CN101499127B - 防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法 - Google Patents

Abstract

一种防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法，其先提供一供使用者设定干扰区域尺寸及选择进行图像掩码处理的掩码模版的界面，并确定所设定的干扰区域内包含的像素数目，然后将图像采集装置采集的图像所包含的各像素点的灰度值与预设阈值进行比较，以找出图像中灰度值超过预设阈值的各像素点，接着判断图像中灰度超过预设阈值的各像素点的数目是否超过所设定的干扰区域内包含的像素数目，若是，则将图像中灰度超过预设阈值的各像素点与设定的掩码模版进行掩码处理以改变相应各像素点的灰度值，最后人脸识别系统对经过掩码处理的所述图像进行人脸识别以判断所述图像是否包含人脸，如此可有效避免因人脸部分存在干扰而导致无法识别人脸的缺点。

Description

防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法

技术领域

本发明涉及一种防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法。

背景技术

目前，随着人脸识别技术越来越广泛的应用，在各大银行、证券等金融机关；监狱、办公室等出入限制或保密性机关；以及住宅楼、别墅等私人住所也发挥着越来越重要的作用。但在人脸识别过程中也出现了一些问题。因为现在带眼镜的人员越来越多，而在人脸识别过程中，由于眼镜镜片反光导致拍摄的人脸难以被识别，如此就会给设置人脸识别系统的机关、住宅及办公楼等区域的人员进出带来麻烦，因此如何解决这一问题实已成为本领域技术人员亟待解决的技术课题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法，以提高人脸识别的准确性，避免在人脸识别中因干扰而导致无法识别的缺点。

为了达到上述目的，本发明提供的应用于具有图像采集装置的人脸识别系统的防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法，包括步骤：1)提供一供使用者设定干扰区域尺寸及选择进行图像掩码处理的掩码模版的界面，并确定所设定的干扰区域内包含的像素数目；2)将图像采集装置采集的图像所包含的各像素点的灰度值与预设阈值进行比较，以找出所述图像中灰度值超过预设阈值的各像素点；3)判断所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点的数目是否超过所设定的干扰区域内包含的像素数目；4)若所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点的数目不超过所设定的干扰区域内包含的像素数目，则将所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点与设定的掩码模版进行掩码处理以改变相应各像素点的灰度值；5)人脸识别系统对经过掩码处理的所述图像进行人脸识别以判断所述图像是否包含人脸。

其中，所述干扰区域尺寸可根据所述图像采集装置所在环境及人眼眼镜所覆盖的范围所设定。

较佳地，步骤4)通过公式p′(m，n)＝min{p(m+x，n+y)-d(x，y)}来进行掩码处理，其中，p′(m，n)为图像中经过掩码处理后坐标为(m，n)的像素点的灰度值，p(m+x，n+y)为图像中坐标为(m+x，n+y)的像素点的灰度值，d(x，y)为掩码模版中坐标为(x，y)的像素点的灰度值。

综上所述，本发明的防止因干扰而导致无法识别人脸的方法通过对戴眼镜者的图像的眼部进行掩码处理后再进行人脸识别，可有效避免因眼镜反光而导致无法识别人脸的缺点，提高了人脸的识别效率。

附图说明

图1为本发明的防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法的操作流程示意图。

图2a至2c为本发明的防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法可采用的掩码模版示意图。

具体实施方式

请参阅图1本发明的防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法主要应用于具有图像采集装置的人脸识别系统，其包括以下步骤：

第一步：提供一供使用者设定干扰区域尺寸及选择进行图像掩码处理的掩码模版的界面，并确定所设定的干扰区域内包含的像素数目，界面提供方式已为本领域技术人员所知悉，在此不再说明，在所述界面中，使用者可以根据所述图像采集装置所在环境及人眼眼镜所覆盖的范围来设定，选择的掩码模版可如图2a及2b所示，即模版中各像素的灰度值都为1，需注意的是，掩码模版并非以本实施例所示为限，其也可采用其它模版，例如，如图2c所示，模版中的部分像素灰度值为1，部分为0。

第二步：将图像采集装置采集的图像所包含的各像素点的灰度值与预设阈值进行比较，以找出所述图像中灰度值超过预设阈值的各像素点，阈值可根据实际环境的亮度及拍摄的图像的亮度等来确定，由于佩戴眼镜的人员，拍照后形成的图像在眼部会存在眼镜反光的现象，故会导致图像眼部过亮，因此通过设置阈值可将眼部的各像素点都找寻出。

第三步：判断所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点的数目是否超过所设定的干扰区域内包含的像素数目，若是，进至第六步，否则进至第四步，通常通过将找寻出的各像素点统计后即可进行相应判断。

第四步：将所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点与设定的掩码模版进行掩码处理以改变相应各像素点的灰度值，在本实施例中，其可通过公式p′(m，n)＝min{p(m+x，n+y)-d(x，y)}来进行掩码处理，其中，p′(m，n)为图像中经过掩码处理后坐标为(m，n)的像素点的灰度值，p(m+x，n+y)为图像中坐标为(m+x，n+y)的像素点的灰度值，d(x，y)为掩码模版中坐标为(x，y)的像素点的灰度值，如此可使佩戴眼镜的图像中的眼部各像素点的灰度值降低。第五步：人脸识别系统对经过掩码处理的所述图像进行人脸识别以判断所述图像是否包含人脸，由于眼部图像的灰度值降低，因此人脸识别系统可以更好的进行眼睛的定位，因此能有效地将图像中包含的人脸予以识别。

第六步：人脸识别系统直接对所述图像进行人脸识别以判断所述图像是否包含人脸，由于超过阈值的像素点数目超过了设定的干扰区域的像素点数目，故找寻出的各像素点并非眼部区域，故对其不进行掩码处理，因此人脸识别系统直接对图像进行人脸识别。

综上所述，本发明的防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法通过对佩带眼镜的人员的图像中的眼部各像素点进行掩码处理，可提高人脸识别系统对图像中人眼的有效定位，提高人脸识别的准确性，避免因存在眼镜的干扰而导致无法识别人脸的缺点；此外，本发明针对各种光源(例如红外，可见光等)的检测效果提升明显，如此对扩大人脸识别系统向更广泛领域的应用有着重大的意义。

Claims (2)

1.一种防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法，应用于具有图像采集装置的人脸识别系统，其特征在于包括步骤：

1)提供一供使用者设定干扰区域尺寸及选择进行图像掩码处理的掩码模版的界面，并确定所设定的干扰区域内包含的像素数目；

2)将图像采集装置采集的图像所包含的各像素点的灰度值与预设阈值进行比较，以找出所述图像中灰度值超过预设阈值的各像素点；

3)判断所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点的数目是否超过所设定的干扰区域内包含的像素数目；

4)若所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点的数目不超过所设定的干扰区域内包含的像素数目，则将所述图像中灰度超过预设阈值的各像素点与设定的掩码模版进行掩码处理以改变相应各像素点的灰度值；

5)人脸识别系统对经过掩码处理的所述图像进行人脸识别以判断所述图像是否包含人脸。

2.如权利要求1所述的防止眼镜镜片反光干扰而导致无法识别人脸的方法，其特征在于：所述干扰区域尺寸根据所述图像采集装置所在环境及人眼眼镜所覆盖的范围所设定。

Images