一种人脸图像处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理领域，尤其涉及一种人脸图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在交互类应用程序中，为了吸引用户以增加用户量，通常会采用丰富交互类应用程序玩法的手段。例如，短视频类应用程序，为用户提供了在拍摄短视频的过程中添加特效的功能，例如在拍摄人物短视频时添加动物耳朵特效、狐狸尾巴特效等。

但是，由于交互类应用程序中玩法更新迭代较快，如何实现能够吸引到用户的功能玩法，从而提升用户对交互类应用程序的使用体验，已经成为程序开发者们亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种人脸图像处理方法、装置、设备及存储介质，能够丰富交互类应用程序的功能玩法，提升用户的使用体验。

第一方面，本公开提供了一种人脸图像处理方法，所述方法包括：

确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态；

当确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态；

如果确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。

一种可选的实施方式中，所述预设特效属于所述目标五官对应的特效序列，所述特效序列包括具有顺序关系的多种特效；

所述在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效，包括：

基于所述目标五官对应的特效序列，确定所述当前帧人脸图像上的所述目标五官对应的待展示特效；

在所述当前帧人脸图像上展示所述待展示特效。

一种可选的实施方式中，所述前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像为上一帧人脸图像；或者，

所述前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像为所述前n帧人脸图像中的m帧人脸图像，其中，n≤10，且2≤m≤8。

一种可选的实施方式中，所述确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态，包括：

确定当前帧人脸图像上的目标五官的所在区域，以及所述目标五官对应的遮挡区域；

基于所述遮挡区域相对于所述目标五官的所在区域的占比，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。

一种可选的实施方式中，所述确定当前帧人脸图像上的目标五官的所在区域，以及所述目标五官对应的遮挡区域，包括：

确定当前帧人脸图像上的目标五官对应的关键点，并基于所述关键点确定所述目标五官的所在区域；

以及，确定所述当前帧人脸图像上的非人脸区域，并将所述非人脸区域与所述目标五官的所在区域的交集，确定为所述目标五官对应的遮挡区域。

一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

如果确定不存在任一目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则基于所述当前帧人脸图像的上一帧人脸图像上的目标五官的展示状态，对所述当前帧人脸图像上的目标五官进行展示。

第二方面，本公开还提供了一种人脸图像处理装置，所述装置包括：

第一确定模块，用于确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态；

第二确定模块，用于在确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态；

第一展示模块，用于在确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态时，在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。

第三方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备实现上述的方法。

第四方面，本公开提供了一种设备，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述的方法。

第四方面，本公开提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述的方法。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：

本公开实施例提供了一种人脸图像处理方法，首先，确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态，当确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。如果确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。本公开实施例在确定当前帧人脸图像上的目标五官未处于被遮挡状态时，结合前一帧人脸图像上的该目标五官是否处于被遮挡状态，确定是否在当前帧人脸图像上展示该目标五官对应的预设特效，本公开实施例丰富了交互类应用程序的功能玩法，提升了用户的使用体验。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；

图2为本公开实施例提供的一种当前帧人脸图像的示意图；

图3为本公开实施例提供的一种左眼的细节示意图；

图4为本公开实施例提供的另一种人脸图像处理方法的流程图；

图5为本公开实施例提供的一种人脸图像处理装置的结构示意图；

图6为本公开实施例提供的一种人脸图像处理设备的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

交互类应用程序通常采用丰富玩法的手段吸引用户，以增加应用程序的用户量，因此，如何增加交互类应用程序的玩法，已经成为应用程序开发者们持续探索的问题。

对于短视频类应用程序而言，目前已经为用户提供了在拍摄短视频的过程中添加特效的功能，例如在拍摄人物短视频时添加动物耳朵特效、狐狸尾巴特效等。如何进一步增加特效玩法的丰富度，提升用户的使用体验，是发明人提出本发明的技术方案的初衷。

为此，本公开提供了一种人脸图像处理方法，首先，确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态，当确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。如果确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。

本公开在确定当前帧人脸图像上的目标五官未处于被遮挡状态时，结合前一帧人脸图像上的该目标五官是否处于被遮挡状态，确定是否在当前帧人脸图像上展示该目标五官对应的预设特效，本公开丰富了交互类应用程序中特效的功能玩法，提升了用户的使用体验。

基于此，本公开实施例提供了一种人脸图像处理方法，参考图1，为本公开实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，该方法包括：

S101：确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。

本公开实施例中，目标五官可以包括人脸上的至少一种五官，例如包括鼻子、左眼、右眼、嘴巴，也可以包括两只眼睛(即左眼和右眼)，嘴巴和鼻子等。

需要说明的是，本公开实施例可以针对每个目标五官分别判断在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态，以分别确定各个目标五官是否处于被遮挡状态。

实际应用中，用户在打开摄像头拍摄的过程中，当前帧人脸图像可以为摄像头当前拍摄到的图像中包含有人脸的图像区域。例如，用户在打开前置摄像头自拍的过程中，当前帧人脸图像为摄像头当前拍摄到的当前用户图像中包含人脸的预设大小的图像区域，如将255*255大小的包含有人脸的图像区域，确定为当前帧人脸图像。

如图2所述，为本公开实施例提供的一种当前帧人脸图像的示意图，其中，矩形框中的图像为本公开实施例中的当前帧人脸图像。

本公开实施例中，在获取到当前帧人脸图像后，首先分别确定当前帧人脸图像上的各个目标五官是否处于被遮挡状态。假设目标五官为左眼，则确定当前帧人脸图像上的左眼是否处于被遮挡状态。

一种可选的实施方式中，首先确定当前帧人脸图像上的目标五官的所在区域，以及目标五官对应的遮挡区域。然后，基于该遮挡区域相对于目标五官的所在区域的占比，确定该目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。

其中，目标五官对应的遮挡区域相对于该目标五官的所在区域的占比是指，目标五官被遮挡的面积相对于该目标五官的所在区域面积的比值，例如，左眼对应的遮挡区域相对于左眼区域的占比是指，左眼被遮挡的面积相对于左眼区域的比值。

由此，本公开实施例通过目标五官对应的遮挡区域在该目标五官的所在区域的占比的大小，确定该目标五官是否处于被遮挡状态。

一种可选的实施方式中，预先设置占比阈值，在确定遮挡区域相对于目标五官的所在区域的占比之后，比较该占比与占比阈值的大小，如果该占比大于占比阈值，则可以确定该目标五官处于被遮挡状态；如果该占比不大于占比阈值，则可以确定该目标五官未处于被遮挡状态。示例性地，预设的占比阈值大于50％。

另外，对于目标五官的所在区域以及该目标五官对应的遮挡区域的确定，可以采用如下方式：

首先，确定当前帧人脸图像上的目标五官对应的关键点，例如图2中人脸的左眼的关键点，然后，基于该目标五官对应的关键点确定该目标五官的所在区域。如图2所示，将左眼的关键点顺序连线，构成的闭合区域即为左眼的所在区域。另外，确定当前帧人脸图像上的非人脸区域，如图2所示的手部区域和人脸轮廓线之外的区域，然后将该非人脸区域与该目标五官的所在区域的交集，确定为该目标五官对应的遮挡区域。如图2所示，左眼对应的遮挡区域为被手部遮挡住的部分区域。

一种可选的实施方式中，可以利用人脸关键点检测网络对当前帧人脸图像上的目标五官的关键点进行检测，得到该目标五官对应的关键点。具体的，预先利用大量的标记有该目标五官的关键点的人脸图像样本对人脸关键点检测网络进行训练，得到经过训练的人脸关键点检测网络，然后将当前帧人脸图像输入至该人脸关键点检测网络中，经过处理后输出当前帧人脸图像上的该目标五官的关键点。

在获取到当前帧人脸图像上的该目标五官的关键点之后，将关键点顺序连线，得到闭合的区域，即为该目标五官的所在区域。

一种可选的实施方式中，可以利用遮挡检测网络对当前帧人脸图像上的非人脸区域进行检测，得到当前帧人脸图像上的非人脸区域。具体的，预先利用大量的标记有非人脸区域的人脸图像样本对遮挡检测网络进行训练，得到经过训练的遮挡检测网络，然后将当前帧人脸图像输入至该遮挡检测网络中，经过该遮挡检测网络处理后输出当前帧人脸图像上的非人脸区域。

在获取到当前帧人脸图像上的目标五官的所在区域S1，以及当前帧人脸图像上的非人脸区域S2之后，计算S1与S2的交集，即S1∩S2，如图3所示，为图2中左眼的细节示意图，其中，横线区域用于表示S1与S2的交集，即S1∩S2，最终将S1∩S2确定为该目标五官对应的遮挡区域。

S102：当确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。

示例性地，所述前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像为上一帧人脸图像；或者，所述前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像为前n帧人脸图像中的m帧人脸图像，其中，n≤10，2≤m≤8，优选的，3≤n≤10。通过采用前n帧人脸图像中m帧人脸图像判断目标五官的被遮挡状态可以减少误判断，提高目标五官被遮挡状态判断的准确性。

以下以前n帧中的至少一帧人脸图像为上一帧人脸图像进行说明。在确定当前帧人脸图像上的任一目标五官未处于被遮挡状态时，进一步的确定当前帧人脸图像的上一帧人脸图像上的该目标五官是否处于被遮挡状态。

实际应用中，在处理上一帧人脸图像，假设为第N帧人脸图像时，可以利用遮挡标识FLAG1存储第N帧人脸图像上的该目标五官是否处于被遮挡状态，假设FLAG1＝1用于表示该目标五官处于被遮挡状态，FLAG1＝0用于表示该目标五官未处于被遮挡状态。在确定当前帧人脸图像，即第N+1帧人脸图像上的该目标五官未处于被遮挡状态时，进一步确定第N帧人脸图像上的该目标五官是否处于被遮挡状态，即检测第N帧人脸图像的FLAG1是否等于1，如果是，则说明第N帧人脸图像上的该目标五官处于被遮挡状态，否则说明其未处于被遮挡状态。示例性地，当存在多个目标五官时，可以为每个目标五官分别设置对应的遮挡标识，并且每个目标五官的遮挡标识的取值相对独立。

其中，所述上一帧人脸图像和所述当前帧人脸图像可以属于连拍的相邻帧人脸图像。具体的，在拍摄视频时，上一帧人脸图像和当前帧人脸图像可以分别为拍摄的视频中的第N帧人脸图像和第N+1帧人脸图像。

S103：如果确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。

本公开实施例中，针对当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态的目标五官，分别确定其在前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。

在确定存在任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态，同时在当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于被遮挡状态时，可以在当前帧人脸图像上展示该目标五官对应的预设特效。

需要说明的是，与所述目标五官相对应的预设特效包括但不限于针对所述目标五官展示预设特效，与所述目标五官对应的预设特效还可以是目标五官对应的其他五官的预设特效或其他类型的特效。示例性地，人脸图像的左眼和右眼均为目标五官，而无论左眼遮住后再露出还是右眼遮住后再露出，均在右眼展示预设特效。

一种可选的实施方式中，针对不同的五官可以设置不同的特效，假设目标五官为嘴巴，则预设特效可以为小号嘴巴，或者为嘴巴涂夸张色口红等特效。

另一种可选的实施方式中，预设特效可以属于目标五官对应的特效序列，其中，特效序列包括具有顺序关系的多种特效，例如，眼睛对应的特效序列可以包括具有顺序关系的“大眼睛、中等程度眼睛、小眼睛和特别小的眼睛”四种特效。

实际应用中，可以基于目标五官对应的特效序列，为当前帧人脸图像上的该目标五官确定待展示特效。然后，在当前帧人脸图像上展示该待展示特效。

具体的，在确定存在任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态，同时在当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于被遮挡状态时，获取该目标五官对应的特效序列，然后按照顺序从该特效序列中确定当前帧人脸图像上的待展示特效。其中，该待展示特效可以根据最近一次展示的特效确定。例如，最近一次针对眼睛展示的特效为大眼睛，则本次针对眼睛展示的特效则为大眼睛的下一顺序特效，即中等程度眼睛。最终，在当前帧人脸图像上针对该目标五官展示该待展示特效。

在其他一些实施例中，还可以设置目标五官对应的特效序列的顺序标识，例如设置特效序列的顺序标识初始值为0，“大眼睛、中等程度眼睛、小眼睛、特别小的眼睛”分别对应特效序列的顺序标识为0、1、2、3，每执行一次特效后特效序列的顺序标识加1，由此通过特效序列的顺序标识对应至特效序列中的特效。

本公开实施例提供的人脸图像处理方法中，首先，确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态，当确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。如果确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。本公开实施例在确定当前帧人脸图像上的目标五官未处于被遮挡状态时，结合前一帧人脸图像上的该目标五官是否处于被遮挡状态，确定是否在当前帧人脸图像上展示该目标五官对应的预设特效，本公开实施例丰富了交互类应用程序的功能玩法，提升了用户的使用体验。

基于上述实施例的描述内容，本公开还提供了一种人脸图像处理方法，参考图4，为本公开实施例提供的另一种人脸图像处理方法的流程图，该方法包括：

S401：确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。

S402：当确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态，如果是，则执行S403，否则，执行S404。

本公开实施例中，在确定当前帧人脸图像上的任一目标五官未处于被遮挡状态时，则需要进一步确定当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上的该目标五官的状态，从而确定是否在当前帧人脸图像上针对该目标五官进行特效展示。

S403：在所述当前帧人脸图像上针对所述目标五官展示预设特效。

本公开实施例中的S401-S403可参照上述实施例中的S101-S103进行理解，在此不再赘述。

S404：基于所述当前帧人脸图像的上一帧人脸图像上的目标五官的展示状态，对所述当前帧人脸图像上的目标五官进行展示。

本公开实施例中，当确定不存在任意一个目标五官是在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态且在当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于被遮挡状态时，可以根据当前帧人脸图像的上一帧人脸图像上各个目标五官的展示状态，对当前帧人脸图像进行展示。也就是说，对于当前帧人脸图像上各个目标五官的展示状态，可以保持与上一帧人脸图像上的对应目标五官的展示状态不变。

具体的，如果确定当前帧人脸图像的上一帧人脸图像上的各个目标五官未处于特效展示状态，则可以在当前帧人脸图像上针对各个目标五官也不展示预设特效，维持原状态不变。

本公开实施例提供的人脸图像处理方法中，在确定不存在任一目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则基于前一帧人脸图像上的目标五官的展示状态在当前帧人脸图像上进行展示。本公开实施例提供的人脸图像处理方法丰富了交互类应用程序的功能玩法，提升了用户的使用体验。

与上述方法实施例基于同一个发明构思，本公开还提供了一种人脸图像处理装置，参考图5，为本公开实施例提供的一种人脸图像处理装置的结构示意图，所述装置包括：

第一确定模块501，用于确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态；

第二确定模块502，用于在确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态；

第一展示模块503，用于在确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态时，在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。

一种可选的实施方式中，所述预设特效属于所述目标五官对应的特效序列，所述特效序列包括具有顺序关系的多种特效；

所述第一展示模块，包括：

第一确定子模块，用于基于所述目标五官对应的特效序列，为所述当前帧人脸图像上的所述目标五官确定待展示特效；

展示子模块，用于在所述当前帧人脸图像上针对所述目标五官展示所述待展示特效。

一种可选的实施方式中，所述前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像为上一帧人脸图像；或者，

所述前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像为所述前n帧人脸图像中的m帧人脸图像，其中，n≤10，且2≤m≤8。

一种可选的实施方式中，所述第一确定模块，包括：

第二确定子模块，用于确定当前帧人脸图像上的目标五官的所在区域，以及所述目标五官对应的遮挡区域；

第三确定子模块，用于基于所述遮挡区域相对于所述目标五官的所在区域的占比，确定所述当前帧人脸图像上的所述目标五官是否处于被遮挡状态。

一种可选的实施方式中，所述第二确定子模块，包括：

第三确定子模块，用于确定当前帧人脸图像上的目标五官对应的关键点，并基于所述关键点确定所述目标五官的所在区域；

第四确定子模块，用于确定所述当前帧人脸图像上的非人脸区域，并将所述非人脸区域与所述目标五官的所在区域的交集，确定为所述目标五官对应的遮挡区域。

一种可选的实施方式中，所述装置还包括：

第二展示模块，用于在确定不存在任一目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态时，基于所述当前帧人脸图像的上一帧人脸图像上的目标五官的展示状态，对所述当前帧人脸图像上的目标五官进行展示。

本公开实施例提供的人脸图像处理装置中，首先，确定目标五官在当前帧人脸图像上是否处于被遮挡状态，当确定任一目标五官在当前帧人脸图像上未处于被遮挡状态时，确定所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上是否处于被遮挡状态。如果确定存在至少一种目标五官在所述当前帧人脸图像上未处于所述被遮挡状态，且所述目标五官在所述当前帧人脸图像的前n帧人脸图像中的至少一帧人脸图像上处于所述被遮挡状态，则在所述当前帧人脸图像上展示所述目标五官对应的预设特效。本公开实施例在确定当前帧人脸图像上的目标五官未处于被遮挡状态时，结合前一帧人脸图像上的该目标五官是否处于被遮挡状态，确定是否在当前帧人脸图像上是否显示预设特效，本公开实施例丰富了交互类应用程序的功能玩法，提升了用户的使用体验。

除了上述方法和装置以外，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备实现本公开实施例所述的人脸图像处理方法。

公开实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开实施例所述的人脸图像处理方法。

另外，本公开实施例还提供了一种人脸图像处理设备，参见图6所示，可以包括：

处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604。人脸图像处理处理设备中的处理器601的数量可以一个或多个，图6中以一个处理器为例。在本公开的一些实施例中，处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可通过总线或其它方式连接，其中，图6中以通过总线连接为例。

存储器602可用于存储软件程序以及模块，处理器501通过运行存储在存储器602的软件程序以及模块，从而执行人脸图像处理处理设备的各种功能应用以及数据处理。存储器602可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。输入装置603可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与人脸图像处理处理设备的用户设置以及功能控制有关的信号输入。

具体在本实施例中，处理器601会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器602中，并由处理器601来运行存储在存储器602中的应用程序，从而实现上述人脸图像处理设备的各种功能。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。