述第i个匹配度之后，图像检测装置计算所述第一人脸轮廓与第(i 1)个人脸轮廓的匹配度，得到所述第(i 1)个人脸轮廓对应的第(i 1)个匹配度；直到i＝n，图像检测装置得到n个匹配度，所述n个匹配度与所述n个人脸轮廓一一对应，所述i是初始值为1，以1为间隔的递增整数；图像检测装置将所述n个匹配度中的最高匹配度对应的人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。具体地，图像检测装置计算第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度的实施方式可以为：图像检测装置使用特征向量提取算法对第一人脸轮廓执行特征向量提取操作，得到第一人脸轮廓对应的第一特征向量；图像检测装置使用特征向量提取算法对第i个人脸轮廓执行特征向量提取操作，得到第i个人脸轮廓对应的第二特征向量；图像检测装置根据第一特征向量、第二特征向量和匹配度公式确定第一特征向量与第二特征向量的匹配度；图像检测装置将第一特征向量与第二特征向量的匹配度确定为第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度。其中，特征向量提取算法预先存储于图像检测装置中，特征向量提取算法包括局部倒数模式算法、奇异值分解算法、2d离散余弦变换算法等。其中，匹配度公式均预先存储于图像检测装置中，匹配度公式为：其中，z为第一特征向量与第二特征向量的匹配度(即第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度)，γ(m,n)为欧几里得距离，第一特征向量为(m1,m2,m3,…,mp)，第二特征向量为(n1,n2,n3,…,np)，mj表示第一特征向量中的第j个特征值，nj表示第二特征向量中的第j个特征值。其中，图像检测装置可以采用并行方式计算第一人脸轮廓与人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓的n个匹配度，n个匹配度与n个人脸轮廓一一对应，在此不再叙述。在一个可能的示例中，图像检测装置根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓，包括：图像检测装置根据所述第一人脸轮廓确定人脸轮廓调整参数；图像检测装置将所述人脸轮廓调整参数输入人脸轮廓模型，所述人脸轮廓模型包括标准人脸轮廓；图像检测装置控制所述人脸轮廓模型根据所述人脸轮廓调整参数对所述标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓；图像检测装置将所述人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。具体地，图像检测装置根据第一人脸轮廓确定人脸轮廓调整参数的实施方式可以为：图像检测装置解析第一人脸轮廓，得到第一人脸轮廓包括的m条第一人脸轮廓线，m为大于1的整数；图像检测装置将m条第一人脸轮廓线确定为人脸轮廓调整参数。具体地，图像检测装置控制人脸轮廓模型根据人脸轮廓调整参数对标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓的实施方式可以为：图像检测装置控制人脸轮廓模型根据第k条第一人脸轮廓线对标准人脸轮廓执行第k次人脸轮廓调整操作，得到第k次人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓，第k条第一人脸轮廓线为m条第一人脸轮廓线中的任意一条；在得到第k次人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓之后，图像检测装置控制人脸轮廓模型根据第(k 1)条第一人脸轮廓线对第k次人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓执行第(k 1)次人脸轮廓调整操作，得到第(k 1)次人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓；直到k＝m，图像检测装置得到第m次人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓，k是初始值为1，以1为间隔的递增整数；图像检测装置将第m次人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓确定为人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓。具体地，图像检测装置控制人脸轮廓模型根据第k条第一人脸轮廓线对标准人脸轮廓执行第k次人脸轮廓调整操作，得到第k次人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓的实施方式可以为：图像检测装置确定第k条第一人脸轮廓线对应的第一人脸部位；图像检测装置从标准人脸轮廓包括的m条第二人脸轮廓线中选取与第一人脸部位对应的第k条第二人脸轮廓线；图像检测装置控制人脸轮廓模型对第k条第二人脸轮廓线执行轮廓线调整操作，得到轮廓线调整后的第k条第二人脸轮廓线，轮廓线调整后的第k条第二人脸轮廓线与第k条第一人脸轮廓线的大小和形状均相同。其中，图像检测装置可以采用并行方式控制人脸轮廓模型根据m条第一人脸轮廓线对标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓，在此不再叙述。203：图像检测装置确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。在一个可能的示例中，图像检测装置确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，包括：图像检测装置调用人脸轮廓与关键点位置的映射表；图像检测装置根据所述人脸轮廓与关键点位置的映射表确定所述第二人脸轮廓对应的多个目标关键点位置；图像检测装置将所述多个目标关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。其中，人脸轮廓与关键点位置的映射表预先存储于图像检测装置中，多个人脸轮廓中的每个人脸轮廓均对应多个关键点位置，人脸轮廓与关键点位置的映射表如下表2所示：表2人脸轮廓关键点位置人脸轮廓1关键点位置1-关键点位置10人脸轮廓2关键点位置11-关键点位置20人脸轮廓3关键点位置21-关键点位置30…………在一个可能的示例中，图像检测装置确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，包括：图像检测装置根据所述标准人脸轮廓和所述第二人脸轮廓确定关键点位置调整参数；图像检测装置根据所述关键点位置调整参数对所述标准人脸轮廓对应的多个关键点位置执行关键点位置调整操作，得到关键点位置调整后的多个关键点位置；图像检测装置将所述关键点位置调整后的多个关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。具体地，第一人脸轮廓包括m条第一人脸轮廓线，标准人脸轮廓包括m条第二人脸轮廓线，第二人脸轮廓包括m条第三人脸轮廓线，m条第三人脸轮廓线与m条第二人脸轮廓线一一对应，第二人脸轮廓是图像检测装置对标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作后的标注人脸轮廓，m条第三人脸轮廓线与m条第一人脸轮廓线一一对应且m条第三人脸轮廓线中的任意一条第三轮廓线与其对应的第一人脸轮廓线的大小和形状均相同，图像检测装置根据标准人脸轮廓和第二人脸轮廓确定关键点位置调整参数：图像检测装置计算第q条第三人脸轮廓线相较于第q条第二人脸轮廓线的多个拉伸参数，得到第q条第三人脸轮廓线对应的第q个拉伸参数集合；在得到第q个拉伸参数集合之后，图像检测装置计算第(q 1)条第三人脸轮廓线相较于第(q 1)条第二人脸轮廓线的多个拉伸参数，得到第(q 1)条第三人脸轮廓线对应的第(q 1)个拉伸参数集合；直到q＝m，图像检测装置得到m个拉伸参数集合，m个拉伸参数集合与m条第三人脸轮廓线一一对应，q是初始值为1，以1为间隔的递增整数；图像检测装置将m个拉伸参数集合确定为关键点位置调整参数。其中，图像检测装置可以采用并行方式根据m条第三人脸轮廓线和m条第二人脸轮廓线确定m个拉伸参数集合，m个拉伸参数集合与m条第三人脸轮廓线一一对应，在此不再叙述。具体地，图像检测装置根据关键点位置调整参数对标准人脸轮廓对应的多个位置点执行关键点位置调整操作，得到关键点位置调整后的多个关键点位置，包括：图像检测装置确定拉伸参数集合a对应的第二人脸部位，拉伸参数集合a为m个拉伸参数集合中的任意一个；图像检测装置从标准人脸轮廓对应的多个关键点位置中选取与第二人脸部位对应的关键点位置子集合a；图像检测装置根据拉伸参数集合a对关键点位置子集合a执行关键点调整操作，得到关键点位置调整后的关键点位置子集合a；图像检测装置对m个拉伸参数集合中除拉伸参数集合a之外的(m-1)个拉伸参数集合执行相同操作，得到关键点位置调整后的(m-1)个关键点位置子集合，关键点位置调整后的(m-1)个关键点位置子集合与(m-1)个拉伸参数集合一一对应；图像检测装置将关键点位置调整后的关键点位置子集合a和关键点位置调整后的(m-1)个关键点位置子集合确定为关键点位置调整后的多个关键点位置。具体地，拉伸参数集合a包括p个拉伸参数，关键点位置子集合a包括p个关键点位置，p个关键点位置与p个拉伸参数一一对应，p为大于1的整数，图像检测装置根据拉伸参数集合a对关键点位置子集合a执行关键点调整操作，得到关键点位置调整后的关键点位置子集合a的实施方式可以为：图像检测装置根据p个拉伸参数中的第s个拉伸参数对p个关键点位置中的第s个关键点位置进行关键点位置调整，得到关键点位置调整后的第s个关键点位置，第s个关键点位置为p个关键点位置中的任意一个，p为大于1的整数；在得到关键点位置调整后的第s个关键点位置之后，图像检测装置根据p个拉伸参数中的第(s 1)个拉伸参数对p个关键点位置中的第(s 1)个关键点位置进行关键点位置调整，得到关键点位置调整后的第(s 1)个关键点位置；直到s＝p，图像检测装置得到关键点位置调整后的p个关键点位置，s是初始值为1，以1为间隔的递增整数；图像检测装置将关键点位置调整后的p个关键点位置构成的关键点位置子集合确定为关键点位置调整后的关键点位置子集合a。204：图像检测装置根据所述目标关键点位置集合对所述目标人脸图像执行关键点提取操作，得到所述目标人脸图像对应的目标关键点集合。具体地，目标关键点位置集合包括q个目标关键点位置，q为大于1的整数，图像检测装置根据目标关键点位置集合对目标人脸图像执行关键点提取操作，得到目标人脸图像对应的目标关键点集合的实施方式可以为：图像检测装置根据第t个目标关键点位置对目标人脸图像执行关键点提取操作，得到第t个目标关键点位置对应的第t个目标关键点，第t个目标关键点为q个目标关键点位置中的任意一个；在得到第t个目标关键点之后，图像检测装置根据第(t 1)个目标关键点位置对目标人脸图像执行关键点提取操作，得到第(t 1)个目标关键点位置对应的第(t 1)个目标关键点；直到t＝q，图像检测装置得到q个目标关键点，t是初始值为1，以1为间隔的递增整数；图像检测装置将q个目标关键点构成的关键点集合确定为目标人脸图像对应的目标关键点集合。其中，图像检测装置可以采用并行方式根据q个目标关键点位置对目标人脸图像执行关键点提取操作，得到q个目标关键点，q个目标关键点与q个目标关键点位置一一对应，在此不再叙述。可以看出，相较于电子设备根据人脸图像预测的多个关键点位置对人脸图像执行关键点检测操作，得到人脸图像对应的多个关键点，在本申请实施例中，图像检测装置对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到第一人脸轮廓，从人脸轮廓集合中选取与第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓或根据第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓，确定第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，以及根据目标关键点位置集合对人脸图像执行关键点提取操作，得到目标人脸图像对应的目标关键点集合。由于第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合比根据人脸图像预测的多个关键点更加准确，这样有助于提高人脸图像关键点检测的准确性。请参见图3，图3是本申请实施例提供的另一种图像检测方法的流程示意图，该图像检测方法包括步骤301-312，具体如下：301：图像检测装置获取初始人脸图像，以及确定所述初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向。302：图像检测装置计算所述目标方向与所述预设坐标系的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值。303：图像检测装置根据角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系确定所述目标角度差值对应的目标旋转方向和目标旋转角度。304：图像检测装置根据所述目标旋转方向和所述目标旋转角度对所述初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。305：图像检测装置对所述目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓。306：图像检测装置计算所述第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到所述第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度，所述第i个人脸轮廓为人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓中的任意一个，所述n为大于1的整数。307：在得到所述第i个匹配度之后，图像检测装置计算所述第一人脸轮廓与第(i 1)个人脸轮廓的匹配度，得到所述第(i 1)个人脸轮廓对应的第(i 1)个匹配度。308：直到i＝n，图像检测装置得到n个匹配度，所述n个匹配度与所述n个人脸轮廓一一对应，所述i是初始值为1，以1为间隔的递增整数。309：图像检测装置将所述n个匹配度中的最高匹配度对应的人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。310：图像检测装置调用人脸轮廓与关键点位置的映射表。311：图像检测装置根据所述人脸轮廓与关键点位置的映射表确定所述第二人脸轮廓对应的多个目标关键点位置。312：图像检测装置将所述多个目标关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。需要说明的是，图3所示的方法的各个步骤的具体实现过程可参见上述方法所述的具体实现过程，在此不再叙述。请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种图像检测装置的功能单元组成框图，该图像检测装置400包括：第一提取单元401，用于对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；第一确定单元402，用于从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；第二确定单元403，用于确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；第二提取单元404，用于根据所述目标关键点位置集合对所述目标人脸图像执行关键点提取操作，得到所述目标人脸图像对应的目标关键点集合。在一个可能的示例中，上述图像检测装置400还包括：获取单元405，用于获取初始人脸图像；第三确定单元406，用于确定所述初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向；计算单元407，用于计算所述目标方向与所述预设坐标系的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值；第四确定单元408，用于根据角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系确定所述目标角度差值对应的目标旋转方向和目标旋转角度；旋转单元409，用于根据所述目标旋转方向和所述目标旋转角度对所述初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。在一个可能的示例中，在从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓方面，上述第一确定单元402具体用于：计算所述第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到所述第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度，所述第i个人脸轮廓为人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓中的任意一个，所述n为大于1的整数；在得到所述第i个匹配度之后，计算所述第一人脸轮廓与第(i 1)个人脸轮廓的匹配度，得到所述第(i 1)个人脸轮廓对应的第(i 1)个匹配度；直到i＝n，得到n个匹配度，所述n个匹配度与所述n个人脸轮廓一一对应，所述i是初始值为1，以1为间隔的递增整数；将所述n个匹配度中的最高匹配度对应的人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，在确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合方面，上述第二确定单元403具体用于：调用人脸轮廓与关键点位置的映射表；根据所述人脸轮廓与关键点位置的映射表确定所述第二人脸轮廓对应的多个目标关键点位置；将所述多个目标关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。在一个可能的示例中，在根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓方面，上述第一确定单元402具体用于：根据所述第一人脸轮廓确定人脸轮廓调整参数；将所述人脸轮廓调整参数输入人脸轮廓模型，所述人脸轮廓模型包括标准人脸轮廓；控制所述人脸轮廓模型根据所述人脸轮廓调整参数对所述标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓；将所述人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，在确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合方面，上述第二确定单元403具体用于：根据所述标准人脸轮廓和所述第二人脸轮廓确定关键点位置调整参数；根据所述关键点位置调整参数对所述标准人脸轮廓对应的多个关键点位置执行关键点位置调整操作，得到关键点位置调整后的多个关键点位置；将所述关键点位置调整后的多个关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。请参见图5，图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备500包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；根据所述目标关键点位置集合对所述目标人脸图像执行关键点提取操作，得到所述目标人脸图像对应的目标关键点集合。在一个可能的示例中，上述程序还包括用于执行以下步骤的指令：获取初始人脸图像，以及确定所述初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向；计算所述目标方向与所述预设坐标系的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值；根据角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系确定所述目标角度差值对应的目标旋转方向和目标旋转角度；根据所述目标旋转方向和所述目标旋转角度对所述初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。在一个可能的示例中，在从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：计算所述第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到所述第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度，所述第i个人脸轮廓为人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓中的任意一个，所述n为大于1的整数；在得到所述第i个匹配度之后，计算所述第一人脸轮廓与第(i 1)个人脸轮廓的匹配度，得到所述第(i 1)个人脸轮廓对应的第(i 1)个匹配度；直到i＝n，得到n个匹配度，所述n个匹配度与所述n个人脸轮廓一一对应，所述i是初始值为1，以1为间隔的递增整数；将所述n个匹配度中的最高匹配度对应的人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，在确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：调用人脸轮廓与关键点位置的映射表；根据所述人脸轮廓与关键点位置的映射表确定所述第二人脸轮廓对应的多个目标关键点位置；将所述多个目标关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。在一个可能的示例中，在根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：根据所述第一人脸轮廓确定人脸轮廓调整参数；将所述人脸轮廓调整参数输入人脸轮廓模型，所述人脸轮廓模型包括标准人脸轮廓；控制所述人脸轮廓模型根据所述人脸轮廓调整参数对所述标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓；将所述人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。在一个可能的示例中，在确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：根据所述标准人脸轮廓和所述第二人脸轮廓确定关键点位置调整参数；根据所述关键点位置调整参数对所述标准人脸轮廓对应的多个关键点位置执行关键点位置调整操作，得到关键点位置调整后的多个关键点位置；将所述关键点位置调整后的多个关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，上述计算机程序被处理器执行，以实现如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括电子设备。本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子设备。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁盘或光盘等。以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实现方式及应用范围上均会有改变之处，综上上述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。当前第1页1 2 3
技术特征：1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：
对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；
从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；
确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；
根据所述目标关键点位置集合对所述目标人脸图像执行关键点提取操作，得到所述目标人脸图像对应的目标关键点集合。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓之前，所述方法还包括：
获取初始人脸图像，以及确定所述初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向；
计算所述目标方向与所述预设坐标系的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值；
根据角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系确定所述目标角度差值对应的目标旋转方向和目标旋转角度；
根据所述目标旋转方向和所述目标旋转角度对所述初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓，包括：
计算所述第一人脸轮廓与第i个人脸轮廓的匹配度，得到所述第i个人脸轮廓对应的第i个匹配度，所述第i个人脸轮廓为人脸轮廓集合包括的n个人脸轮廓中的任意一个，所述n为大于1的整数；
在得到所述第i个匹配度之后，计算所述第一人脸轮廓与第(i 1)个人脸轮廓的匹配度，得到所述第(i 1)个人脸轮廓对应的第(i 1)个匹配度；
直到i＝n，得到n个匹配度，所述n个匹配度与所述n个人脸轮廓一一对应，所述i是初始值为1，以1为间隔的递增整数；
将所述n个匹配度中的最高匹配度对应的人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，包括：
调用人脸轮廓与关键点位置的映射表；
根据所述人脸轮廓与关键点位置的映射表确定所述第二人脸轮廓对应的多个目标关键点位置；
将所述多个目标关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓，包括：
根据所述第一人脸轮廓确定人脸轮廓调整参数；
将所述人脸轮廓调整参数输入人脸轮廓模型，所述人脸轮廓模型包括标准人脸轮廓；
控制所述人脸轮廓模型根据所述人脸轮廓调整参数对所述标准人脸轮廓执行人脸轮廓调整操作，得到人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓；
将所述人脸轮廓调整后的标准人脸轮廓确定为第二人脸轮廓。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合，包括：
根据所述标准人脸轮廓和所述第二人脸轮廓确定关键点位置调整参数；
根据所述关键点位置调整参数对所述标准人脸轮廓对应的多个关键点位置执行关键点位置调整操作，得到关键点位置调整后的多个关键点位置；
将所述关键点位置调整后的多个关键点位置构成的关键点位置集合确定为所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合。
7.一种图像检测装置，其特征在于，包括：
第一提取单元，用于对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到所述目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；
第一确定单元，用于从人脸轮廓集合中选取与所述第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据所述第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；
第二确定单元，用于确定所述第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；
第二提取单元，用于根据所述目标关键点位置集合对所述目标人脸图像执行关键点提取操作，得到所述目标人脸图像对应的目标关键点集合。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图像检测装置还包括：
获取单元，用于获取初始人脸图像；
第三确定单元，用于确定所述初始人脸图像中的两只眼睛的连线的垂线在预设坐标系上的目标方向；
计算单元，用于计算所述目标方向与所述预设坐标系的任意一个坐标轴正方向的目标角度差值；
第四确定单元，用于根据角度差值与旋转方向、旋转角度的映射关系确定所述目标角度差值对应的目标旋转方向和目标旋转角度；
旋转单元，用于根据所述目标旋转方向和所述目标旋转角度对所述初始人脸图像执行旋转操作，得到目标人脸图像。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-6任一项所述的方法中的部分或全部步骤的指令。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行，以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
技术总结本申请公开了一种图像检测方法及相关设备，方法包括：对目标人脸图像执行人脸轮廓提取操作，得到目标人脸图像对应的第一人脸轮廓；从人脸轮廓集合中选取与第一人脸轮廓匹配度最高的人脸轮廓作为第二人脸轮廓；或者，根据第一人脸轮廓和人脸轮廓模型确定第二人脸轮廓；确定第二人脸轮廓对应的目标关键点位置集合；根据目标关键点位置集合对目标人脸图像执行关键点提取操作，得到目标人脸图像对应的目标关键点集合。采用本申请实施例有助于提高人脸图像关键点检测的准确性。
技术研发人员：肖婷;黄映婷;黎永冬;张阳;郑文先
受保护的技术使用者：深圳云天励飞技术有限公司;成都云天励飞技术有限公司
技术研发日：2019.09.11
技术公布日：2021.03.12
