人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法、裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備制造方法及圖紙

本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了一種人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，屬于人臉識(shí)別領(lǐng)域。該方法包括：在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集人臉圖像，并在采集到的人臉圖像上定位出人臉區(qū)域；計(jì)算人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)并確定多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，所述多個(gè)指標(biāo)包括人臉區(qū)域灰度指標(biāo)和/或人臉區(qū)域頻率域指標(biāo)；根據(jù)所述人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)以及多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算調(diào)整參數(shù)；判斷調(diào)整參數(shù)是否在預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)，若是，不調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)，否則，調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)適用于室內(nèi)暗光、室內(nèi)強(qiáng)逆光、室外強(qiáng)逆光、夜晚室外環(huán)境下的自動(dòng)補(bǔ)光，能夠自適應(yīng)調(diào)節(jié)逆光補(bǔ)償參數(shù)，解決暗光及逆光環(huán)境下人臉圖像過(guò)曝或過(guò)暗從而使得人臉面部信息缺失的問(wèn)題。

Face recognition backlight compensation method, device, readable storage medium and device

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法、裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備
本專(zhuān)利技術(shù)涉及人臉識(shí)別領(lǐng)域，特別是指一種人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。
技術(shù)介紹
人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，用攝像機(jī)和攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，目前，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于安防、金融、公共安全等領(lǐng)域。在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，攝像機(jī)或攝像頭拍攝圖像質(zhì)量對(duì)人臉識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率非常重要，圖像質(zhì)量的好壞與環(huán)境光照條件緊密相關(guān)。現(xiàn)有技術(shù)中一般采用固定逆光參數(shù)的近紅外攝像頭，當(dāng)光照充足時(shí)，可以拍攝出明亮的、清晰圖像，當(dāng)光照不足時(shí)，比如夜間，拍攝圖像亮度不夠，且存在大量圖像噪聲，無(wú)法清晰成像，造成人臉識(shí)別時(shí)漏檢率、拒識(shí)率高，甚至無(wú)法實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。為了解決這種現(xiàn)象，現(xiàn)有技術(shù)中的一種方法是采用白光進(jìn)行逆光補(bǔ)償，由于人眼可以感知白光，在采用大功率白光進(jìn)行逆光補(bǔ)償時(shí)，會(huì)使人炫目，特別是在交通路口，很容易引發(fā)交通事故，若降低補(bǔ)光功率，又無(wú)法清晰成像，仍然達(dá)到不到人臉識(shí)別的要求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本專(zhuān)利技術(shù)提供一種人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法、裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，本專(zhuān)利技術(shù)適用于室內(nèi)暗光、室內(nèi)強(qiáng)逆光、室外強(qiáng)逆光、夜晚室外環(huán)境下的自動(dòng)補(bǔ)光，能夠自適應(yīng)調(diào)節(jié)逆光補(bǔ)償參數(shù)，解決暗光及逆光環(huán)境下人臉圖像過(guò)曝或過(guò)暗從而使得人臉面部信息缺失的問(wèn)題。本專(zhuān)利技術(shù)提供技術(shù)方案如下：第一方面，本專(zhuān)利技術(shù)提供一種人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法，所述方法包括：在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集人臉圖像，并在采集到的人臉圖像上定位出人臉區(qū)域；計(jì)算人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)并確定多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，所述多個(gè)指標(biāo)包括人臉區(qū)域灰度指標(biāo)和/或人臉區(qū)域頻率域指標(biāo)；根據(jù)所述人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)以及多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算調(diào)整參數(shù)；判斷調(diào)整參數(shù)是否在預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)，若是，不調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)，否則，調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)。進(jìn)一步的，在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集到的人臉圖像為多幀，所述方法還包括：根據(jù)采集到的多幀人臉圖像的變化判斷人臉圖像是否穩(wěn)定，若是，執(zhí)行所述計(jì)算人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)并確定多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，否則，重新執(zhí)行所述在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集人臉圖像，并在采集到的人臉圖像上定位出人臉區(qū)域。進(jìn)一步的，所述根據(jù)采集到的多幀人臉圖像的變化判斷人臉圖像是否穩(wěn)定包括：將人臉圖像減去人臉區(qū)域，得到環(huán)境區(qū)域；分別計(jì)算兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值；若兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值分別小于設(shè)定閾值，則人臉圖像穩(wěn)定。進(jìn)一步的，所述分別計(jì)算兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值包括：計(jì)算相鄰兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差；將相鄰兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差相減后求絕對(duì)值，得到人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值；按照多幀人臉圖像的采集時(shí)間順序每隔一定幀數(shù)計(jì)算一次人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值，得到按時(shí)間順序的人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的多個(gè)灰度方差變化值；若人臉區(qū)域的多個(gè)灰度方差變化值均小于設(shè)定的人臉區(qū)域灰度方差變化閾值，且時(shí)間順序靠后的人臉區(qū)域的灰度方差變化值小于時(shí)間順序靠前的人臉區(qū)域的灰度方差變化值；同時(shí)，環(huán)境區(qū)域的多個(gè)灰度方差變化值均小于設(shè)定的環(huán)境區(qū)域灰度方差變化閾值，且時(shí)間順序靠后的環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值小于時(shí)間順序靠前的環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值；則人臉圖像穩(wěn)定。進(jìn)一步的，所述人臉區(qū)域灰度指標(biāo)包括人臉區(qū)域的亮部灰度占比、人臉T區(qū)的灰度方差、人臉T區(qū)的灰度均值、人臉區(qū)域的灰度動(dòng)態(tài)范圍、人臉區(qū)域的二維熵，所述人臉區(qū)域頻率域指標(biāo)包括人臉區(qū)域的FFT高頻占比，所述多個(gè)指標(biāo)包括人臉區(qū)域的亮部灰度占比、人臉T區(qū)的灰度方差、人臉區(qū)域的灰度動(dòng)態(tài)范圍、人臉區(qū)域的二維熵、人臉區(qū)域的FFT高頻占比中的至少一個(gè)以及人臉T區(qū)的灰度均值。進(jìn)一步的，調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)的方法為：根據(jù)調(diào)整參數(shù)與預(yù)設(shè)的閾值范圍的上限或下限的差值確定調(diào)整數(shù)值，使用確定出的調(diào)整數(shù)值一次調(diào)整逆光補(bǔ)償參數(shù)；或者，根據(jù)調(diào)整參數(shù)小于預(yù)設(shè)的閾值范圍的下限或大于預(yù)設(shè)的閾值范圍的上限的情況將當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)增加或減小固定數(shù)值，然后返回最開(kāi)始的步驟，重復(fù)調(diào)整逆光補(bǔ)償參數(shù)，直至調(diào)整參數(shù)在預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)。第二方面，本專(zhuān)利技術(shù)提供一種人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償裝置，所述裝置包括：采集模塊，用于在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集人臉圖像，并在采集到的人臉圖像上定位出人臉區(qū)域；指標(biāo)計(jì)算模塊，用于計(jì)算人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)并確定多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，所述多個(gè)指標(biāo)包括人臉區(qū)域灰度指標(biāo)和/或人臉區(qū)域頻率域指標(biāo)；調(diào)整參數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)以及多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算調(diào)整參數(shù)；調(diào)整模塊，用于判斷調(diào)整參數(shù)是否在預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)，若是，不調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)，否則，調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)。進(jìn)一步的，在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集到的人臉圖像為多幀，所述裝置還包括：穩(wěn)定判斷模塊，用于根據(jù)采集到的多幀人臉圖像的變化判斷人臉圖像是否穩(wěn)定，若是，執(zhí)行所述指標(biāo)計(jì)算模塊，否則，重新執(zhí)行所述采集模塊；所述穩(wěn)定判斷模塊包括：環(huán)境區(qū)域獲取單元，用于將人臉圖像減去人臉區(qū)域，得到環(huán)境區(qū)域；灰度方差變化值計(jì)算單元，用于分別計(jì)算兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值；其中，若兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值分別小于設(shè)定閾值，則人臉圖像穩(wěn)定。第三方面，本專(zhuān)利技術(shù)提供一種用于人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償?shù)挠?jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括處理器及用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)包括前述的第一方面所述人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法的步驟。第四方面，本專(zhuān)利技術(shù)提供一種用于人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償?shù)脑O(shè)備，包括至少一個(gè)處理器以及存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述處理器執(zhí)行所述指令時(shí)實(shí)現(xiàn)前述的第一方面所述人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法的步驟。本專(zhuān)利技術(shù)具有以下有益效果：本專(zhuān)利技術(shù)采用人臉區(qū)域灰度指標(biāo)和/或人臉區(qū)域頻率域指標(biāo)及其權(quán)重計(jì)算得到能夠很好地反映人臉區(qū)域清晰度的調(diào)整參數(shù)，并根據(jù)調(diào)整參數(shù)與設(shè)定的閾值范圍的關(guān)系決定是否調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)，以及如何調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)，得到合適的逆光補(bǔ)償參數(shù)，在該逆光補(bǔ)償參數(shù)的補(bǔ)光下采集到清晰的人臉圖像。本專(zhuān)利技術(shù)適用于室內(nèi)暗光、室內(nèi)強(qiáng)逆光、室外強(qiáng)逆光、夜晚室外環(huán)境下的自動(dòng)補(bǔ)光，能夠自適應(yīng)調(diào)節(jié)逆光補(bǔ)償參數(shù)，解決暗光及逆光環(huán)境下人臉圖像過(guò)曝或過(guò)暗從而使得人臉面部信息缺失的問(wèn)題。附圖說(shuō)明圖1為本專(zhuān)利技術(shù)的人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法流程圖；圖2為68特征點(diǎn)定位的方法示意圖；圖3為本專(zhuān)利技術(shù)的人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償裝置示意圖。具體實(shí)施方式為使本專(zhuān)利技術(shù)要解決的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本專(zhuān)利技術(shù)一部分實(shí)施例，而不本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法，其特征在于，所述方法包括：/n在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集人臉圖像，并在采集到的人臉圖像上定位出人臉區(qū)域；/n計(jì)算人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)并確定多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，所述多個(gè)指標(biāo)包括人臉區(qū)域灰度指標(biāo)和/或人臉區(qū)域頻率域指標(biāo)；/n根據(jù)所述人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)以及多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算調(diào)整參數(shù)；/n判斷調(diào)整參數(shù)是否在預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)，若是，不調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)，否則，調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)。/n

【技術(shù)特征摘要】
1.一種人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法，其特征在于，所述方法包括：
在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集人臉圖像，并在采集到的人臉圖像上定位出人臉區(qū)域；
計(jì)算人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)并確定多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，所述多個(gè)指標(biāo)包括人臉區(qū)域灰度指標(biāo)和/或人臉區(qū)域頻率域指標(biāo)；
根據(jù)所述人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)以及多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算調(diào)整參數(shù)；
判斷調(diào)整參數(shù)是否在預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)，若是，不調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)，否則，調(diào)整當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)。


2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法，其特征在于，在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集到的人臉圖像為多幀，所述方法還包括：
根據(jù)采集到的多幀人臉圖像的變化判斷人臉圖像是否穩(wěn)定，若是，執(zhí)行所述計(jì)算人臉區(qū)域的多個(gè)指標(biāo)并確定多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，否則，重新執(zhí)行所述在當(dāng)前逆光補(bǔ)償參數(shù)下采集人臉圖像，并在采集到的人臉圖像上定位出人臉區(qū)域。


3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法，其特征在于，所述根據(jù)采集到的多幀人臉圖像的變化判斷人臉圖像是否穩(wěn)定包括：
將人臉圖像減去人臉區(qū)域，得到環(huán)境區(qū)域；
分別計(jì)算兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值；
若兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值分別小于設(shè)定閾值，則人臉圖像穩(wěn)定。


4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法，其特征在于，所述分別計(jì)算兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域和環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值包括：
計(jì)算相鄰兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差；
將相鄰兩幀人臉圖像的人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差相減后求絕對(duì)值，得到人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值；
按照多幀人臉圖像的采集時(shí)間順序每隔一定幀數(shù)計(jì)算一次人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值，得到按時(shí)間順序的人臉區(qū)域/環(huán)境區(qū)域的多個(gè)灰度方差變化值；
若人臉區(qū)域的多個(gè)灰度方差變化值均小于設(shè)定的人臉區(qū)域灰度方差變化閾值，且時(shí)間順序靠后的人臉區(qū)域的灰度方差變化值小于時(shí)間順序靠前的人臉區(qū)域的灰度方差變化值；同時(shí)，環(huán)境區(qū)域的多個(gè)灰度方差變化值均小于設(shè)定的環(huán)境區(qū)域灰度方差變化閾值，且時(shí)間順序靠后的環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值小于時(shí)間順序靠前的環(huán)境區(qū)域的灰度方差變化值；則人臉圖像穩(wěn)定。


5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的人臉識(shí)別逆光補(bǔ)償方法，其特征在于，所述人臉區(qū)域灰度指標(biāo)包括人臉區(qū)域的亮部灰度占比、人臉T區(qū)的灰度方差、人臉T區(qū)的灰度均值、人臉區(qū)域的灰度動(dòng)態(tài)范圍、人臉區(qū)域的二維熵，所述人...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周軍，吳歌，何笛，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：北京眼神智能科技有限公司，北京眼神科技有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：北京;11