本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于可見光的人臉優(yōu)選方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各類電子系統(tǒng)，如門禁系統(tǒng)、卡口系統(tǒng)、電子護(hù)照、公安、銀行自助系統(tǒng)、信息安全等。但在人臉識(shí)別過程中容易產(chǎn)生誤識(shí)別的情況，如何提高識(shí)別率就顯得尤為重要。而一幅質(zhì)量很高的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別，會(huì)產(chǎn)生較高的匹配率，從而提高人臉識(shí)別率。
因而需要對(duì)人臉圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，挑選出評(píng)分最高的人臉圖像。目前的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，如簡單通過人臉清晰度來評(píng)價(jià)，很難適應(yīng)陽光的變化；又如通過人臉偏轉(zhuǎn)角度評(píng)價(jià)，當(dāng)有人為遮擋臉上某一部位，該評(píng)價(jià)方法也失效。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
為此，本發(fā)明提出一種基于可見光的人臉優(yōu)選方法及系統(tǒng)，結(jié)合人臉三維旋轉(zhuǎn)角度、人臉陽光曝光面積、人臉清晰度以及人臉遮擋面積的評(píng)價(jià)指標(biāo)，以適應(yīng)人臉在不同應(yīng)用場景的質(zhì)量評(píng)價(jià)，并首先通過預(yù)處理直接排除質(zhì)量過低的圖像，以提高在評(píng)分過程的計(jì)算效率。
具體方案如下：
一種基于可見光的人臉優(yōu)選方法，包括步驟：
輸入人臉圖像序列；
對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分：
計(jì)算出人臉三維旋轉(zhuǎn)角度，將人臉三維旋轉(zhuǎn)角度作為第一人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為A；
計(jì)算出人臉陽光曝光面積，將人臉陽光曝光面積作為第二人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為B；
計(jì)算出人臉清晰度，將人臉清晰度作為第三人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為C；
計(jì)算出人臉遮擋面積，將人臉遮擋面積作為第四人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為D；
通過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分E=a*A+b*B+c*C+d*D,其中a,b,c,d 分別為人臉三維旋轉(zhuǎn)角度、人臉陽光曝光面積、人臉清晰度和人臉遮擋面積的評(píng)分權(quán)重，a+b+c+d=1，
將經(jīng)過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分值最高的圖像作為優(yōu)選的圖像并輸出。
進(jìn)一步的，還包括對(duì)人臉圖像預(yù)處理的步驟，在輸入人臉圖像序列步驟之后，計(jì)算出人臉圖像中人臉的大小，若人臉的大小大于一設(shè)定的閾值，則進(jìn)入對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分的步驟，否則舍棄該人臉圖像。
一種基于可見光的人臉優(yōu)選系統(tǒng)，包括：
輸入模塊，用于輸入人臉圖像序列，
評(píng)分模塊，用于對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分：
計(jì)算出人臉三維旋轉(zhuǎn)角度，將人臉三維旋轉(zhuǎn)角度作為第一人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為A；
計(jì)算出人臉陽光曝光面積，將人臉陽光曝光面積作為第二人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為B；
計(jì)算出人臉清晰度，將人臉清晰度作為第三人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為C；
計(jì)算出人臉遮擋面積，將人臉遮擋面積作為第四人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為D；
通過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分E=a*A+b*B+c*C+d*D,其中a,b,c,d 分別為人臉三維旋轉(zhuǎn)角度、人臉陽光曝光面積、人臉清晰度和人臉遮擋面積的評(píng)分權(quán)重，a+b+c+d=1，
輸出模塊，用于將經(jīng)過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分值最高的圖像作為優(yōu)選的圖像并輸出。
進(jìn)一步的，還包括預(yù)處理模塊，用于對(duì)人臉圖像預(yù)處理的步驟，在輸入人臉圖像序列步驟之后，計(jì)算出人臉圖像中人臉的大小，若人臉的大小大于一設(shè)定的閾值，則進(jìn)入對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分的步驟，否則舍棄該人臉圖像。
與現(xiàn)有技術(shù)相比：本發(fā)明通過結(jié)合多個(gè)不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)以適應(yīng)人臉在不同應(yīng)用場景的質(zhì)量評(píng)價(jià)，避免了通過單一特征進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)的局限性，以達(dá)到準(zhǔn)確的評(píng)估人臉圖像的質(zhì)量，并通過預(yù)處理的步驟先排除質(zhì)量較低的人臉圖像，以簡化評(píng)分過程中的運(yùn)算量，以進(jìn)一步提高評(píng)分的效率。
附圖說明
圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
具體實(shí)施方式
為進(jìn)一步說明各實(shí)施例，本發(fā)明提供有附圖。這些附圖為本發(fā)明揭露內(nèi)容的一部分，其主要用以說明實(shí)施例，并可配合說明書的相關(guān)描述來解釋實(shí)施例的運(yùn)作原理。配合參考這些內(nèi)容，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員應(yīng)能理解其他可能的實(shí)施方式以及本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。現(xiàn)結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明。
實(shí)施例一
如圖1所示，為本發(fā)明實(shí)施例的方法流程圖，其包括步驟：
輸入人臉圖像序列；
人臉圖像序列預(yù)處理：計(jì)算出人臉圖像中人臉的大小，若人臉的大小大于一設(shè)定的閾值，則進(jìn)入對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分的步驟，否則舍棄該人臉圖像；
對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分：
計(jì)算出人臉三維旋轉(zhuǎn)角度，將人臉三維旋轉(zhuǎn)角度作為第一人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為A；
計(jì)算出人臉陽光曝光面積，將人臉陽光曝光面積作為第二人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為B；
計(jì)算出人臉清晰度，將人臉清晰度作為第三人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為C；
計(jì)算出人臉遮擋面積，將人臉遮擋面積作為第四人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為D；
通過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分E=a*A+b*B+c*C+d*D,其中a,b,c,d 分別為人臉三維旋轉(zhuǎn)角度、人臉陽光曝光面積、人臉清晰度和人臉遮擋面積的評(píng)分權(quán)重，a+b+c+d=1，
將經(jīng)過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分值最高的圖像作為優(yōu)選的圖像并輸出。
在本實(shí)施例中，可通過攝像頭裝置采集人臉圖像序列，在進(jìn)行人臉預(yù)處理之前，需要通過人臉檢測算法對(duì)圖像中人臉進(jìn)行定位，以獲取一個(gè)矩形框區(qū)域的人臉，預(yù)處理的步驟中便可計(jì)算得出人臉矩形框面積，即人臉的大小，通過設(shè)定一人臉大小的閾值，過濾拍攝距離過遠(yuǎn)或者角度不佳的低質(zhì)量人臉圖像，以減小后續(xù)過程中的數(shù)據(jù)處理量。
在本實(shí)施例中，在對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分之前，需要先對(duì)人臉五官進(jìn)行定位。計(jì)算人臉三維偏轉(zhuǎn)角度時(shí)，相對(duì)于人臉正面的偏轉(zhuǎn)角度越小，其對(duì)應(yīng)獲得的評(píng)分值A(chǔ)便越高。計(jì)算人臉陽光曝光面積時(shí)，可先計(jì)算出人臉被陽光遮擋后的陰影面積，進(jìn)而結(jié)合人臉總面積大小獲取人臉陽光曝光面積，陽光曝光面積越大，對(duì)應(yīng)的人臉亮度也越大，從整體的亮度值范圍看，亮度值在中間段時(shí)，其對(duì)應(yīng)的評(píng)分值B較高，兩端時(shí)，其評(píng)分值B較低。計(jì)算人臉清晰度時(shí)，可通過能量梯度函數(shù)直接計(jì)算獲得，清晰度與評(píng)分值C成正比。計(jì)算人臉遮擋面積，通過區(qū)別于人臉其他部位的像素值，可計(jì)算得出人臉遮擋面積，人臉遮擋面積越大，其評(píng)分值越D越低。
在本實(shí)施例中，人臉三維旋轉(zhuǎn)角度、人臉陽光曝光面積、人臉清晰度和人臉遮擋面積的評(píng)分權(quán)重可以具體的視靈活地調(diào)整獲得較為合理的權(quán)重值。
實(shí)施例二
基于上述的基于可見光的人臉優(yōu)選方法，本發(fā)明還提出一種基于可見光的人臉優(yōu)選的系統(tǒng)，包括：
輸入模塊，用于輸入人臉圖像序列，
預(yù)處理模塊，用于對(duì)人臉圖像預(yù)處理的步驟，在輸入人臉圖像序列步驟之后，計(jì)算出人臉圖像中人臉的大小，若人臉的大小大于一設(shè)定的閾值，則進(jìn)入對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分的步驟，否則舍棄該人臉圖像，
評(píng)分模塊，用于對(duì)人臉圖像序列中的各幅人臉圖像進(jìn)行人臉質(zhì)量評(píng)分：
計(jì)算出人臉三維旋轉(zhuǎn)角度，將人臉三維旋轉(zhuǎn)角度作為第一人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為A；
計(jì)算出人臉陽光曝光面積，將人臉陽光曝光面積作為第二人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為B；
計(jì)算出人臉清晰度，將人臉清晰度作為第三人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為C；
計(jì)算出人臉遮擋面積，將人臉遮擋面積作為第四人臉質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)分值記為D；
通過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分E=a*A+b*B+c*C+d*D,其中a,b,c,d 分別為人臉三維旋轉(zhuǎn)角度、人臉陽光曝光面積、人臉清晰度和人臉遮擋面積的評(píng)分權(quán)重，a+b+c+d=1，
輸出模塊，用于將經(jīng)過加權(quán)計(jì)算人臉質(zhì)量總評(píng)分值最高的圖像作為優(yōu)選的圖像并輸出。
盡管結(jié)合優(yōu)選實(shí)施方案具體展示和介紹了本發(fā)明，但所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，在不脫離所附權(quán)利要求書所限定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，在形式上和細(xì)節(jié)上可以對(duì)本發(fā)明做出各種變化，均為本發(fā)明的保護(hù)范圍。