CN107862307A - 背光多角度人脸采集方法 - Google Patents

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CN107862307A
CN107862307A CN201711295562.3A CN201711295562A CN107862307A CN 107862307 A CN107862307 A CN 107862307A CN 201711295562 A CN201711295562 A CN 201711295562A CN 107862307 A CN107862307 A CN 107862307A
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吴建忠
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Guangdong Golden Hang Technology Co Ltd
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Guangdong Golden Hang Technology Co Ltd
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements

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Abstract

本发明公开了一种背光多角度人脸采集方法，旨在提供一种在既可以在光线条件不太好情况进行采集，也可以在多角度人脸进行采集，实现前端在背光环境下进行人脸多角度采集方法；该方法依次包括下述步骤：步骤1:打开摄像头，实时进行视频预览采集；步骤2:定时提取摄像头帧的图片，对图像进行背光检测；检测后对图片自动进行背光处理；通过人脸多角度检测算法，检测出有效人脸数据；步骤3:判断是否存在人脸，如果存在，把人脸数据转换成二进制通过流网络输出；如果不存在，过程结束。

Description

背光多角度人脸采集方法
技术领域
本发明公开了一种人脸采集方法，具体的说，是背光多角度人脸采集方法，属于人脸识别技术领域。
背景技术
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。随着电子商务等应用的发展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般图象具有一定的识别能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。
今天，人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值。
人脸检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点有(1)由于成像角度的不同造成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转，其中深度旋转影响较大；
(2)光照的影响，如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等。
(3)图像的成像条件，如摄像设备的焦距、成像距离，图像获得的途径等等。
发明内容
针对上述内容，本发明的目的是提供一种在既可以在光线条件不太好情况进行采集，也可以在多角度人脸进行采集，实现前端在背光环境下进行人脸多角度采集方法。
为此，本发明提供的计算方案是这样的：
一种背光多角度人脸采集方法，依次包括下述步骤：
步骤1:打开摄像头，实时进行视频预览采集；
步骤2:定时提取摄像头帧的图片，对图像进行背光检测，对图片自动进行背光处理；通过人脸多角度检测算法，检测出有效人脸数据；
步骤3:判断是否存在人脸，如果存在，把人脸数据转换成二进制通过流网络输出；如果不存在，过程结束。
进一步的，上述的一种背光多角度人脸采集方法，所述的步骤2在0.2秒内提取5～10帧的图片，系统针对每一帧的图片检测人脸，如果存在人脸，经过多角度算法处理过滤出人像比对满足左、右偏转角度分别小于25度的图片。
进一步的，上述的一种背光多角度人脸采集方法，多角度算法是通过两眼检查人脸所在的水平X，Y轴坐标，并通过数学公式计算出人脸垂直和水平角度，筛选。
进一步的，上述的一种背光多角度人脸采集方法，所述的数学公式计算为：以整张图片最左下端角为起始点(0,0)，左眼与起始点的水平距离定义为X1，左眼与起始点的垂直距离定义为Y1，右眼与起始点的水平距离定义为X2，右眼与起始点的垂直距离定义为Y2，鼻子与起始点的水平距离定义为X3，鼻子与起始点的垂直距离定义为Y3，
水平角度变量定义为T0，
(Y2-Y1)/(X2-X1)＝tanT0；
垂直角度的变量定义为T3，
T3＝|T2|+|T1|,(Y3Y1)/(X3-X1)＝tanT1,(Y3-Y2)/(X3-X2)＝tanT2。
进一步的，上述的一种背光多角度人脸采集方法，步骤2是根据人脸背面光线亮度比人脸亮度要高出100流明或以上进行背光处理，采用人脸偏转后眼睛，鼻子坐标点进行三角定位把图片的人脸暗部找出来，然后把检测出来的暗部进行局部50％的亮度增补，调整出比较符合人像比对的图片，完成防背光处理。
与现有技术相比，本发明提供的技术方案具有如下技术优点：
1、本发明提供的技术方案实现前端在背光环境下进行人脸采集，并且把多维角度采集人脸图片输出。
2、本发明提供的技术方案在逆光情况下拍摄清晰的图像，同时，根据对ISP预设的标准基数，对现有每帧照片的曝光时间、白平衡、对比度、亮度、饱和度进行自动按基数进行设置，色彩还原度高。解决目前在背光条件下头像无法识别人脸问题，同时解决人像算法在视频里识别难、人像采集环境要求高问题。
3、本发明提供的技术方案背光运用了最新的计算机智能算法，集合了智能检测光线算法，并利用三维角度定位人脸技术，能保证在背光条件下，而且面部水平转角度不大于20度、垂直偏转角度不大于40度下，背光采集效率可以在1秒输出5张人脸，并采集率能达到99％。
4、发明提供的技术方案可以光线条件不太好情况进行采集，也可以在多角度人脸进行采集等等。
5、本发明提供的技术方案为动态人像比对发明的前端人像采集产品，大大减少受外部环境影响，最终解决动态人像识别准确及比对性能效率问题。
附图说明
图1是本发明提供的技术方案框架流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的实施例仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明，实施例的参数、比例等可因地制宜做出选择而对结果并无实质性影响。
本发明提供的一种背光多角度人脸采集方法，依次包括下述步骤：
一种背光多角度人脸采集方法，依次包括下述步骤：
步骤1:打开摄像头，实时进行视频预览采集；
步骤2:定时提取摄像头帧的图片，对图像进行背光检测后，对图片自动进行背光处理；通过人脸多角度检测算法，检测出有效人脸数据；
具体地说，步骤2在0.2秒内提取5～10帧的图片，系统针对每一帧的图片检测人脸，如果存在人脸，经过多角度算法处理过滤出人像比对满足左、右偏转角度分别小于25度的图片。
根据人脸背面光线亮度比人脸亮度要高出100流明或以上进行背光处理，采用人脸偏转后眼睛，鼻子坐标点进行三角定位把图片的人脸暗部找出来，然后把检测出来的暗部进行局部50％的亮度增补，调整出比较符合人像比对的图片，完成防背光处理。
所述的多角度算法是通过两眼检查人脸所在的水平X，Y轴坐标，并通过数学公式计算出人脸垂直和水平角度，筛选。
所述的数学公式计算为：以整张图片最左下端角为起始点(0,0)，左眼与起始点的水平距离定义为X1，左眼与起始点的垂直距离定义为Y1，右眼与起始点的水平距离定义为X2，右眼与起始点的垂直距离定义为Y2，鼻子与起始点的水平距离定义为X3，鼻子与起始点的垂直距离定义为Y3，
水平角度变量定义为T0，
(Y2-Y1)/(X2-X1)＝tanT0；
垂直角度的变量定义为T3，
T3＝|T2|+|T1|,(Y3Y1)/(X3-X1)＝tanT1,(Y3-Y2)/(X3-X2)＝tanT2。
步骤3:判断是否存在人脸，如果存在，把人脸数据转换成二进制通过流网络输出；如果不存在，过程结束。
以上内容是结合具体的优选实施方式，对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定的专利保护范围。

Claims (5)

1.一种背光多角度人脸采集方法，其特征在于，依次包括下述步骤：
步骤1:打开摄像头，实时进行视频预览采集；
步骤2:定时提取摄像头帧的图片，对图像进行背光检测，对图片自动进行背光处理；通过人脸多角度检测算法，检测出有效人脸数据；
步骤3:判断是否存在人脸，如果存在，把人脸数据转换成二进制通过流网络输出；如果不存在，过程结束。
2.根据权利要求1所述的一种背光多角度人脸采集方法，其特征在于，所述的步骤2在0.2秒内提取5～10帧的图片，系统针对每一帧的图片检测人脸，如果存在人脸，经过多角度算法处理过滤出人像比对满足左、右偏转角度分别小于25度的图片。
3.根据权利要求2所述的一种背光多角度人脸采集方法，其特征在于，多角度算法是通过两眼检查人脸所在的水平X，Y轴坐标，并通过数学公式计算出人脸垂直和水平角度，筛选。
4.根据权利要求3所述的一种背光多角度人脸采集方法，其特征在于，所述的数学公式计算为：以整张图片最左下端角为起始点(0,0)，左眼与起始点的水平距离定义为X1，左眼与起始点的垂直距离定义为Y1，右眼与起始点的水平距离定义为X2，右眼与起始点的垂直距离定义为Y2，鼻子与起始点的水平距离定义为X3，鼻子与起始点的垂直距离定义为Y3，
水平角度变量定义为T0，
(Y2-Y1)/(X2-X1)＝tanT0；
垂直角度的变量定义为T3，
T3＝|T2|+|T1|,(Y3Y1)/(X3-X1)＝tanT1,(Y3-Y2)/(X3-X2)＝tanT2。
5.根据权利要求1所述的一种背光多角度人脸采集方法，其特征在于，步骤2是根据人脸背面光线亮度比人脸亮度要高出100流明或以上进行背光处理，采用人脸偏转后眼睛，鼻子坐标点进行三角定位把图片的人脸暗部找出来，然后把检测出来的暗部进行局部50％的亮度增补，调整出比较符合人像比对的图片，完成防背光处理。
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