[发明专利]一种基于卷积神经网络的快速人脸矫正方法

摘要

本发明公开一种基于卷积神经网络的快速人脸矫正算法，包括如下步骤：读取图像和图像中人脸位置信息；通过图像中人脸的位置信息裁剪出人脸区域，并对裁剪的图像进行预处理；将预处理好的人脸区域图像输入给卷积神经网络进行训练，得到最优的仿射变换参数预测模型；将待测试人脸图像输入仿射变换参数预测模型中，获得对应的预测仿射变换参数；利用预测的仿射变换参数对待测试人脸图像进行仿射变换，返回矫正后的人脸图像。本发明通过新的损失函数让卷积神经网络自动对仿射变换每一个系数的重要性进行建模。本发明公开的方法有效地提升了人脸矫正的速度，对遮挡等难题更加鲁棒。

主权项

1.一种基于卷积神经网络的快速人脸矫正方法，其特征在于：依次包括以下步骤：步骤1：获取图像以及图像中人脸区域的位置信息；步骤2：利用步骤1获得的人脸区域的位置信息，裁剪出图像中人脸区域，并对裁剪的图像进行预处理；步骤3：将步骤2中处理后的图像输入给卷积神经网络进行训练，获取最优的人脸矫正网络模型；步骤4：将待预测的人脸图像输入至步骤3获取到的最优人脸矫正网络模型中，获取相应的预测的仿射变换参数；步骤5：通过步骤4获取的仿射变换参数对相应的人脸图片进行仿射变换，获得矫正的人脸图像。