[發明專利]一種逆光環境下人臉檢測方法

有效

• 申請號: 201410148552.7
• 申請日: 2014-04-14
• 公開（公告）號: CN103927520B
• 公開（公告）日: 2018-04-27
• 發明（設計）人: 李晨光
• 申請（專利權）人: 中國華戎控股有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京紐樂康知識產權代理事務所(普通合伙)11210
• 代理人: 王珂

技術領域

本發明涉及一種逆光環境下人臉檢測方法。

背景技術

隨著我國經濟的高速增長，人們的生活和物質水平都得到了大幅提高，越來越重視自己的個人和財產安全。同時，經濟的飛速發展伴隨著城市流動人口的急劇增加，給城市的社會治安增加了新的難題。由于傳統的安防監控大多都只是記錄錄像，事后處理取證，很難達到防范安全隱患事件的發生，因此智能化安防監控系統的發展，就成為當前平安城市、智慧城市建設推進的必然趨勢。

一般在入口處搭建人臉檢測識別系統的應用主要是公司門禁系統，其光照環境非常好，并且檢測人群的配合度很高。而公共、娛樂場所入口處的人臉檢測應用非常少，原因可能是多方面的，單從人臉檢測的技術維度考慮，攝像機搭建在正對大門的入口處，白天都伴隨著強烈的逆光環境，檢測人臉難度大；人臉出現在監控區域中的姿態不定，需要選出一張最適合識別的圖像輸出，一般的方法都會有很大的計算量，高性能的處理設備都很難保證實時性，如果增加處理設備的性能或數量解決實時性問題，就會增加整個系統的硬件成本。

發明內容

本發明的目的是提供一種逆光環境下人臉檢測方法，以克服目前現有技術存在的上述不足。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現：

一種逆光環境下人臉檢測方法，包括以下步驟：

1)根據光照情況，動態調整攝像機的參數，拍攝監控區域內圖像；

2)前景、背景分割，對監控區域內圖像提取前景運動區域為人臉檢測區域；

3)人臉定位，通過基于Haar特征的AdaBoost級聯分類器對人臉檢測區域進行人臉定位，確定人臉區域的坐標位置；

4)人臉跟蹤并存儲，對定位到的人臉圖像進行跟蹤，采用面積重疊區域判斷法，判斷是否為同一個人的人臉圖像，為同一個人，則對此人臉圖像保存、標記；

5)人臉圖像尺寸過濾，對步驟4)保存的人臉圖像進行像素尺寸判斷，過濾不符合設定參數的人臉圖像；

6)人臉圖像清晰度過濾，對符合步驟5)的人臉圖像進行清晰度判斷，過濾掉運動模糊、失焦等質量較差的人臉圖像；

7)正面人臉過濾，對符合步驟6)的人臉圖像進行是否為正面人臉圖像判斷，過濾側面人臉圖像，并對正面人臉圖像進行評價、標記；以及

8)人臉圖像輸出，對符合步驟7)的人臉圖像，輸出評價值最高的人臉圖像，沒有符合步驟7)的人臉圖像，則不輸出圖像。

所述步驟1)中動態調整攝像機的參數包括以下步驟：

a)對攝像機在不同光照情況下進行參數標定，調整攝像機亮度基準值，同時要限制住數字增益和曝光時間的變化范圍；

b)對相機在不同光照情況下對應的檢測區域平均灰度值進行標定，同時要結合檢測到人臉區域的灰度值情況；

c)建立圖像的平均灰度與相機參數之間的關系，使之能夠在不同光照下動態調整相機參數。

所述步驟2)通過以下方法獲取前景區域：

其中n為樣本數，為1～n之間的某一樣本像素灰度值，表示當前幀像素灰度值，T_r為常量取信范圍在(100～128)，T_n為1～n之間的某一常數，可取在n/2附近的整數值，為獲取的前景候選區域，B_t(m)即為獲取到的前景目標圖像。

所述步驟6)采用基于Sobel算子的梯度方差來評價圖像的清晰度：

Sobel水平和垂直方向算子如下：

梯度幅值：

梯度平均值：

梯度方差：

所述步驟7)正面人臉過濾包括以下步驟：

a)采用ASM算法定位人臉68個特征點，然后選取兩只眼睛的坐標對人臉圖像進行平移、旋轉、縮放、裁剪，從而使所有檢測的人臉規范到50mm×50mm尺寸；

b)此時，采用Sobel算子進行垂直方向的邊緣檢測，然后通過兩眼的坐標點向兩邊尋找與兩側臉邊緣的交點，計算眼睛到臉的距離是否相同，通過這個方法可把側臉的圖像篩除。如果大于設定的正面人臉閾值，將對該人臉圖像進行標記。

本發明的有益效果為：對相機進行動態參數的調整，適應不同光照環境下的人臉檢測，使逆光環境能夠獲得更好的人臉圖像；針對逆光環境設計了一系列精簡的人臉檢測方法，其檢測效果好，同時極大的降低了CPU處理所占的資源，使整個系統的硬件成本得以下降。

附圖說明