[發明專利]人臉圖像高光分量去除裝置和方法、存儲介質產品

有效

• 申請號: 201710208707.5
• 申請日: 2017-03-31
• 公開（公告）號: CN108665421B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 孫偉;范浩強
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06K9/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 彭久云

一種人臉圖像高光分量去除裝置和方法、存儲介質產品。該人臉圖像高光分量去除裝置包括全局估計模塊、局部修正模塊和高光分量去除模塊。全局估計模塊配置為基于人臉圖像皮膚區域的圖像顏色值和高光分量顏色值的經驗值估計人臉圖像皮膚區域的高光分量的粗略數值；局部修正模塊配置為基于圖像顏色值獲取人臉圖像皮膚區域的高光概率值，并基于高光概率值和人臉皮膚顏色值的連續特性修正粗略數值，以獲取高光分量的修正數值；高光分量去除模塊配置為基于修正數值去除人臉圖像的高光分量。該人臉圖像高光分量去除裝置和方法提升了上述裝置和方法的通用性和精確性。

技術領域

本公開的實施例涉及一種人臉圖像高光分量去除裝置和方法、存儲介質產品。

背景技術

由于人臉的部分區域(例如，鼻尖、額頭、蘋果肌等區域，參見圖6(a))存在油光，使得所獲取的人臉圖像的顏色值(例如，RGB值)不僅包括與皮膚顏色相關的漫反射分量，還會包括與在拍攝人臉圖像時照射到人臉上的光源的顏色相關的非漫反射分量(也即，鏡面反射分量)，上述人臉圖像的顏色值所包含的非漫反射分量也被稱為高光分量或高光噪聲。例如，在拍攝人臉圖像時照射到人臉上的光源的顏色為白色的情況下，上述非漫反射分量將使得人臉圖像的部分區域的顏色相比于皮膚顏色偏白。高光分量或高光噪聲會影響人臉的紋理特征，并使得人臉檢測或識別的性能下降。去除人臉的高光分量將有助于提升人臉圖片質量以及人臉識別準確性。

發明內容

本公開的一個實施例提供了一種人臉圖像高光分量去除裝置，該人臉圖像高光分量去除裝置包括全局估計模塊、局部修正模塊和高光分量去除模塊。全局估計模塊配置為基于人臉圖像皮膚區域的圖像顏色值和高光分量顏色值的經驗值估計人臉圖像皮膚區域的高光分量的粗略數值；局部修正模塊配置為基于圖像顏色值獲取人臉圖像皮膚區域的高光概率值，并基于高光概率值和人臉皮膚顏色值的連續特性修正粗略數值，以獲取高光分量的修正數值；高光分量去除模塊配置為基于修正數值去除人臉圖像的高光分量。

例如，在本公開的一個實施例提供的人臉圖像高光分量去除裝置中，所述全局估計模塊配置為基于所述圖像顏色值和所述高光分量顏色值的經驗值、使用非負矩陣分解法估計所述粗略數值。

例如，在本公開的一個實施例提供的人臉圖像高光分量去除裝置中，使用非負矩陣分解法估計所述粗略數值包括：基于所述圖像顏色值和所述高光分量顏色值的經驗值，通過迭代，最優化由所述人臉圖像皮膚區域的所述圖像顏色值構成的圖像顏色值矩陣、系數矩陣和基矩陣構成的全局估計模塊代價函數，以將所述人臉圖像皮膚區域的所述圖像顏色值構成的所述圖像顏色值矩陣分解為所述系數矩陣和所述基矩陣的乘積，并由此獲取所述粗略數值，所述全局估計模塊代價函數包括稀疏性懲罰項。

例如，在本公開的一個實施例提供的人臉圖像高光分量去除裝置中，所述圖像顏色值矩陣A_n,c與所述系數矩陣B_n,m和所述基矩陣C_m,c滿足以下條件：

A_n,c＝B_n,m×C_m,c

所述全局估計模塊代價函數F_g滿足以下條件：

F_g＝||A_n,c-B_n,m×C_m,c||²+λ×||B_n,m||

其中，λ為稀疏性系數，n為所述人臉圖像皮膚區域的像素個數，c為所選用的顏色模式表示顏色值使用的顏色分量個數，m為表示任一所述顏色分量所使用的基的個數，所述m為大于2的整數。

例如，在本公開的一個實施例提供的人臉圖像高光分量去除裝置中，所述圖像顏色值矩陣A_n,c與所述系數矩陣B_n,m和所述基矩陣C_m,c分別滿足以下條件：