[發明專利]圖像中的墨鏡識別方法及裝置、電子設備、存儲介質

有效

• 申請號: 201911111142.4
• 申請日: 2019-11-14
• 公開（公告）號: CN111091056B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 劉巖
• 申請（專利權）人: 泰康保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16
• 代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003
• 代理人: 石海霞;章侃銥

本公開提供了一種圖像中的墨鏡識別方法、圖像中的墨鏡識別裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，屬于圖像處理技術領域。該方法包括：獲取待識別圖像，通過檢測窗口遍歷所述待識別圖像，得到所述待識別圖像的多個子圖像；采用預先訓練的集成分類器對各所述子圖像的哈爾特征進行處理，分別判斷各所述子圖像是否包含墨鏡；根據包含墨鏡的所述子圖像確定所述待識別圖像中關于墨鏡的預識別區域；通過計算所述預識別區域內像素點的梯度，確定所述預識別區域內是否包含墨鏡。本公開可以有效識別圖像中的墨鏡區域。

背景技術

目前，隨著社會各個領域對身份識別的要求日益突出，基于視頻流的安全防范方法有了非常多的研究，例如人臉識別、行人檢測或入侵檢測等等。然而，在上述各種關于圖像的檢測中，通常需要基于人臉的面部特征對人的身份進行識別，當圖像中的人佩戴墨鏡時，不僅難以對其身份進行識別，還可能會出現遺漏對某些可疑人員的檢測的情況。

因此，如何有效的識別圖像中佩戴墨鏡的人，是現有技術亟待解決的問題。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開提供了一種圖像中的墨鏡識別方法、圖像中的墨鏡識別裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，進而至少在一定程度上克服現有技術中難以對圖像中的墨鏡區域進行有效識別的問題。

本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。

根據本公開的一個方面，提供一種圖像中的墨鏡識別方法，包括：獲取待識別圖像，通過檢測窗口遍歷所述待識別圖像，得到所述待識別圖像的多個子圖像；采用預先訓練的集成分類器對各所述子圖像的哈爾特征進行處理，分別判斷各所述子圖像是否包含墨鏡；根據包含墨鏡的所述子圖像確定所述待識別圖像中關于墨鏡的預識別區域；通過計算所述預識別區域內像素點的梯度，確定所述預識別區域內是否包含墨鏡。

在本公開的一種示例性實施例中，所述集成分類器通過以下步驟獲得：獲取樣本圖像，提取所述樣本圖像的多種哈爾特征；分別以所述樣本圖像的每種哈爾特征作為訓練數據，結合所述樣本圖像的標簽，采用迭代算法訓練分類器，獲得所述每種哈爾特征對應的弱分類器；將所述每種哈爾特征對應的弱分類器進行集成，得到所述集成分類器。

在本公開的一種示例性實施例中，所述將所述每種哈爾特征對應的弱分類器進行集成，得到所述集成分類器，包括：確定所述每種哈爾特征對應的弱分類器的誤差權重；根據所述誤差權重，通過以下公式將所述每種哈爾特征對應的弱分類器進行集成，得到所述集成分類器：其中，V(x)表示所述集成分類器，x表示圖像的哈爾特征，h_t(x)表示為第t弱分類器，為第t種哈爾特征對應的弱分類器，α_t為第t弱分類器的誤差權重，n表示所述哈爾特征的種類數。

在本公開的一種示例性實施例中，所述采用預先訓練的集成分類器對各所述子圖像的哈爾特征進行處理，分別確定各所述子圖像是否包含墨鏡，包括：將所述子圖像的哈爾特征輸入所述集成分類器，得到所述子圖像的輸出值，如果該輸出值大于分類閾值，則判斷所述子圖像包含墨鏡；其中，所述分類閾值通過以下步驟確定：確定所述樣本圖像中的正樣本圖像以及負樣本圖像；根據所述集成分類器對每個所述正樣本圖像的哈爾特征進行處理，并對每個所述正樣本圖像的輸出值計算平均值，得到第一平均值；根據所述集成分類器對每個所述負樣本圖像的哈爾特征進行處理，并對每個所述負樣本圖像的輸出值計算平均值，得到第二平均值；根據所述第一平均值和所述第二平均值，確定所述分類閾值。