[發明專利]人臉質量判別及圖片增強的方法及裝置

在審

• 申請號: 201710774182.1
• 申請日: 2017-08-31
• 公開（公告）號: CN107545251A
• 公開（公告）日: 2018-01-05
• 發明（設計）人: 游亞平;軒波
• 申請（專利權）人: 北京圖銘視界科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京瀚仁知識產權代理事務所(普通合伙)11482
• 代理人: 郭文浩,王世超

技術領域

本發明屬于人臉識別領域，具體涉及人臉質量判別及圖片增強的方法及裝置。

背景技術

人臉識別由于其非接觸式、操作隱蔽性以及無需特性配合等優勢，被認為是一種可廣泛使用的生物特征識別技術。在實際應用中，為了追求“無需配合”的實施效果，導致人臉圖片采集的隨意性、采集的圖片之間差異較大以及圖片質量參差不齊的結果，如果采用通過上述方式獲得的圖片進行人臉識別，將導致識別的準確率下降。

人臉質量評價作為人臉識別系統中重要的組成部分，是能夠有效地推動人臉識別實用化的一條重要途徑。在基于視頻流的自動人臉識別應用中，能夠獲得較多的人臉圖片數量，在此基礎上，對人臉圖片進行人臉質量評價，篩選較為合適的樣本用于識別，此外，還可以根據人臉質量評價的情況來選用相應的圖片預處理方法，將有助于提高人臉識別的準確率。根據人臉質量評價的情況來調整分類器的閾值或其它參數，能夠有效地降低錯誤拒絕率或錯誤接受率，有助于提高人臉識別的實用性能。

但是在實際應用中，人臉成像的環境比較復雜，尤其在自然環境中，容易受到天氣變化的影響，環境光的干擾也較大。影響人臉成像質量的因素較多，包括成像環境光照異常、人臉姿態、人臉部區域光照異常以及人臉部區域模糊等，在某些拍攝角度下，太陽光的照射會導致人臉成像異常，如逆光使得人臉暗黑、偏光產生陰陽臉等。此外，在人臉成像過程中，由于鏡頭焦距不合適或者人在拍攝過程中運動導致成像后散焦模糊，人臉模糊到一定程度后，會使得人臉識別的準確率大大降低。

可見，判斷人臉是否模糊，模糊程度有多大，對于人臉識別十分重要。現有技術的人臉質量評價是將變換后的圖片與標準圖片進行比較來做出質量評價，常見的方法包括均方差、峰值信噪比、結構相似度以及基于自然場景統計的視覺信息逼真度等，但是人臉識別系統運行在各種不同的場景下，鏡頭對焦有一定的不確定性，人臉運動的方向也是隨機的，因此，很難找到標準圖片作為參考。

因此，如何提出一種解決上述問題的方案是本領域技術人員目前需要解決的問題。

發明內容

為了解決現有技術中的上述問題，即為了解決現有技術難以找到標準圖片作為人臉識別參考而導致對圖片模糊判斷不準的問題，本發明的一方面提供圖片人臉質量判別及圖片增強的方法，包括：

步驟S1：分別對初始人臉圖片組中各圖片依據像素值進行光照狀態的計算，去除光照狀態小于預設第一閾值的圖片，得到第一人臉圖片組；

步驟S2：對所述第一人臉圖片組中各圖片分別進行人臉區域的檢測，得到第一人臉區域，并調整該區域的亮度，得到第二人臉圖片組；

步驟S3：對所述第二人臉圖片組中各圖片分別進行人臉區域的檢測，得到第二人臉區域，并對該區域進行偏光判斷，若存在偏光現象則進行偏光矯正，得到第三人臉圖片組；

步驟S4：對所述第三人臉圖片組中各圖片，分別在步驟S3中所檢測的第二人臉區域內構建第三人臉區域，計算所述第三人臉區域的橫向梯度圖，對所述橫向梯度圖進行二值化操作，得到二值化結果圖，去除所述第三人臉圖片組中二值化結果圖中前景點占二值化結果圖的像素的比例大于預設的第二閾值的圖片，得到第四人臉圖片組，以該組圖片作為高質量的增強圖片并輸出。

在上述方法的優選技術方案中，所述“分別對初始人臉圖片組中各圖片依據像素值進行光照狀態的計算”，其方法為：

分別對初始人臉圖片組中各圖片依據圖片的像素值計算像素的灰度平均值和灰度均方差。

在上述方法的優選技術方案中，所述預設第一閾值包括灰度平均值閾值、灰度均方差閾值，所述灰度平均值閾值為20，所述灰度均方差閾值為5。

在上述方法的優選技術方案中，所述“對所述第一人臉圖片組中各圖片分別進行人臉區域的檢測，得到第一人臉區域”，其方法為：

利用頭肩模型采用人體頭肩檢測的方法確定人臉區域。

在上述方法的優選技術方案中，調整所述第一人臉區域的亮度，其方法為：

統計得到所述第一人臉區域的像素直方圖，計算所述第一人臉區域的像素的均值和方差；

根據所述像素直方圖、所述像素的均值和方差，計算Gamma矯正參數，對所述第一人臉區域進行Gamma矯正。

在上述方法的優選技術方案中，步驟S3中進行偏光判斷，其方法為：

將所述第二人臉區域均分為四個矩形，將左上、右上、左下、右下的矩形分別記為A、B、C、D；