人臉圖像處理方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，更具體地設(shè)及一種人臉圖像處理方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)前，人臉識(shí)別技術(shù)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用到生活中的各個(gè)場(chǎng)景，包括金融領(lǐng)域(例如 銀行和證券業(yè)等)開(kāi)戶過(guò)程中的身份認(rèn)證、商業(yè)場(chǎng)所的VIP識(shí)別、安防領(lǐng)域中的嫌疑人識(shí)別 等。人臉識(shí)別技術(shù)在近幾年在性能上有很大的提高，對(duì)于非極端場(chǎng)景下的識(shí)別，可W達(dá)到與 人類接近的水平。
[0003] 但是，在人臉圖像質(zhì)量較差(例如側(cè)臉角度過(guò)大、圖像中存在運(yùn)動(dòng)模糊或者高斯模 糊等）的情況下，人臉識(shí)別的識(shí)別率和準(zhǔn)確率會(huì)明顯降低。實(shí)際場(chǎng)景中發(fā)現(xiàn)，大部分的誤識(shí) 別和漏識(shí)別都是因?yàn)槿四槇D像質(zhì)量不過(guò)關(guān)引起的。可見(jiàn)，對(duì)人臉圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估對(duì)于提 高人臉識(shí)別準(zhǔn)確性是非常重要的。基于準(zhǔn)確的人臉質(zhì)量評(píng)估，在一段視頻序列中挑選出質(zhì) 量足夠好的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，可W極大提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性。但是人臉圖像質(zhì)量評(píng)估 并沒(méi)有引起足夠的重視，當(dāng)前存在的一些人臉圖像質(zhì)量評(píng)估方法通常都過(guò)于簡(jiǎn)單粗糖，評(píng) 估結(jié)果不夠精準(zhǔn)，因此很難使人臉識(shí)別的性能出現(xiàn)大幅度提高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 考慮到上述問(wèn)題而提出了本發(fā)明。本發(fā)明提供了一種人臉圖像處理方法和裝置。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明一方面，提供了一種人臉圖像處理方法。該人臉圖像處理方法包括:接 收待檢測(cè)人臉圖像；W及利用至少一種訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)評(píng)估待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì) 量。
[0006] 示例性地，利用至少一種訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)評(píng)估待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量包 括:利用至少一種訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢測(cè)人臉圖像執(zhí)行特定檢查操作，并且如果 待檢測(cè)人臉圖像通過(guò)特定檢查操作中的所有檢查，則確定待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量合格，其 中，特定檢查操作包括W下檢查操作中的一項(xiàng)或多項(xiàng)：利用關(guān)于人臉姿態(tài)的深度卷積網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像的人臉角度，并根據(jù)待檢測(cè)人臉圖像的人臉角度判斷待檢測(cè)人臉圖像 是否通過(guò)人臉姿態(tài)檢查;利用關(guān)于圖像模糊的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像的模糊程 度，并根據(jù)待檢測(cè)人臉圖像的模糊程度判斷待檢測(cè)人臉圖像是否通過(guò)圖像模糊檢查；W及 利用關(guān)于人臉遮擋的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像中的一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位的 遮擋狀態(tài)，并根據(jù)待檢測(cè)人臉圖像中的一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)判斷待檢測(cè)人 臉圖像是否通過(guò)人臉遮擋檢查。
[0007] 示例性地，人臉圖像處理方法進(jìn)一步包括:基于第一訓(xùn)練人臉圖像集合通過(guò)深度 學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W得到關(guān)于人臉姿態(tài)的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，其中，第一訓(xùn)練人臉圖像集 合中的每個(gè)訓(xùn)練人臉圖像的人臉角度是已標(biāo)注好的。
[000引示例性地，人臉圖像處理方法進(jìn)一步包括:基于第二訓(xùn)練人臉圖像集合通過(guò)深度 學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W得到關(guān)于圖像模糊的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，其中，第二訓(xùn)練人臉圖像集 合中的每個(gè)訓(xùn)練人臉圖像的模糊程度是已標(biāo)注好的。
[0009] 示例性地，在基于第二訓(xùn)練人臉圖像集合通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W得 到關(guān)于圖像模糊的深度卷積網(wǎng)絡(luò)之前，人臉圖像處理方法進(jìn)一步包括:獲得第一初始人臉 圖像集合；W及利用預(yù)定高斯核和預(yù)定運(yùn)動(dòng)模糊核對(duì)第一初始人臉圖像集合中的每個(gè)初始 人臉圖像進(jìn)行卷積，W生成第二訓(xùn)練人臉圖像集合。
[0010] 示例性地，利用關(guān)于人臉遮擋的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像中的一個(gè)或多 個(gè)人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)包括:從待檢測(cè)人臉圖像中提取包含一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位 的至少一個(gè)圖像塊；W及利用與一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)關(guān)于人臉 遮擋的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算至少一個(gè)圖像塊中的每一個(gè)中的對(duì)應(yīng)的人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀 態(tài)。
[0011] 示例性地，人臉圖像處理方法進(jìn)一步包括:分別基于與一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位 一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練圖像塊集合通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W得到與一個(gè)或 多個(gè)人臉關(guān)鍵部位一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)關(guān)于人臉遮擋的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，其中，一個(gè)或多 個(gè)訓(xùn)練圖像塊集合中的對(duì)應(yīng)人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)是已標(biāo)注好的。
[0012] 示例性地，在分別基于與一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練圖 像塊集合通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W得到與一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位一一對(duì)應(yīng)的 一個(gè)或多個(gè)關(guān)于人臉遮擋的深度卷積網(wǎng)絡(luò)之前，人臉圖像處理方法進(jìn)一步包括:對(duì)于一個(gè) 或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位中的每一個(gè)，獲得第二初始人臉圖像集合和第Ξ初始人臉圖像集合， 其中，該人臉關(guān)鍵部位在第二初始人臉圖像集合中未被遮擋，并且該人臉關(guān)鍵部位在第Ξ 初始人臉圖像集合中被遮擋;從第二初始人臉圖像集合中提取包含該人臉關(guān)鍵部位的正樣 本圖像塊作為與該人臉關(guān)鍵部位對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像塊集合中的正樣本，并且從第Ξ初始人臉 圖像集合中提取負(fù)樣本圖像塊作為與該人臉關(guān)鍵部位對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像塊集合中的負(fù)樣本， 其中，負(fù)樣本圖像塊中的該人臉關(guān)鍵部位被遮擋。
[0013] 示例性地，人臉圖像處理方法進(jìn)一步包括:基于所述待檢測(cè)人臉圖像的光照情況 評(píng)估所述待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量；W及根據(jù)利用所述至少一種訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)評(píng)估 所述待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量的第一評(píng)估結(jié)果W及基于所述待檢測(cè)人臉圖像的光照情況評(píng) 估所述待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量的第二評(píng)估結(jié)果綜合評(píng)估所述待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量。
[0014] 示例性地，所述基于所述待檢測(cè)人臉圖像的光照情況評(píng)估所述待檢測(cè)人臉圖像的 質(zhì)量包括:利用灰度直方圖特征計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像的光照情況，并根據(jù)待檢測(cè)人臉圖像 的光照情況判斷待檢測(cè)人臉圖像是否通過(guò)光照檢查，如果所述待檢測(cè)人臉圖像通過(guò)所述光 照檢查，則確定所述待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量合格。
[0015] 示例性地，利用灰度直方圖特征計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像的光照情況包括:分別針對(duì) 待檢測(cè)人臉圖像中的一個(gè)或多個(gè)人臉區(qū)域抽取灰度直方圖特征，W獲得一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè) 直方圖；計(jì)算一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè)直方圖中的每一個(gè)的特定百分比位置處的亮度值，W獲得 與一個(gè)或多個(gè)直方圖位置一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè)亮度值，其中，一個(gè)或多個(gè)直方圖 位置分別具有各自的預(yù)定亮度值均值；W及如果在一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè)亮度值中，存在預(yù)定 數(shù)目的待檢測(cè)亮度值與對(duì)應(yīng)的預(yù)定亮度值均值之差超過(guò)一個(gè)闊值，則確定待檢測(cè)人臉圖像 未通過(guò)光照檢查。
[0016] 示例性地，人臉圖像處理方法進(jìn)一步包括:獲得第Ξ訓(xùn)練人臉圖像集合;對(duì)于第Ξ 訓(xùn)練人臉圖像集合中的每一個(gè)訓(xùn)練人臉圖像，分別針對(duì)該訓(xùn)練人臉圖像中的一個(gè)或多個(gè)人 臉區(qū)域抽取灰度直方圖特征，W獲得與該訓(xùn)練人臉圖像相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練直方圖；計(jì) 算一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練直方圖中的每一個(gè)的特定百分比位置處的亮度值，W獲得與該訓(xùn)練人臉 圖像相關(guān)的、與一個(gè)或多個(gè)直方圖位置一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練亮度值;對(duì)于一個(gè)或多 個(gè)直方圖位置中的每一個(gè)，計(jì)算與第Ξ訓(xùn)練人臉圖像集合中的所有訓(xùn)練人臉圖像相關(guān)的、 與該直方圖位置相對(duì)應(yīng)的所有訓(xùn)練亮度值的均值，W獲得該直方圖位置的預(yù)定亮度值均 值。
[0017] 示例性地，根據(jù)人臉角度判斷待檢測(cè)人臉圖像是否通過(guò)人臉姿態(tài)檢查包括:如果 人臉角度小于角度闊值，則確定待檢測(cè)人臉圖像通過(guò)人臉姿態(tài)檢查;和/或根據(jù)模糊程度判 斷待檢測(cè)人臉圖像是否通過(guò)圖像模糊檢查包括:如果模糊程度小于模糊闊值，則確定待檢 測(cè)人臉圖像通過(guò)圖像模糊檢查;和/或根據(jù)一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)判斷待檢 測(cè)人臉圖像是否通過(guò)人臉遮擋檢查包括:如果一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位均未被遮擋，則確 定人臉圖像通過(guò)人臉遮擋檢查。
[0018] 根據(jù)本發(fā)明另一方面，提供了一種人臉圖像處理裝置。該人臉圖像處理裝置包括 接收模塊和第一質(zhì)量評(píng)估模塊。接收模塊用于接收待檢測(cè)人臉圖像。第一質(zhì)量評(píng)估模塊用 于利用至少一種訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)評(píng)估待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量。
[0019] 示例性地，第一質(zhì)量評(píng)估模塊包括檢查子模塊，用于利用至少一種訓(xùn)練好的深度 卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢測(cè)人臉圖像執(zhí)行特定檢查操作，并且如果待檢測(cè)人臉圖像通過(guò)特定檢查操 作中的所有檢查，則確定待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量合格，其中，檢查子模塊包括W下檢查組件 中的一項(xiàng)或多項(xiàng):人臉姿態(tài)檢查組件、圖像模糊檢查組件和人臉遮擋檢查組件，人臉姿態(tài)檢 查組件包括:第一計(jì)算單元，用于利用關(guān)于人臉姿態(tài)的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像 的人臉角度；W及第一判斷單元，用于根據(jù)待檢測(cè)人臉圖像的人臉角度判斷待檢測(cè)人臉圖 像是否通過(guò)人臉姿態(tài)檢查；圖像模糊檢查組件包括:第二計(jì)算單元，用于利用關(guān)于圖像模糊 的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像的模糊程度；W及第二判斷單元，用于根據(jù)待檢測(cè)人 臉圖像的模糊程度判斷待檢測(cè)人臉圖像是否通過(guò)圖像模糊檢查；W及人臉遮擋檢查組件包 括:第Ξ計(jì)算單元，用于利用關(guān)于人臉遮擋的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算待檢測(cè)人臉圖像中的一個(gè) 或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)；W及第Ξ判斷單元，用于根據(jù)待檢測(cè)人臉圖像中的一個(gè) 或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)判斷待檢測(cè)人臉圖像是否通過(guò)人臉遮擋檢查。
[0020] 示例性地，人臉圖像處理裝置進(jìn)一步包括:第一訓(xùn)練模塊，用于基于第一訓(xùn)練人臉 圖像集合通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W得到關(guān)于人臉姿態(tài)的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，其中，第 一訓(xùn)練人臉圖像集合中的每個(gè)訓(xùn)練人臉圖像的人臉角度是已標(biāo)注好的。
[0021] 示例性地，人臉圖像處理裝置進(jìn)一步包括:第二訓(xùn)練模塊，用于基于第二訓(xùn)練人臉 圖像集合通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，W得到關(guān)于圖像模糊的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，其中，第 二訓(xùn)練人臉圖像集合中的每個(gè)訓(xùn)練人臉圖像的模糊程度是已標(biāo)注好的。
[0022] 示例性地，人臉圖像處理裝置進(jìn)一步包括:第一圖像獲得模塊，用于獲得第一初始 人臉圖像集合；W及卷積模塊，用于利用預(yù)定高斯核和預(yù)定運(yùn)動(dòng)模糊核對(duì)第一初始人臉圖 像集合中的每個(gè)初始人臉圖像進(jìn)行卷積，W生成第二訓(xùn)練人臉圖像集合。
[0023] 示例性地，第Ξ計(jì)算單元包括:提取子單元，用于從待檢測(cè)人臉圖像中提取包含一 個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位的至少一個(gè)圖像塊；W及計(jì)算子單元，用于利用與一個(gè)或多個(gè)人臉 關(guān)鍵部位一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)關(guān)于人臉遮擋的深度卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算至少一個(gè)圖像塊中的 每一個(gè)中的對(duì)應(yīng)的人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)。
[0024] 示例性地，人臉圖像處理裝置進(jìn)一步包括:第Ξ訓(xùn)練模塊，用于分別基于與一個(gè)或 多個(gè)人臉關(guān)鍵部位一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練圖像塊集合通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)，W得到與一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)關(guān)于人臉遮擋的深度卷積網(wǎng) 絡(luò)，其中，一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練圖像塊集合中的對(duì)應(yīng)人臉關(guān)鍵部位的遮擋狀態(tài)是已標(biāo)注好的。
[0025] 示例性地，人臉圖像處理裝置進(jìn)一步包括:第二圖像獲得模塊，用于對(duì)于一個(gè)或多 個(gè)人臉關(guān)鍵部位中的每一個(gè)，獲得第二初始人臉圖像集合和第Ξ初始人臉圖像集合，其中， 該人臉關(guān)鍵部位在第二初始人臉圖像集合中未被遮擋，并且該人臉關(guān)鍵部位在第Ξ初始人 臉圖像集合中被遮擋；W及樣本提取模塊，用于對(duì)于一個(gè)或多個(gè)人臉關(guān)鍵部位中的每一個(gè)， 從第二初始人臉圖像集合中提取包含該人臉關(guān)鍵部位的正樣本圖像塊作為與該人臉關(guān)鍵 部位對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像塊集合中的正樣本，并且從第Ξ初始人臉圖像集合中提取負(fù)樣本圖像 塊作為與該人臉關(guān)鍵部位對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像塊集合中的負(fù)樣本，其中，負(fù)樣本圖像塊中的該 人臉關(guān)鍵部位被遮擋。
[0026] 示例性地，人臉圖像處理裝置進(jìn)一步包括:第二質(zhì)量評(píng)估模塊，用于基于待檢測(cè)人 臉圖像的光照情況評(píng)估待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量；W及綜合質(zhì)量評(píng)估模塊，用于根據(jù)第一質(zhì) 量評(píng)估模塊的第一評(píng)估結(jié)果W及第二質(zhì)量評(píng)估模塊的第二評(píng)估結(jié)果綜合評(píng)估待檢測(cè)人臉 圖像的質(zhì)量。
[0027] 示例性地，第二質(zhì)量評(píng)估模塊包括:計(jì)算子模塊，用于利用灰度直方圖特征計(jì)算待 檢測(cè)人臉圖像的光照情況；W及判斷子模塊，用于根據(jù)待檢測(cè)人臉圖像的光照情況判斷待 檢測(cè)人臉圖像是否通過(guò)光照檢查，如果所述待檢測(cè)人臉圖像通過(guò)所述光照檢查，則確定所 述待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量合格。
[0028] 示例性地，計(jì)算子模塊包括:直方圖獲得單元，用于分別針對(duì)待檢測(cè)人臉圖像中的 一個(gè)或多個(gè)人臉區(qū)域抽取灰度直方圖特征，W獲得一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè)直方圖；亮度計(jì)算單 元，用于計(jì)算一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè)直方圖中的每一個(gè)的特定百分比位置處的亮度值，W獲得 與一個(gè)或多個(gè)直方圖位置一一對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè)亮度值，其中，一個(gè)或多個(gè)直方圖 位置分別具有各自的預(yù)定亮度值均值；W及光照確定單元，用于如果在一個(gè)或多個(gè)待檢測(cè) 亮度值中，存在預(yù)定數(shù)目的待檢測(cè)亮度值與對(duì)應(yīng)的預(yù)定亮度值均值之差超過(guò)一個(gè)闊值，貝U 確定待檢測(cè)人臉圖像未通過(guò)光照檢查。
[0029] 示例性地，人臉圖像處理裝置進(jìn)一步包括:第Ξ圖像獲得模塊，用于獲得第Ξ訓(xùn)練 人臉圖像集合;直方圖獲得模塊，用于對(duì)于第Ξ訓(xùn)練人臉圖像集合中的每一個(gè)訓(xùn)練人臉圖 像，分別針對(duì)該訓(xùn)練人臉圖像中的一個(gè)或多個(gè)人臉區(qū)域抽取灰度直方圖特征，W獲得與該 訓(xùn)練人臉圖像相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練直方圖；亮度計(jì)算模塊，用于對(duì)于第Ξ訓(xùn)練人臉圖像 集合中的每一個(gè)訓(xùn)練人臉圖像，計(jì)算一個(gè)或多個(gè)訓(xùn)練直方圖中的每一個(gè)的特定百分比位置 處的亮度值，W獲得與該訓(xùn)練人臉圖像相關(guān)的、與一個(gè)或多個(gè)直方圖位置一一對(duì)應(yīng)的一個(gè) 或多個(gè)訓(xùn)練亮度值；W及均值計(jì)算模塊，用于對(duì)于一個(gè)或多個(gè)直方圖位置中的每一個(gè)，計(jì)算 與第Ξ訓(xùn)練人臉圖像集合中的所有訓(xùn)練人臉圖像相關(guān)的、與該直方圖位置相對(duì)應(yīng)的所有訓(xùn) 練亮度值的均值，W獲得該直方圖位置的預(yù)定亮度值均值。
[0030] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像處理方法和裝置，利用訓(xùn)練好的深度卷積網(wǎng)絡(luò)可W 準(zhǔn)確評(píng)估待檢測(cè)人臉圖像的質(zhì)量，有助于提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性。
【附圖說(shuō)明】
[0031] 通過(guò)結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行更詳細(xì)的描述，本發(fā)明的上述W及其它目的、 特征和優(yōu)勢(shì)將變得更加明顯。附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說(shuō)明 書的一部分，與本發(fā)明實(shí)施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限制。在附圖中， 相同的參考標(biāo)號(hào)通常代表相同部件或步驟。
[0032] 圖1示出用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像處理方法和裝置的示例電子設(shè)備 的示意性框圖；
[0033] 圖2示出根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的人臉圖像處理方法的示意性流程圖；
[0034] 圖3示出根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的人臉圖像處理裝置的示意性框圖；W及
[0035] 圖4示出根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的人臉圖像處理系統(tǒng)的示意性框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0036] 為了使得本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更為明顯，下面將參照附圖詳細(xì)描述根 據(jù)本發(fā)明的示例實(shí)施例