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申请/专利权人：浙江臻享网络科技有限公司;长沙学院

摘要：本发明提供一种证件照标准化处理方法及装置，所述方法包括：获取待处理的原始图像，并利用神经网络算法对原始图像进行检测得到人脸信息；利用预定的神经网络模型对原始图像进行分割，得到第一人像图以及人像掩膜，并根据人脸信息对第一人像图进行裁剪，得到第二人像图以及图像掩膜；根据人脸信息和预先建立的约束条件，分别对第二人像图和图像掩膜进行缩放，并将缩放后的第二人像图和图像掩膜进行叠加得到人像前景图，其中，约束条件为根据人像标准所确定的条件；确定标准背景图，基于人像前景图和标准背景图处理得到标准图像。本发明的方法，可将复杂自然条件下拍摄的图像自动处理为符合标准要求的二代身份证标准照片，且精度高，速度快。

主权项：1.一种证件照标准化处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的原始图像，并利用神经网络算法对所述原始图像进行检测得到人脸信息，其中，所述原始图像中包含人像以及人脸；利用预定的神经网络模型对所述原始图像进行分割，得到第一人像图以及人像掩膜，并根据所述人脸信息对所述第一人像图进行裁剪，得到第二人像图以及图像掩膜；根据所述人脸信息和预先建立的约束条件，分别对所述第二人像图和图像掩膜进行缩放，并将缩放后的第二人像图和图像掩膜进行叠加得到人像前景图，其中，所述约束条件为根据人像标准所确定的条件；确定预先生成的标准背景图，基于所述人像前景图和标准背景图进行处理得到标准图像，其中，所述标准图像为二代身份证标准照片；所述神经网络算法为libfacedetection人脸检测算法，所述利用神经网络算法对所述原始图像进行检测得到人脸信息，包括：利用所述libfacedetection人脸检测算法对所述原始图像中的人脸进行检测得到人脸信息，并根据所述人脸信息确定人脸所在范围对应的人脸框；其中，所述人脸信息包括人脸中的特征元素所对应的位置坐标，所述特征元素包括眼睛、鼻尖、嘴角、脸部和发迹；所述预定的神经网络模型为采用U-net模块所构建的神经网络模型，该神经网络模型具体包括：具有5层串联结构的下行U-net模块和上行U-net模块，每一层对应一个下行U-net模块和一个上行U-net模块；下行过程中采用步长为2的最大池化层进行2倍下采样，上行过程中采用双线性插值滤波进行2倍上采样；下行U-net模块的输出与上行U-net模块的输入通过对应通道叠加，最后一个上行U-net模块的输出依次连接卷积层、归一化层和激活层，并在激活层处理之后对像素属于前景像素的概率进行预测；所述根据所述人脸信息对所述第一人像图进行裁剪，包括：根据人脸框，计算所述第一人像图的左右边缘与人脸框之间的距离，根据所述距离取一固定宽度，并沿所述人脸框的左右边线向两侧延伸所述固定宽度，以便得到与人脸框的左右边线平行的裁剪线，基于所述裁剪线对所述第一人像图进行裁剪；所述根据所述人脸信息和预先建立的约束条件，分别对所述第二人像图和图像掩膜进行缩放，包括：根据每个约束条件以及与所述约束条件相关的人脸信息，建立每个约束条件与缩放比例之间的关系，根据所述关系确定同时满足所述关系的缩放比例，根据所确定出的缩放比例分别对所述第二人像图和图像掩膜进行自适应尺度缩放；所述约束条件包括第一约束条件，所述第一约束条件为根据人像标准中的眼睛位置标准所确定的约束条件；根据第一约束条件以及与所述第一约束条件相关的人脸信息，建立第一约束条件与缩放比例之间的关系，包括：根据人脸信息中的眼睛位置坐标，计算眼睛与所述第二人像图的下边缘之间的距离，并使缩放比例满足该距离不小于207像素，即建立以下关系：r≥207Heye其中，r表示缩放比例；Heye表示眼睛与所述第二人像图的下边缘之间的距离；所述约束条件还包括第二约束条件，所述第二约束条件为根据人像标准中的人脸宽度标准所确定的约束条件；根据第二约束条件以及与所述第二约束条件相关的人脸信息，建立第二约束条件与缩放比例之间的关系，包括：根据人脸信息中的脸部位置坐标，计算人脸宽度，并使缩放比例满足人脸宽度达到207±14像素，即建立以下关系：207-14Wface≤r≤207+14Wface其中，r表示缩放比例；Wface表示人脸宽度；所述约束条件还包括第三约束条件，所述第三约束条件为根据人像标准中的头顶发迹位置标准所确定的约束条件；根据第三约束条件以及与所述第三约束条件相关的人脸信息，建立第三约束条件与缩放比例之间的关系，包括：根据人脸信息中的发迹位置坐标，计算头顶发迹与所述第二人像图的下边缘之间的距离，并使缩放比例满足头顶发迹距第二人像图的上边缘7～21像素，即建立以下关系：441-21Hperson≤r≤441-7Hperson其中，r表示缩放比例；Hperson表示头顶发迹与所述第二人像图的下边缘之间的距离。

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