CN110516555A - 一种人脸识别方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人脸识别方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，最优光照为利用相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时相机采集人脸图片的光照；当相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将样本图片及调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前相机的增益值；利用相机在与调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。本申请能够使得相机适应当前的光照环境采集到较为清晰的人脸图片，进而基于调整后的相机采集人脸图片用于人脸识别，能够大大提高人脸识别的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种人脸识别方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
由于视频监控的快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种快速身份识别技术，以快速确认人员身份，实现智能识别。采用快速人脸检测技术可以从监控视频图像中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。但是在进行人脸识别的过程中，人脸识别的准确性易受环境光照的影响；光照发生变化，采集的包含人脸的图片过亮或过暗，都会导致识别效果急速下降。
综上所述，现有技术实现人脸识别的技术方案存在因光照变化导致人脸识别准确性较低的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种人脸识别方法、装置、设备及可读存储介质，能够解决现有技术实现人脸识别的技术方案存在的因光照变化导致人脸识别准确性较低的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种人脸识别方法，包括：获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，所述最优光照为利用所述相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时所述相机采集人脸图片的光照；
当所述相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用所述相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将所述样本图片及所述调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前所述相机的增益值；
利用所述相机在与所述调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对所述待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。
优选的，将所述样本图片及所述调整图片的图片亮度进行比对，包括：
按照预设规则由所述样本图片中采集像素点为样本像素点，计算所述样本像素点的平均像素值为样本像素值；
按照所述预设规则由所述调整图片中采集像素点为调整像素点，计算所述调整像素点的平均像素值为调整像素值；
将所述样本像素值与所述调整像素值进行比对。
优选的，所述利用所述相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片之前，还包括：
确定采集所述样本图片时所述相机的增益值为初始增益值，并将所述相机当前的增益值设置成所述初始增益值。
优选的，基于比对结果调整当前所述相机的增益值，包括：
如果所述样本像素值大于所述调整像素值，则将所述相机的增益值乘以预先设定的大于1的系数；如果所述样本像素值小于所述调整像素值，则将所述相机的增益值乘以预先设定的小于1的系数。
优选的，按照所述预设规则由所述样本图片及所述调整图片中采集像素点，包括：
获取所述样本图片及所述调整图片的中央区域，并由所述中央区域中等间隔采样得到对应的像素点。
优选的，利用所述相机采集到人脸图片之后，还包括：
将所述人脸图片处理成统一尺寸、统一格式的图片。
优选的，对所述待测图片进行人脸识别得到对应识别结果之后，还包括：
将所述待测图片及所述识别结果输出至指定的终端。
一种人脸识别装置，包括：样本获取模块，用于：获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，所述最优光照为利用所述相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时所述相机采集人脸图片的光照；
增益调整模块，用于：当所述相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用所述相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将所述样本图片及所述调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前所述相机的增益值；
人脸识别模块，用于：利用所述相机在与所述调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对所述待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。
一种人脸识别设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上任一项所述人脸识别方法的步骤。
一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述人脸识别方法的步骤。
本发明提供了一种人脸识别方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，所述最优光照为利用所述相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时所述相机采集人脸图片的光照；当所述相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用所述相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将所述样本图片及所述调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前所述相机的增益值；利用所述相机在与所述调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对所述待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。本申请公开的技术方案，利用相机采集人脸图片进行人脸识别的准确率最高时的光照为最优光照，获取最优光照下采集的人脸图片为样本图片，也即获取能够表现出最优光照的样本图片作为基准；在光照发生变化时利用相机采集人脸图片作为调整图片，将样本图片及调整图片的图片亮度进行比对，得到的比对结果能够体现出最优光照和当前光照之间的差别，进而基于比对结果对相机的增益值进行调整，也即为基于当前光照相对于最优光照的光照变化情况对相机的增益值进行调整，能够使得相机适应当前的光照环境采集到较为清晰的人脸图片，进而基于调整后的相机采集人脸图片用于人脸识别，能够大大提高人脸识别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种人脸识别方法的第一种流程图；
图2为本发明实施例提供的一种人脸识别方法中中央区域第一种示意图；
图3为本发明实施例提供的一种人脸识别方法中中央区域第二种示意图；
图4为本发明实施例提供的一种人脸识别方法的第二种流程图；
图5为本发明实施例提供的一种人脸识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的一种人脸识别方法的流程图，可以包括：
S11：获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，最优光照为利用相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时相机采集人脸图片的光照。
本发明实施例提供的一种人脸识别方法的执行主语可以为对应的人脸识别装置。其中，相机为用于实现视频监控或者仅用于实现图片采集的图像或图片采集装置，相机可以采集视频图像，进而由视频图像中截取图片用于实现人脸识别，相机也可以直接采集图片用于实现人脸识别，为了简化，以下均为相机用于实现图片采集进行说明。
确定样本图片的步骤可以是基于相机实现的，具体来说，可以包括：利用相机对同样的人物在不同的光照下进行图片采集(采集的图片为包括人脸的图片，不同光照下采集的图片包括相同的人脸)，将每次采集的人脸图片均输出供工作人员查看；接收工作人员对输出的人脸图片进行查看后返回的反馈信息，该反馈信息为工作人员对每次采集的人脸图片均进行人脸识别并确定出识别准确性最高的人脸图片对应的信息，由此基于反馈信息能够确定出该反馈信息对应的人脸图片采集时的光照为最优光照，而该反馈信息对应的人脸图片则为样本图片。
S12：当相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将样本图片及调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前相机的增益值。
只要相机采集人脸图片时的光照发生变化，则均需要按照步骤S12实现对相机的增益值的调整。具体来说，相机具有对其包含的传感器的信号进行放大的视频放大器，而视频放大器对传感器的信号进行放大的倍数则称为增益，通过对增益的值(可简称为增益值)进行调整，使得相机能够在较大的光照范围内拍摄到较为清晰的图片。因此本实施例中当相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用相机在当前光照下采集人脸图片作为用于对相机的增益值进行调整的调整图片；由于样本图片为在最优光照下采集的人脸图片，因此样本图片的图片亮度能够表现出对应的光照情况，即最优光照；而调整图片为在当前光照下采集的人脸图片，因此调整图片的图片亮度能够表现出对应的光照情况，即当前光照。本实施例中将样本图片作为标准，将样本图片与调整图片的图片亮度进行比对得到的比对结果，能够体现出最优光照与当前光照之间存在的差别，进而基于当前光照相对于最优光照的光照变化情况对相机的增益值进行调整，能够使得相机适应当前的光照环境采集到较为清晰的人脸图片。
S13：利用相机在与调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。
基于样本图片及调整图片的图片亮度的比对结果调整相机的增益值，能够使得相机适应当前的光照环境采集到较为清晰的人脸图片，进而利用相机在当前光照下采集人脸图片实现人脸识别，能够基于较为清晰的人脸图片实现人脸识别，准确性较高。
另外需要说明的是，在利用本申请实施例提供的一种人脸识别方法实现人脸识别时，步骤S11可以仅执行一次；在执行一次步骤S11后，每次相机采集人脸图片的光照发生变化时均需执行步骤S12，而在每次相机采集人脸图片的光照发生变化时可以仅执行一次步骤S12；并且在执行完一次步骤S12后，可以在执行步骤S12对应的光照下执行多次步骤S13；当然也可以根据实际需要进行其他设定，如可以每次外界触发或者达到一定时间间隔均执行一次步骤S11，并以最新的样本图片替换已存在的样本图片；等，均在本发明的保护范围之内。
本申请公开的技术方案，利用相机采集人脸图片进行人脸识别的准确率最高时的光照为最优光照，获取最优光照下采集的人脸图片为样本图片，也即获取能够表现出最优光照的样本图片作为基准；在光照发生变化时利用相机采集人脸图片作为调整图片，将样本图片及调整图片的图片亮度进行比对，得到的比对结果能够体现出最优光照和当前光照之间的差别，进而基于比对结果对相机的增益值进行调整，也即为基于当前光照相对于最优光照的光照变化情况对相机的增益值进行调整，能够使得相机适应当前的光照环境采集到较为清晰的人脸图片，进而基于调整后的相机采集人脸图片用于人脸识别，能够大大提高人脸识别的准确性。
本发明实施例提供的一种人脸识别方法，将样本图片及调整图片的图片亮度进行比对，可以包括：
按照预设规则由样本图片中采集像素点为样本像素点，计算样本像素点的平均像素值为样本像素值；
按照预设规则由调整图片中采集像素点为调整像素点，计算调整像素点的平均像素值为调整像素值；
将样本像素值与调整像素值进行比对。
其中，预设规则可以根据实际需要进行设定，在实现像素点采集时对每张人脸图片采集的像素点的数量相同。样本图片的数量可能为一个，也可能为多个(大于一个)，如果样本图片的数量为一个，则直接由样本图片上按照预设规则采集像素点，并将采集到的像素点的平均像素值作为样本像素值即可；如果样本图片的数量为多个，则由每张样本图片上均按照预设规则采集像素点，再将全部样本图片上采集的全部像素点计算像素平均值作为样本像素值；而平均像素值即为对多个像素点的像素值取平均值作为平均像素值。
需要说明的是，本实施例中在实现样本图片及调整图片的图片亮度的比对时，是基于样本图片及调整图片的像素实现的，具体来说，可以由样本图片中采集像素点后，将采集的各像素点的平均值作为样本像素值，按照同样的方式由调整图片中采集像素点后，将采集的各像素点的平均值作为调整像素值，进而将样本像素值及调整像素值进行比对，从而实现样本图片的图片亮度及调整图片的图片亮度的比对，这种实现图片亮度的比对的方式不仅有效，且方便易实现。
本发明实施例提供的一种人脸识别方法，基于比对结果调整当前所述相机的增益值，可以包括：
如果所述样本像素值大于所述调整像素值，则将所述增益值乘以预先设定的大于1的系数；如果所述样本像素值小于所述调整像素值，则将所述增益值乘以预先设定的小于1的系数。
需要说明的是，相机的增益包括模拟增益(analog gain)及数字增益(digitalgain)，本实施例中调整相机的增益值时具体可以是调整相机的数字增益的值，而数字增益又包括与红、绿、蓝(red、green、blue)分别对应的子数字增益，本实施例将样本像素值包含的红的样本像素值与调整像素值包含的红的调整像素值进行比对，如果红的样本像素值大于红的调整像素值，则说明光照过暗，此时需要增加红的子数字增益，以使得图片变亮，具体可以是将红的子数字增益乘以某个大于1的系数(此系数为预先进行多次实验或者其他方式所得)；如果红的样本像素值小于红的调整像素值，则说明光照过亮，此时需要减少红的子数字增益，以使得图片变暗，具体可以是将红的子数字增益乘以某个小于1的系数(此系数为预先进行多次实验或者其他方式所得)；如果红的样本像素值等于红的调整像素值，则确定无需调整数字增益。绿、蓝对应的子数字增益的值的调整与上述红对应的子模拟增益及子数字增益的值得到调整同理，从而对红、绿、蓝分别对应的子数字增益的值进行调整，改变人脸亮度，提高人脸识别准确性。
本发明实施例提供的一种人脸识别方法，利用相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片之前，还可以包括：
确定采集样本图片时相机的增益值为初始增益值，并将相机当前的增益值设置成初始增益值。
需要说明的是，由于采集最优光照下的人脸图片为样本图片，因此此时相机的增益值为最优光照下能够使得人脸识别率最高的增益值；本实施例中将此时相机的增益值作为初始增益值，能够使得相机在与最优光照差别不大的光照条件下即使无需调整也能够采集到较为清晰的人脸图片，从而进一步保证了人脸图片的质量，进而保证了人脸识别的准确性。
本发明实施例提供的一种人脸识别方法，按照预设规则由样本图片及调整图片中采集像素点，可以包括：
获取样本图片及调整图片的中央区域，并由中央区域中等间隔采样得到对应的像素点。
需要说明的是，中央区域可以指位于人脸图片中央部分的一块区域，如图2所示图片为人脸图片，则图2所示人脸图片中矩形框内的区域可认为是中央区域，也可以如图3所示包含矩形框1至4的大矩形框为人脸图片，则图3所示人脸图片中矩形框0内的区域可认为是中央区域，从而保证中央区域为包含人脸部分的区域；而每张人脸图片采集的像素点的数量可以根据实际需要进行设定，进而在中央区域内以等间隔的方式进行采样得到对应的像素点，如中央区域内每行取84-132共48个像素点，每列取96-104共8个像素点，等。由于本申请所需实现的为人脸识别，所以本实施例以人脸部分的像素点的像素值作为对应人脸图片的图片亮度，能够使得基于图片亮度的比对结果实现对相机的调整，调整后的相机能够在当前光照下采集到人脸部分较为清晰的人脸图片，进一步保证了人脸识别的准确性。
本发明实施例提供的一种人脸识别方法，利用相机采集到人脸图片之后，还可以包括：
将人脸图片处理成统一尺寸、统一格式的图片。
为了方便对于采集到的各人脸图片的处理，本实施例中将人脸图片处理成统一尺寸及统一格式的图片，如大小为220pixel*220pixel、格式为rgb或jpg的图片，当然也可以根据实际需要进行其他设定。
本发明实施例提供的一种人脸识别方法，对待测图片进行人脸识别得到对应识别结果之后，还可以包括：
将待测图片及识别结果输出至指定的终端。
将待测图片及识别结果输出至预先根据实际需要指定的终端，该终端可以对应工作人员，由此工作人员能够远程获取到待测图片及识别结果，方便了工作人员的工作操作。
需要说明的是，在一种具体实施方式中本发明实施例提供的一种人脸识别方法可以如图4所示，其中，在采集到人脸图片后还需要判断采集的人脸图片中是否包括人脸，如果是，则将人脸图片作为调整图片，否则则返回采集失败；在获取调整图片后由调整图片获取平均像素值，将调整图片的平均像素值与样本图片的平均像素值做比对，两者如果相同，则无需调整相机的增益值，否则则需要基于两者的比对结果实现对相机的增益值的调整，进而利用调整后的相机实现待测图片的采集，对待测图片进行特征提取，并将提取的特征与特征库中各特征进行比对，如果有与提取的特征相符的特征库中的特征，则确定该特征库中的特征对应人为与待测图片中的人，如果没有与提取的特征相符的特征库中的特征，则确定识别失败。
另外，本申请提供的一种人脸识别方法基于视觉影像物联网平台实现，适用的硬件架构可以包括开发板及服务器(serverPC)，预先可以设置开发板的IP和服务器的IP，从而两者可以通过网络传输人脸图片，如开发板的IP为10.63.246.5，服务器的IP为10.63.246.7。开发板上接相机(camera)，本申请一种人脸识别方法可以运行在Linux3.10，通过控制相机及用于处理相机采集到的图片的模块，由该模块将相机采集到的图片rawdata处理成大小为220pixel*220pixel且格式为rgb或jpg的图片，并将图片(thumbnail)中的人脸图片输出给服务器，服务器通过其包含的face++对人脸图片进行显示。从而在光照环境发生变化时，可通过采集调整图片与样本图片对比图片亮度的方式调整相机的增益值，使得相机实现自动曝光，从而提高图片中人脸的亮度，来提高人脸识别的准确性。本发明实施例还提供了一种人脸识别装置，如图5所示，可以包括：
样本获取模块11，用于：获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，最优光照为利用相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时相机采集人脸图片的光照；
增益调整模块12，用于：当相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将样本图片及调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前相机的增益值；
人脸识别模块13，用于：利用相机在与调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。
本发明实施例提供的一种人脸识别装置，增益调整模块可以包括：
比对单元，用于：按照预设规则由样本图片中采集像素点为样本像素点，计算样本像素点的平均像素值为样本像素值；按照预设规则由调整图片中采集像素点为调整像素点，计算调整像素点的平均像素值为调整像素值；将样本像素值与调整像素值进行比对。
本发明实施例提供的一种人脸识别装置，还可以包括：
增益设置模块，用于：利用相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片之前，确定采集样本图片时相机的增益值为初始增益值，并将相机当前的增益值设置成初始增益值。
本发明实施例提供的一种人脸识别装置，比对单元可以包括：
像素采集单元，用于：获取样本图片及调整图片的中央区域，并由中央区域中等间隔采样得到对应的像素点。
本发明实施例提供的一种人脸识别装置，增益调整模块可以包括：
增益调整单元，用于：如果所述样本像素值大于所述调整像素值，则将所述增益值乘以预先设定的大于1的系数；如果所述样本像素值小于所述调整像素值，则将所述增益值乘以预先设定的小于1的系数。
本发明实施例提供的一种人脸识别装置，还可以包括：
图片处理模块，用于：利用相机采集到人脸图片之后，将人脸图片处理成统一尺寸、统一格式的图片。
本发明实施例提供的一种人脸识别装置，还可以包括：
输出模块，用于：对待测图片进行人脸识别得到对应识别结果之后，将待测图片及识别结果输出至指定的终端。
本发明实施例还提供了一种人脸识别设备，可以包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行计算机程序时实现如上任一项人脸识别方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可以实现如上任一项人脸识别方法的步骤。
需要说明的是，本发明实施例提供的一种人脸识别装置、设备及可读存储介质中相关部分的说明请参见本发明实施例提供的一种人脸识别方法中对应部分的详细说明，在此不再赘述。另外本发明实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，所述最优光照为利用所述相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时所述相机采集人脸图片的光照；
当所述相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用所述相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将所述样本图片及所述调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前所述相机的增益值；
利用所述相机在与所述调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对所述待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述样本图片及所述调整图片的图片亮度进行比对，包括：
按照预设规则由所述样本图片中采集像素点为样本像素点，计算所述样本像素点的平均像素值为样本像素值；
按照所述预设规则由所述调整图片中采集像素点为调整像素点，计算所述调整像素点的平均像素值为调整像素值；
将所述样本像素值与所述调整像素值进行比对。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片之前，还包括：
确定采集所述样本图片时所述相机的增益值为初始增益值，并将所述相机当前的增益值设置成所述初始增益值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于比对结果调整当前所述相机的增益值，包括：
如果所述样本像素值大于所述调整像素值，则将所述增益值乘以预先设定的大于1的系数；如果所述样本像素值小于所述调整像素值，则将所述增益值乘以预先设定的小于1的系数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照所述预设规则由所述样本图片及所述调整图片中采集像素点，包括：
获取所述样本图片及所述调整图片的中央区域，并由所述中央区域中等间隔采样得到对应的像素点。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述相机采集到人脸图片之后，还包括：
将所述人脸图片处理成统一尺寸、统一格式的图片。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述待测图片进行人脸识别得到对应识别结果之后，还包括：
将所述待测图片及所述识别结果输出至指定的终端。
8.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：
样本获取模块，用于：获取相机在最优光照下采集的人脸图片为样本图片，所述最优光照为利用所述相机采集人脸图片用于人脸识别准确率最高时所述相机采集人脸图片的光照；
增益调整模块，用于：当所述相机采集人脸图片的光照发生变化时，利用所述相机在当前光照下采集人脸图片为调整图片，将所述样本图片及所述调整图片的图片亮度进行比对，并基于比对结果调整当前所述相机的增益值；
人脸识别模块，用于：利用所述相机在与所述调整图片相同的光照下采集人脸图片为待测图片，并对所述待测图片进行人脸识别得到对应识别结果。
9.一种人脸识别设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述人脸识别方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述人脸识别方法的步骤。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103927520A (zh) * | 2014-04-14 | 2014-07-16 | 中国华戎控股有限公司 | 一种逆光环境下人脸检测方法 |
| CN104954696A (zh) * | 2014-03-27 | 2015-09-30 | 南京理工大学 | 一种emccd增益自动调节方法 |
| CN105430267A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-03-23 | 厦门瑞为信息技术有限公司 | 一种基于人脸图像光照参数的摄像机参数自适应调整方法 |
| CN106469301A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 北京天诚盛业科技有限公司 | 自适应可调节的人脸识别方法和装置 |
| CN107220621A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-29 | 北京小米移动软件有限公司 | 终端进行人脸识别的方法及装置 |
| CN107580184A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-01-12 | 维沃移动通信有限公司 | 一种拍摄方法及移动终端 |
| CN108197546A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-22 | 深圳市友信长丰科技有限公司 | 人脸识别中光照处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN108259754A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-07-06 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
-
2019
- 2019-07-31 CN CN201910701570.6A patent/CN110516555A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104954696A (zh) * | 2014-03-27 | 2015-09-30 | 南京理工大学 | 一种emccd增益自动调节方法 |
| CN103927520A (zh) * | 2014-04-14 | 2014-07-16 | 中国华戎控股有限公司 | 一种逆光环境下人脸检测方法 |
| CN105430267A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-03-23 | 厦门瑞为信息技术有限公司 | 一种基于人脸图像光照参数的摄像机参数自适应调整方法 |
| CN106469301A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 北京天诚盛业科技有限公司 | 自适应可调节的人脸识别方法和装置 |
| CN107220621A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-29 | 北京小米移动软件有限公司 | 终端进行人脸识别的方法及装置 |
| CN107580184A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-01-12 | 维沃移动通信有限公司 | 一种拍摄方法及移动终端 |
| CN108197546A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-22 | 深圳市友信长丰科技有限公司 | 人脸识别中光照处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN108259754A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-07-06 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备 |
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