本技術涉及圖像處理，具體涉及數(shù)字醫(yī)療領域，尤其涉及一種面部圖像識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、在醫(yī)療領域中，用戶在購買健康險等產(chǎn)品時，公司需要對其進行健康調(diào)查，以判斷其金融風險。在健康調(diào)查中，面部疤痕是一種比較常見的損傷，導致疤痕的原因有很多，如磕碰、抓傷、燙傷、手術留痕等，不同的原因會帶來不同程度的金融風險，同時也會導致疤痕的顏色和形狀各異。因此面部疤痕的識別對準確性和實時性有著極高的要求，錯誤的識別可能導致金融風險的誤判，并且長時間的等待還會影響用戶體驗。

2、傳統(tǒng)的面部疤痕識別方式往往依賴于人工審核，不僅耗時耗力，而且容易受到主觀因素的影響，導致評估結(jié)果的不一致性和潛在的欺詐風險。因此現(xiàn)有技術通過預訓練的模型來對預先拍攝的人臉面部圖像進行識別，從而提高健康調(diào)查處理的準確性和實時性，但由于人臉面部圖像拍攝時的角度、光照條件以及人臉表情不一，因此基于預訓練的模型來進行識別的過程中，由于影響因素過多，往往得不到能夠準確進行識別的模型，不僅影響面部疤痕識別的準確性，還影響了健康調(diào)查的效率，不利于健康調(diào)查的順利開展。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例的目的在于提出一種面部圖像識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，以解決無法準確、有效地對圖像進行檢測識別的問題。

2、為了解決上述技術問題，本技術實施例提供一種面部圖像識別方法，采用了如下所述的技術方案：

3、獲取多維疤痕面部圖像；

4、對所述多維疤痕面部圖像進行特征提取，得到多維疤痕面部特征；

5、根據(jù)所述多維疤痕面部圖像和所述多維疤痕面部特征構(gòu)建三維疤痕面部模型；

6、基于所述三維疤痕面部模型進行特征提取，得到有效多維疤痕面部特征；

7、根據(jù)所述有效多維疤痕面部特征進行模型訓練，得到疤痕面部識別模型；

8、獲取真實面部圖像，將所述真實面部圖像輸入至所述疤痕面部識別模型，得到面部疤痕識別結(jié)果。

9、進一步的，所述獲取多維疤痕面部圖像的步驟，具體包括：

10、獲取圖像提取標識，根據(jù)所述圖像獲取標識在數(shù)據(jù)庫中提取多維頭部圖像；

11、對所述多維頭部圖像進行預處理，得到標準多維頭部圖像；

12、對所述標準多維頭部圖像進行圖像裁剪，得到所述多維疤痕面部圖像。

13、進一步的，所述對所述標準多維頭部圖像進行圖像裁剪，得到所述多維疤痕面部圖像的步驟，具體包括：

14、對所述標準多維頭部圖像進行面部區(qū)域檢測，得到多維面部區(qū)域；

15、對所述多維面部區(qū)域進行面部邊緣檢測，得到多維面部輪廓；

16、基于所述多維面部輪廓進行面部圖像裁剪，得到所述多維疤痕面部圖像。

17、進一步的，所述根據(jù)所述多維疤痕面部圖像和所述多維疤痕面部特征構(gòu)建三維疤痕面部模型的步驟，具體包括：

18、獲取所述多維疤痕面部圖像，根據(jù)立體匹配算法查找所述多維疤痕面部圖像中的圖像對應點；

19、基于所述圖像對應點計算所述多維疤痕面部特征對應的深度信息，得到疤痕面部圖像深度信息；

20、獲取所述多維疤痕面部圖像對應的拍攝參數(shù)，根據(jù)所述拍攝參數(shù)和所述疤痕面部圖像深度信息生成疤痕面部三維點云；

21、根據(jù)表面重建算法將所述疤痕面部三維點云轉(zhuǎn)換為連續(xù)的曲面表示，得到所述三維面部模型；

22、對所述三維面部模型進行疤痕區(qū)域標記，得到所述三維疤痕面部模型。

23、進一步的，所述基于所述三維疤痕面部模型進行特征提取，得到有效多維疤痕面部特征的步驟，具體包括：

24、對所述三維疤痕面部模型進行姿態(tài)估計，得到姿態(tài)估計參數(shù)；

25、根據(jù)所述姿態(tài)估計參數(shù)將所述三維疤痕面部模型矯正為標準姿態(tài)；

26、對矯正后的所述三維疤痕面部模型進行標準化處理，得到標準三維疤痕面部模型；

27、對所述標準三維疤痕面部模型進行多維特征提取，得到所述有效多維疤痕面部特征。

28、進一步的，所述對矯正后的所述三維疤痕面部模型進行標準化處理，得到標準三維疤痕面部模型的步驟，具體包括：

29、對所述三維疤痕面部模型進行尺寸歸一化處理，得到第一處理疤痕面部模型；

30、對所述第一處理疤痕面部模型進行中性表情轉(zhuǎn)換，得到第二處理疤痕面部模型；

31、對所述第二處理疤痕面部模型進行疤痕區(qū)域增強處理，得到所述標準三維疤痕面部模型。

32、進一步的，所述對所述標準三維疤痕面部模型進行多維特征提取，得到所述有效多維疤痕面部特征的步驟，具體包括：

33、對所述標準三維疤痕面部模型進行幾何特征提取，得到疤痕面部模型幾何特征；

34、對所述標準三維疤痕面部模型進行紋理特征提取，得到疤痕面部模型紋理特征；

35、對所述標準三維疤痕面部模型進行深度特征提取，得到疤痕面部模型深度特征；

36、將所述疤痕面部模型幾何特征、所述疤痕面部模型紋理特征、所述疤痕面部模型深度特征作為所述有效多維疤痕面部特征。

37、為了解決上述技術問題，本技術實施例還提供一種面部圖像識別裝置，采用了如下所述的技術方案：

38、圖像獲取模塊，用于獲取多維疤痕面部圖像；

39、圖像特征提取模塊，用于對所述多維疤痕面部圖像進行特征提取，得到多維疤痕面部特征；

40、圖像模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述多維疤痕面部圖像和所述多維疤痕面部特征構(gòu)建三維疤痕面部模型；

41、模型特征提取模塊，用于基于所述三維疤痕面部模型進行特征提取，得到有效多維疤痕面部特征；

42、模型訓練模塊，用于根據(jù)所述有效多維疤痕面部特征進行模型訓練，得到疤痕面部識別模型；

43、面部圖像識別模塊，用于獲取真實面部圖像，將所述真實面部圖像輸入至所述疤痕面部識別模型，得到面部疤痕識別結(jié)果。

44、為了解決上述技術問題，本技術實施例還提供一種計算機設備，采用了如下所述的技術方案：

45、一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述處理器執(zhí)行所述計算機可讀指令時實現(xiàn)如以上任一項所述的面部圖像識別方法的步驟。

46、為了解決上述技術問題，本技術實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，采用了如下所述的技術方案：

47、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如以上任一項所述的面部圖像識別方法的步驟。

48、與現(xiàn)有技術相比，本技術實施例主要有以下有益效果：本實施例通過獲取多維疤痕面部圖像；對所述多維疤痕面部圖像進行特征提取，得到多維疤痕面部特征；根據(jù)所述多維疤痕面部圖像和所述多維疤痕面部特征構(gòu)建三維疤痕面部模型；基于所述三維疤痕面部模型進行特征提取，得到有效多維疤痕面部特征；根據(jù)所述有效多維疤痕面部特征進行模型訓練，得到疤痕面部識別模型；獲取真實面部圖像，將所述真實面部圖像輸入至所述疤痕面部識別模型，得到面部疤痕識別結(jié)果。本實施例能夠有效識別人臉的面部疤痕，并提高識別的準確性。