一种自动真实测量人脸美学标准相关参数的方法

摘要

本发明公开一种自动真实测量人脸美学标准相关参数的方法，应用于图像处理领域，针对现有技术中人脸美学标准相关参数检测存在的测量复杂且成本高的问题；本发明在离线阶段选取一张参考人脸，测量获得其单位像素真实尺寸；测试阶段便可方便准确地计算出任意一张人脸图像的单位像素真实尺寸，进而测得人脸美学标准相关参数；对于计算机程序而言，只需要存储参考人脸图像的单位像素真实距离以及参考人脸图像的征点，测试阶段快速计算出任意一张人脸图像的单位像素真实尺寸，就有存储小，测量准确，使用方便的巨大优势。

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及一种人脸测量技术。

背景技术

随着社会经济水平的提高，人们越来越关注自身的容貌，去皮肤管理中心，美容院，整形医院等机构消费的人越来越多。不管是皮肤管理中心，美容院还是整形医院，对人脸五官基本尺寸信息的采集都是必不可少的环节，尤其是整形医院，准确地测量面部五官真实尺寸，包括三庭五眼等美学标准分析及面部各部位包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等尺寸，是进行整形决策的必要条件。而皮肤管理中心需要准确地知道皮肤毛孔，皱纹，色斑的物理尺寸，以便指导护理治疗。

现有技术缺点：每次拍照都必须放置一个刻度尺，手动地计算出单位像素真实尺寸；或者借助于昂贵的激光，3D测距设备。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种自动真实测量人脸美学标准相关参数的方法。

本发明采用的技术方案为：一种自动真实测量人脸美学标准相关参数的方法，包括：

S1、计算得到参考人脸图像单位像素真实尺寸；

S2、通过做相似性变换，将测试人脸图像的特征点变换到参考人脸图像的特征点；

S3、计算变换后的测试人脸任意两个特征点之间的像素距离；

S4、根据变换后的测试人脸图像任意两个特征点之间的像素距离，计算变换后的测试人脸图像上这两个特征点之间的真实距离；

S5、根据步骤S3计算得到的像素距离、与步骤S4计算得到的真实距离，计算得到测试人脸图像单位像素真实尺寸，进而得到测试人脸的美学标准相关的参数。

步骤S1包括：

S11、从参考人脸图像中任意选取两个特征点，测量这两个特征点之间的真实距离；

S12、计算参考人脸图像这两个特征点之间的像素距离；

S13、根据步骤S11的真实距离与步骤S12的像素距离，计算出参考人脸图像单位像素真实尺寸。

所述参考人脸图像或测试人脸图像中的特征点采用人脸检测和人脸特征点检测技术获得。

所述参考人脸图像单位像素真实尺寸计算式为：

Rr＝Dr/Dp

其中，Rr为参考人脸图像单位像素真实尺寸，Dr为参考人脸图像任意选取两个特征点之间的真实距离，Dp为参考人脸图像中任意选取的这两个特征点之间的像素距离。

步骤S2的计算式为：

其中，θ表示旋转角度，s表示缩放尺度，t

步骤S4的计算式为：

Drc＝Dpc*Rr

其中，Dpc为测试人脸图像上任意选取的两个特征点之间的像素距离，Drc为变换后的测试人脸图像上任意选取的这两个特征点之间的真实距离。

本发明的有益效果：本发明只需在离线阶段选取一张参考人脸，测量获得其单位像素真实尺寸。测试阶段便可方便准确地计算出任意一张人脸图像的单位像素真实尺寸。对于计算机程序而言，只需要存储参考人脸图像的单位像素真实距离以及参考人脸图像的征点，测试阶段快速计算出任意一张人脸图像的单位像素真实尺寸，就有存储小，测量准确，使用方便的巨大优势。

附图说明

图1为本发明实施例提供的计算参考人脸图像单位像素真实尺寸的流程图；

图2为本发明实施例提供的计算参考人脸图像单位像素真实尺寸的人脸图像；

图3为本发明实施例提供的计算测试人脸图像单位像素真实尺寸的流程图；

图4为本发明实施例提供的对测试人脸图像进行人脸和人脸特征点检测的人脸图像；

图5为本发明实施例提供的计算测试人脸图像两个特征点之间像素距离的人脸图像；

图6为本发明实施例提供的测试人脸图像的特征点变换到参考人脸的特征点的人脸图像；

图7为本发明实施例提供的计算变换后测试人脸图像两个特征点之间像素距离的人脸图像。

图8为本发明实施例提供的标注了测试人脸图像三庭美学指标结果的人脸图像。

图9为本发明实施例提供的标注了测试人脸图像五眼美学指标结果的人脸图像。

图10为本发明实施例提供的标注了测试人脸图像黄金三角美学指标结果的人脸图像。

具体实施方式

为便于理解本发明的内容，首先对以下技术术语进行解释：

1、人脸检测及特征点检测

人脸检测是指在一张图像中，找出人脸的位置信息。人脸特征点检测是指在人脸区域，以关键点的形式定位出五官。

2、人脸特征点相似性变换

特征点相似性变换是指人脸特征点组成的图形由一个状态到另一个状态，在变换的过程中保持形状不变，大小，方向和位置可变。可用下面矩阵表示：

这种变换有四个自由度，即旋转角度，缩放尺度s，以及平移t

3、求解相似性变换矩阵

相似性变换有四个自由度，也即四个未知变量，理论上只需要两个点组四个方程便可求解。由于我们有多个点组，所以我们用最小二乘法求解一个最优的解。

4、人脸美学标准相关参数

人脸也有很多公认的美学衡量标准，如三庭五眼，黄金三角等。

“三庭五眼”是人的脸长与脸宽的一般标准比例，最简单的三庭五眼，就是把头部上下分为三等分，把头的宽度分为五等分。

黄金三角是两个眼眶骨(瞳孔中心)的中心和梨状孔(鼻小柱基底)的中心形成的倒三角形。

本发明的方法分两个步骤：

A、离线阶段/线下阶段

如图1所示，这个阶段是准备一张正面人脸参考照片，用人脸检测和人脸特征点检测技术获得该张人脸的特征点。并用测量工具测量任意两个特征点之间的真实距离，记为Dr，再计算这两个特征点之间的像素距离，记为Dp，像素距离Dp，是欧氏距离。

对于像素p(x1,y1)和q(x2,y2)，x1,y1和x2，y2为像素点p和q在图像上的坐标，这两个像素点的欧式距离定义如下：

那么选取的参考照片平均每个像素代表真实的距离为：

Rr＝Dr/Dp

为了减少误差，可多次测量不同特征点之间的真实距离和像素距离，取一个平均值Rr。如图2所示，测量得到参考人脸右眼眼角两个特征点之间的真实距离Dr＝33.4mm，像素距离Dp＝167px(px为像素pixel简写)，Rr＝33.4/167＝0.2mm/px；

B、测量阶段，如图3所示，包括以下分步骤：

B1、对测试人脸图像进行人脸和人脸特征点检测，如图4所示。

B2、选取两个测试人脸特征点(以右眼眼角两个特征点为例)计算它们之间的像素距离，即欧氏距离，计算过程同步骤A中像素距离Dp的计算，记测试人脸右眼眼角两个特征点之间的像素距离Dpc＝40pixel；如图5所示。

B3、将测试人脸图像的特征点做相似性变换，变换到参考人脸图像的特征点，如图6所示，黑色特征点为参考图像的特征点，白色特征点为测试图像变换后的特征点。

B4、计算变换后的测考人脸特征点之间的像素距离，记变换后的测考人脸右眼眼角两个特征点之间的像素距离Dpc＝147pixel，如图7所示。

B5、求测试人图像单位像素真实尺寸。

在离线阶段已经计算出参考人脸图像单位像素真实尺寸为Rr＝33.4/167＝0.2mm/px。测试人脸特征点做相似性变换到参考人脸特征点后，变换后的特征点跟参考人脸特征点处在同一个尺度空间，也即具有相同的单位像素真实尺寸。所以变换后的两个测试人脸特征点的真实距离记为Drc：

Drc＝Dpc*Rr＝147px*0.2mm/px＝29.4mm

所以测试人图像单位像素真实尺寸记为Rc：

Rc＝Drc/Dpc＝29.4mm/40px＝0.735mm/px

B6、测试人脸图像

在测试人脸图像单位像素真实尺寸Rc的基础上，采用本发明的方法可以计算任意两点的真实距离以及相关美学指标参数，以三庭五眼、黄金三角为例：

三庭五眼相关的美学标准计算：

三庭：指脸的长度比例，把脸的长度分为三个等分，从前额发际线至眉骨称为上庭，从眉骨至鼻底称为中庭，从鼻底至下颏称为下庭。

根据测试人脸图像单位像素真实尺寸和三庭在图片上的像素距离，两者相乘，便知道三庭的真实距离。如图8所示，从上往下的三庭尺寸依次为：73.52mm、78.50mm、75.23mm。

五眼定义：理想脸型的宽度为五个眼睛的长度，就是以一个眼睛的长度为标准，从左侧发际线到左外眼角为一眼，从左外眼角到左内眼角为二眼，两个内眼角的距离为三眼，从右内眼角到右外眼角为四眼，从右外眼角再到右发际线称为五眼。

根据测试人脸图像单位像素真实尺寸和五眼在图片上的像素距离，两者相乘，便知道五眼的真实距离。如图9所示，从左往右五眼尺寸依次为：32.83mm、30.29mm、41.30mm、30.57mm、30.68mm。

黄金三角相关的美学标准计算：

黄金三角是两个眼眶骨(瞳孔中心)的中心和梨状孔(鼻小柱基底)的中心形成的倒三角形。因此根据测试人脸图像单位像素真实尺寸和黄金三角形各个顶点在图片上的位置，便知道黄金三角形的真实边长及其各个角度，图10中只标出最为主要的黄金三角角度为67.38度。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。