CN111199171B - 一种皱纹检测方法和终端设备 - Google Patents

Abstract

一种皱纹检测方法和终端设备，该方法包括：终端设备获取原始图像，所述原始图像中包括人脸；终端设备调整所述原始图像上的ROI区域的尺寸，得到至少两张不同尺寸的ROI图像；其中，所述ROI区域为所述人脸上皱纹所在区域；终端设备对所述至少两张不同尺寸的ROI图像中每张ROI图像进行处理，得到至少两张黑白图像；其中，每张黑白图像中的白色区域为皱纹可疑出现区域；终端设备将所述至少两张黑白图像融合，得到最终图像；所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹。通过这种方式，终端设备(比如手机、ipad)可以实现皮肤检测功能，只需采集包括人脸的图像，即可使用该皱纹检测方法检测皱纹，方便操作，提升用户体验。

Description

一种皱纹检测方法和终端设备

技术领域

本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种皱纹检测方法和终端设备。

背景技术

随着人们生活品质的提升，越来越多的人尤其是女性开始关注自身的皮肤状况。其中，女性关注较多的是脸部的皮肤状况，比如眼角是否有鱼尾纹、面部是否有法令纹等，并且会根据这些皮肤状况选择使用不同的保养产品。

目前的市场上，虽然存在一些皮肤检测设备，例如皮肤检测仪等，但是这些皮肤检测设备的价格比较昂贵，并且操作非常复杂，需要在专业人员的指导下才能使用，普适性较差。

发明内容

本申请实施例提供一种皱纹检测方法和终端设备，用以自动检测用户皮肤上的皱纹，方便用户操作，提升用户体验。

第一方面，本申请实施例提供一种皱纹检测方法，该方法可由终端设备执行。该方法包括：终端设备获取原始图像，所述原始图像中包括人脸；所述终端设备调整所述原始图像上的ROI区域的尺寸，得到至少两张不同尺寸的ROI图像；其中，所述ROI区域为所述人脸上皱纹所在区域；所述终端设备对所述至少两张不同尺寸的ROI图像中每张ROI图像进行处理，得到至少两张黑白图像；其中，每张黑白图像中的白色区域为皱纹可疑出现区域；所述终端设备将所述至少两张黑白图像融合，得到最终图像；所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹。

在本申请实施例中，终端设备(比如手机、ipad)可以实现皮肤检测功能。终端设备只需采集包括人脸的图像，即可使用上述皱纹检测方法检测皱纹，方便操作，提升用户体验，而且是对一张图像(包括人脸)上的ROI区域做至少两次不同处理，提高皱纹检测准确性。

在一种可能的设计中，所述终端设备对所述至少两张不同尺寸的ROI图像中每张ROI图像进行处理，得到至少两张黑白图像，包括：针对每张ROI图像，分别使用预设的至少一个矩阵重复执行如下步骤：所述终端设备使用预设矩阵覆盖在所述ROI图像上，确定所述ROI图像上与预设矩阵中的每个矩阵元素对应的像素点的像素值；所述终端设备确定所述每个矩阵元素和与所述每个矩阵元素对应的像素点的像素值的乘积；所述终端设备将每个矩阵元素对应的乘积求和；所述和为所述矩阵在所述ROI图像上覆盖的图像块的中心位置的像素值；若所述图像块的中心位置的像素值大于预设像素值，所述终端设备将所述中心位置设置为黑色，若所述图像块的中心位置的像素值小于等于所述预设像素值，所述终端设备将所述中心位置设置为白色。

在本申请实施例中，终端设备采用预设矩阵对每张ROI图像进行处理，确定每张ROI图像上的不同图像块的中心位置的像素值，将像素值较高的中心位置设置为黑色，将像素值较高低的中心位置设置为白色。这样，终端设备得到的黑白图像中白色区域即为皱纹可疑出现区域，通过这种方式，提高皱纹检测准确性。

在一种可能的设计中，在所述终端设备将所述至少两张黑白图像融合，得到最终图像之前，所述终端设备还确定所述至少两张黑白图像中有M张图像在同一位置处存在白色区域，则删除所述M张图像中位于所述位置处的白色区域；其中，M小于等于预设值。

在本申请实施例中，终端设备融合至少两张黑白图像之前，还可以删除一些符合条件的白色区域(比如只有一张黑白图像上的某个位置上有白色区域，在其它黑白图像上的这个位置处没有白色区域，则删除该白色区域)。通过这种方式，提高皱纹检测准确性。

在一种可能的设计中，若所述皱纹为法令纹，所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹之后，所述终端设备确定所述最终图像上胡须所在区域；所述终端设备确定与所述胡须所在区域相交的n个白色区域；所述终端设备确定所述n个白色区域中的第一白色区域位于所述胡须所在区域内的像素点个数和所述第一白色区域中所有像素点个数的比值；若所述比值大于等于预设比值，所述终端设备从所述最终图像中删除所述第一白色区域，所述最终图像上剩余的白色区域被识别为法令纹。

在本申请实施例中，终端设备识别出皱纹之后，还可以进一步识别法令纹。因此终端设备从识别出的皱纹中筛选法令纹(比如根据胡须所在区域筛选可能是法令纹的白色区域)。通过这种方式，提升识别法令纹的准确性。

在一种可能的设计中，若所述皱纹为法令纹，所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹之后，所述终端设备确定所述最终图像中的鼻翼所在坐标位置；所述终端设备在所述最终图像中删除距离所述坐标位置预设距离范围内、且长度大于预设长度的白色区域，所述最终图像上剩余的白色区域被识别为法令纹。

在本申请实施例中，终端设备还可以根据鼻翼的位置确定可能是法令纹的白色区域，提升检测法令纹的准确性。

在一种可能的设计中，所述预设比值为1-n/m，其中，m为预设的固定值。

在一种可能的设计中，在所述终端设备调整所述ROI图像的尺寸，得到至少两张不同尺寸的ROI图像之前，所述终端设备将所述ROI图像转换成灰度图像；所述终端设备将所述灰度图像作水平调整；所述终端设备对水平调整后的图像作去燥处理。

在本申请实施例中，终端设备在调整ROI图像的尺寸之前，还可以对ROI图像进行预处理，预处理过程包括灰度处理、水平调整、去燥处理等，通过预处理，提升皱纹检测的准确性。

在一种可能的设计中，所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹之后，所述终端设备基于如下公式确定所述白色区域的评价结果y；

y＝w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*x5+w6*x6+b

其中，x1代表所述白色区域的平均宽度；x2代表所述白色区域的平均长度；x3代表所述白色区域的平均内外颜色对比度；x4代表所述白色区域的像素点个数占所述ROI图像像素点总数的比值；x5、x6分别代表所述白色区域中最长的白色区域的长度和宽度；b代表偏移量。

在本申请实施例中，终端设备检测处皱纹之后，可以对皱纹评价。通过上述公式，可以较为准确的确定皱纹的评价结果。

在一种可能的设计中，在终端设备获取原始图像之前，所述终端设备检测到第一操作，运行第一应用，打开摄像头，显示取景界面；所述终端设备在所述最终图像中识别出皱纹之后，在所述取景界面中显示提示信息，所述提示信息用于提示所述皱纹在人脸中的位置。

在本申请实施例中，终端设备可以将皱纹检测功能集成在第一应用中，第一应用可以是终端设备自带的应用比如相机应用或者单独用于检测皮肤的应用，也可以是终端设备在使用过程中从网络侧下载的应用。终端设备识别出皱纹之后，可以提示用户皱纹在人脸中的位置。通知这种方式，方式人尤其是女性管理皮肤，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，在终端设备获取原始图像之前，所述终端设备处于锁屏状态；所述终端设备在所述最终图像中识别出皱纹之后，所述终端设备将所述皱纹与预存的图像中的皱纹比较；若一致，所述终端设备解锁屏幕。

在本申请实施例中，皱纹检测功能可以应用在人脸解锁领域。当终端设备采集到图像，然后识别出图像中的皱纹后，可以预测的图像中的皱纹比较，若一致，则解锁设备。通过这种方式，提高设备安全性。

在一种可能的设计中，在终端设备获取原始图像之前，所述终端设备显示支付验证界面；所述终端设备在所述最终图像中识别出皱纹之后，所述终端设备将所述皱纹与预存的图像中的皱纹比较；若一致，所述终端设备执行支付流程。

在本申请实施例中，皱纹检测功能可以应用在刷脸支付领域。当终端设备采集到图像，然后识别出图像中的皱纹后，可以预测的图像中的皱纹比较，若一致，则执行支付流程。通过这种方式，提高支付安全性。

在一种可能的设计中，当所述终端设备未检测到皱纹时，输出提示信息，以提示用户未检测到皱纹。

在本申请实施例中，终端设备未识别出皱纹时，也可以提示用户未识别出皱纹。通知这种方式，方式人尤其是女性管理皮肤，方便操作，提升用户体验。

第二方面，本申请实施例还提供一种终端设备。该终端设备包括摄像头、处理器和存储器；所述摄像头：用于采集原始图像，所述原始图像中包括人脸；所述存储器用于存储一个或多个计算机程序；当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述终端设备能够实现第一方面及其第一方面任一可能设计的技术方案。

第三方面，本申请实施例还提供了一种终端设备，所述终端设备包括执行第一方面或者第一方面的任意一种可能的设计的方法的模块/单元；这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。

第四方面，本申请实施例的一种芯片，所述芯片与电子设备中的存储器耦合，执行本申请实施例第一方面及其第一方面任一可能设计的技术方案；本申请实施例中“耦合”是指两个部件彼此直接或间接地结合。

第五方面，本申请实施例的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行本申请实施例第一方面及其第一方面任一可能设计的技术方案。

第六方面，本申请实施例的中一种计算机程序产品，包括指令，当所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行本申请实施例第一方面及其第一方面任一可能设计的技术方案。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种手机100的示意图；

图2为本申请实施例提供的手机100的示意图；

图3为本申请实施例提供的皱纹检测方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的皱纹检测方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的原始图像上法令纹检测区域的示意图；

图6为本申请实施例提供的从原始图像上分割出的ROI图像的示意图；

图7为本申请实施例提供的对ROI图像进行预处理器的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的对ROI图像的尺寸调整的流程示意图；

图9为本申请实施例提供的矩阵覆盖ROI图像的一个图像块的示意图；

图10为本申请实施例提供的一种15*15矩阵的示意图；

图11为本申请实施例提供的最终图像的示意图；

图12为本申请实施例提供的从最终图像中筛选出法令纹的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

以下，对本申请实施例中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。

本申请实施例涉及的应用(application，app)，为能够实现某项或多项特定功能的计算机程序。通常，终端设备中可以安装多个应用程序。比如，相机应用、短信应用、彩信应用、各种邮箱应用、聊天软件应用、WhatsApp Messenger、连我(Line)、照片分享(instagram)、Kakao Talk、钉钉应用等。下文中提到的应用，可以是终端出厂时自带的应用，也可以是用户在使用终端的过程中从网络侧下载的应用。本申请实施例提供的皱纹检测功能可以集成在一个或多个应用中，比如集成在相机应用或者微信应用中。以相机应用为例，终端设备启动相机应用，显示取景界面，取景界面中可以包括一控件，该控件被激活时，终端设备可以启动本申请实施例提供的皱纹检测功能。以微信应用为例，终端设备显示微信的表情包制作界面时，该表情包制作界面中显示一控件，当该控件被激活时，终端设备也可以启动本申请实施例提供的皱纹检测功能。

本申请实施例涉及的像素，为一张图像上的最小成像单元。一个像素可以对应图像上的一个坐标点。像素可以包括一个参数(比如灰度)，也可以是多个参数的集合(比如灰度、亮度、颜色等)。如果像素包括一个参数，那么像素值就是该参数的取值，如果像素是多个参数的集合，那么像素值包括所述集合中每个参数的取值。

本申请实施例涉及的原始图像，是摄像头中的镜头组采集待拍摄物体(比如人脸)反射的光信号后，根据所述光信号生成待拍摄物体的图像。即原始图像是包括人脸的图像，但该图像未经过处理。

本申请实施例涉及的感兴趣(region of interest，ROI)区域，是终端设备从原始图像中确定的部分区域，该部分区域是皱纹所在区域，被称为ROI区域。以原始图像是人脸图像为例，终端设备确定原始图像中的法令纹所在区域，该法令纹所在区域即ROI区域。

本申请实施例涉及的ROI图像，上述的ROI区域是原始图像上的部分区域，但ROI图像是终端设备将ROI区域从原始图像上分割下来的图像(ROI区域构成的图像)。需要说明的是，本申请实施例不限定皱纹所在区域的名称，比如皱纹所在区域除了可被称为ROI区域还可以被称为其它名称，当然也不限定ROI图像的名称。

需要说明的是，原始图像或者上述ROI图像可以作为本申请实施例提供的皱纹检测算法的输入图像。通过本申请实施例提供的皱纹检测算法检测输入图像中的皱纹。

本申请实施例涉及的多个，是指大于或等于两个。

需要说明的是，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。且在本发明实施例的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

以下介绍终端设备、用于这样的终端设备的图形用户界面(graphical userinterface，GUI)、和用于使用这样的终端设备的实施例。在本申请一些实施例中，终端设备可以是便携式设备，诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴设备(如智能手表)等。便捷式终端具体图像采集功能和算法运算能力(能够运行本申请实施例提供的皱纹检测算法)。便携式设备的示例性实施例包括但不限于搭载

或者其它操作系统的便携式设备。上述便携式设备也可以是其它便携式设备，只要能够实现图像采集功能和算法运算能力(能够运行本申请实施例提供的皱纹检测算法)即可。还应当理解的是，在本申请其他一些实施例中，上述终端设备也可以不是便携式设备，而是能够实现图像采集功能和算法运算能力(能够运行本申请实施例提供的皱纹检测算法)的台式计算机。

在本申请另一些实施例中，终端设备还可以具有算法运算能力(能够运行本申请实施例提供的皱纹检测算法)和通信功能，而无需具有图像采集功能。比如，终端设备接收其它设备发送的图像，然后运行本申请实施例提供的皱纹检测算法检测所述图像中的皱纹。在下文中，以终端设备自身具有图像采集功能和算法运算功能为例。

以终端设备是手机为例，图1示出了手机100的结构示意图。

手机100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块151，无线通信模块152，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口195等。其中传感器模块180可以包括距离传感器180F，接近光传感器180G，指纹传感器180H，温度传感器180J，触摸传感器180K(当然，手机100还可以包括其它传感器，比如压力传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器、环境光传感器、骨传导传感器等，图中未示出)。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对手机100的具体限定。在本申请另一些实施例中，手机100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

其中，处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。其中，控制器可以是手机100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。处理器110可以运行本申请实施例提供的皱纹检测算法，以检测图像上的皱纹。

手机100通过GPU，显示屏194，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes，QLED)等。在一些实施例中，手机100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。

摄像头193(前置摄像头或者后置摄像头)用于捕获静态图像或视频。通常，摄像头193可以包括感光元件比如镜头组和图像传感器，其中，镜头组包括多个透镜(凸透镜或凹透镜)，用于采集待拍摄物体(比如人脸)反射的光信号，并将采集的光信号传递给图像传感器。图像传感器根据所述光信号生成待拍摄物体的图像(比如人脸图像)。以人脸图像为例，摄像头193采集到人脸图像后，可以将人脸图像发送给处理器110，处理器110运行本申请实施例提供的皱纹检测算法，检测人脸图像上的皱纹。处理器110确定出人脸图像上的皱纹之后，显示屏194可以显示该皱纹的提示信息，该提示信息用于提示用户皱纹存在，或者提示用户皱纹的所在位置等等。

另外，图1所示的摄像头193可以包括1-N个摄像头。如果包括一个摄像头(或者包括多个摄像头，但是同一时刻只有一个摄像头开启)，手机100对该摄像头(或者当前时刻开启的摄像头)采集的人脸图像进行皱纹检测即可。如果包括多个摄像头，且多个摄像头同时开启，手机100可以对每个摄像头(开启的摄像头)采集的人脸图像均进行皱纹检测。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，从而执行手机100的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，应用程序(比如相机应用，微信应用等)的代码等。存储数据区可存储手机100使用过程中所创建的数据(比如相机应用采集的图像、视频等)等。内部存储器121还可以存储本申请实施例提供的皱纹检测算法的代码。当内部存储器121中存储的皱纹检测算法的代码被处理器110运行时，实现皱纹检测功能。

此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

当然，本申请实施例提供的皱纹检测算法的代码还可以存储在外部存储器中。这种情况下，处理器110可以通过外部存储器接口120运行存储在外部存储器中的皱纹检测算法的代码，以实现相应的皱纹检测功能。

下面介绍传感器模块180的功能。

距离传感器180F，用于测量距离。手机100可以通过红外或激光测量距离。在一些实施例中，拍摄场景，手机100可以利用距离传感器180F测距以实现快速对焦。在另一些实施例中，手机100还可以利用距离传感器180F检测是否有人或物体靠近。

接近光传感器180G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器，例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。手机100通过发光二极管向外发射红外光。手机100使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时，可以确定手机100附近有物体。当检测到不充分的反射光时，手机100可以确定手机100附近没有物体。手机100可以利用接近光传感器180G检测用户手持手机100贴近耳朵通话，以便自动熄灭屏幕达到省电的目的。接近光传感器180G也可用于皮套模式，口袋模式自动解锁与锁屏。

指纹传感器180H用于采集指纹。手机100可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁，访问应用锁，指纹拍照，指纹接听来电等。

温度传感器180J用于检测温度。在一些实施例中，手机100利用温度传感器180J检测的温度，执行温度处理策略。

触摸传感器180K，也称“触控面板”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194，由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180K也可以设置于手机100的表面，与显示屏194所处的位置不同。

手机100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块151，无线通信模块152，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。终端设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块151可以提供应用在终端设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块151可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)等。移动通信模块151可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块151的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块151的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。

调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170A，受话器170B等)输出声音信号，或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块150或其他功能模块设置在同一个器件中。

无线通信模块152可以提供应用在终端设备100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块152可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块152经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块152还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。

在本申请一些实施例中，手机100可以通过无线通信模块151或者无线通信模块152接收其它设备发送的人脸图像，然后运行本申请实施例提供的皱纹检测算法，检测人脸图像中的皱纹。这种情况下，手机100本身可以不具有图像采集功能。

另外，手机100可以通过音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。手机100可以接收按键190输入，产生与手机100的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。手机100可以利用马达191产生振动提示(比如来电振动提示)。手机100中的指示器192可以是指示灯，可以用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。手机100中的SIM卡接口195用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口195，或从SIM卡接口195拔出，实现和手机100的接触和分离。

应理解，在实际应用中，手机100可以包括比图1所示的更多或更少的部件。

为了方便描述本申请实施例提供的皱纹检测算法，下文将通过与本申请实施例提供的皱纹检测算法相关的部件介绍本申请实施例的皱纹检测算法，具体请参见图2，图2中的部件可参考关于图1的相关描述。需要说明的是，在图2中，以处理器110集成应用处理器110-1为例。

在本申请一些实施例中，通过图2所示的手机100检测皱纹可以是如下的过程：

以皱纹检测功能集成于相机应用中为例，手机100的显示屏194(请参见图1所示)显示主界面，主界面中包括多个应用(比如相机应用、微信应用等)的图标。用户通过触摸传感器180K点击主界面中相机应用的图标，触发应用处理器110-1启动相机应用，打开摄像头193，显示器194显示相机应用的界面，例如取景界面。摄像头193中的镜头组193-1采集待拍摄物体(比如人脸)反射的光信号，并将采集的光信号传递给图像传感器193-2。图像传感器193-2根据所述光信号生成待拍摄物体的原始图像(原始图像中包括人脸)。

图像传感器193-2将原始图像发送给应用处理器110-1。应用处理器110-1运行本申请实施例提供的皱纹检测算法的代码(比如，应用处理器110-1运行存储在内部存储器121中的皱纹检测算法的代码)，检测原始图像中的皱纹。应用处理器110-1检测到皱纹之后，可以输出提示信息(比如在取景界面中显示文字信息)，该提示信息可以用于标注原始图像上的皱纹所在位置等。当然，应用处理器110-1未检测到皱纹后，也可以输出提示信息，用于提示用户未检测到皱纹。

应理解，本申请实施例提供的皱纹检测方法可以适用于任意身体部分(比如面部)上的皱纹(比如面部的法令纹、鱼尾纹等)检测。下文中将以检测面部的法令纹为例进行说明。

请参见图3所示，为应用处理器110-1运行皱纹检测算法的代码检测皱纹的流程。如图3所示，应用处理器110-1从原始图像(包括人脸)中分割法令纹检测区域，得到ROI图像。应用处理器110-1调整ROI图像的尺寸，得到至少两张不同尺度的ROI图像(图3中以3张为例)。应用处理器110-1根据直线算子检测算法对每张不同尺度的ROI图像进行处理，得到三张黑白图像，每张黑白图像中包括条纹。应用处理器110-1将三张黑白图像融合，得到最终图像，最终图像中包括至少一条条纹。应用处理器110-1从最终图像中筛选出一条或多条条纹，该一条或多条条纹即法令纹。

通过以上描述可知，本申请实施例提供的皱纹检测方法，无需繁琐的操作流程，只需拍一张包括人脸的图像即可检测皱纹，方便操作；且皱纹检测功能可以集成在手机、ipad等便捷式终端设备上，普适性强。

下面继续以检测原始图像上的法令纹为例，介绍应用处理器110-1运行本申请实施例提供的皱纹检测算法的代码，检测原始图像上的皱纹的过程。请参见图4所示，为本申请实施例提供的皱纹检测方法的流程示意图。如图4所示，该流程包括：

S401：应用处理器110-1确定原始图像上的ROI区域，所述ROI区域为法令纹检测区域。

可选的，S301可以通过以下几步实现：

第一步，应用处理器110-1根据关键点检测算法确定原始图像上的关键点；所述关键点用于指示原始图像中人脸的特征部位的点，特征部位包括人脸的眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等。

其中，关键点检测算法可以是基于深度学习的人脸关键点检测算法或者其他算法，本申请实施例不限定。

请参见图5所示，为本申请实施例提供的原始图像上关键点的示意图。如图5中(a)所示，原始图像上的多个关键点(应用处理器110-1可以为每个关键点标号)分布于特征部位(眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓)处。

第二步，应用处理器110-1根据关键点确定法令纹检测区域。

请继续参见图5中的(a)所示，应用处理器110-1根据关键点44、48、54、14、13、128等，确定法令纹检测区域，即ROI区域，即图5中的(b)中椭圆框中的区域。

上述的第一步和第二步介绍应用处理器110-1确定原始图像上的法令纹检测区域的一种可能的实现方式。在实际应用中，应用处理器110-1还可以有其它的方式来确定图像上的法令纹检测区域，本申请实施例不限定。

S402：应用处理器110-1从原始图像上分割出ROI区域，得到ROI图像，并调整ROI图像的尺寸，得到至少两张不同尺寸的ROI图像。

请参见图5中的(b)所示，应用处理器110-1确定出ROI区域(椭圆框内区域)后，可以将ROI区域分割出来，得到一张ROI图像，请参见图6所示(通常，图6中的ROI图像是彩色的)。这样的话，在后续过程中，应用处理器110-1只需处理分割出来的区域即可，无需对整张图像进行处理，可以节省计算量。

应用处理器110-1分隔出ROI区域得到一张ROI图像后，可以对该ROI图像进行缩放，得到至少两张不同尺寸的ROI图像。

可选的，应用处理器110-1还可以对ROI图像进行预处理。ROI图像的预处理的过程可以在应用处理器将ROI图像分割出来之前，或者之后执行(若在将ROI图像分割出来之前执行，可以只对ROI区域进行预处理，也可以对整张图像进行预处理)。当然，应用处理器110-1也可以在应用处理器110-1对ROI图像进行缩放，得到至少两张不同尺寸的ROI图像后，对每张不同尺寸的ROI图像作预处理。

这里以应用处理器110-1将ROI图像分割出来后，对每个ROI图像预处理为例，应用处理器110-1对ROI图像的预处理过程可以如下：

请参见图7所示，为本申请实施例提供的ROI图像的预处理流程示意图。

第一步，应用处理器110-1对ROI图像作灰度处理，即将ROI图像由彩色图像转换为灰度图像(如前述内容图6中的ROI图像是彩色的，所以图7中第一步是将彩色的ROI图像转换为灰度的)。第二步，应用处理器110-1将ROI图像作水平调整。第三步，应用处理器110-1对ROI图像作去噪处理。在第三步中，应用处理器110-1可以采用现有技术的方式比如高斯滤波法对ROI图像进行滤波处理。

图7只是示出应用处理器110-1对ROI图像进行预处理的一种示例，在实际应用中，除了图7所示的预处理步骤，还可以包括其他预处理步骤，比如过滤ROI图像中毛孔、微小毛发的影响等，本申请实施例不限定。

S403：应用处理器110-1对每张尺寸不同的ROI图像做直线算子滤波处理，得到至少两张黑白图像。

如前述内容可知，应用处理器110-1将ROI图像的尺寸调整，得到至少两张不同尺寸的ROI图像。下面以应用处理器110-1调整ROI图像的尺寸，得到三张不同尺寸的ROI图像为例。请参见图8所示，应用处理器110-1对三张不同尺寸的ROI图像中每张ROI图像作直线算子滤波处理，得到三张黑白图像。

下面以三张不同尺寸的ROI图像中的一张ROI图像为例，介绍应用处理器110-1对这张ROI图像，作直线算子滤波处理，得到一张黑白图像的过程，另外两张黑白图像的处理过程相同，这里不再重复赘述。

请参见图9所示，为本申请实施例提供的对ROI图像作直线算子滤波处理的示意图。具体而言，对ROI图像作直线算子滤波处理的流程如下：

第一步，应用处理器110-1将直线算子(预设矩阵)“设置”在ROI图像上，即预设矩阵“覆盖”ROI图像上的一个图像块。

如图9所示，直线算子是矩阵形式，该矩阵中每个矩阵元素可以对应一个坐标位置。比如，如图9所示，矩阵为3*3矩阵。其中，第1行第1列的矩阵元素(即取值为1)对应坐标(x1、y1)，第1行第2列的矩阵元素(即1)对应坐标(x2、y1)，以此类推。

第二步，应用处理器110-1确定每个矩阵元素的位置坐标对应的像素值。

请继续参见图9所示，矩阵中每个矩阵元素对应该矩阵所覆盖的图像块上的一个像素点。比如，第1行第1列的矩阵元素对应图像块上坐标是(x1、y1)的像素点；第1行第2列的矩阵元素对应图像块上坐标是(x2、y1)的像素点，以此类推。因此，应用处理器110-1确定与第1行第1列的矩阵元素对应的像素值(假设该像素值为p11)，确定与第1行第2列的矩阵元素对应的像素值(假设该像素值为p12)，以此类推。

第三步，应用处理器110-1将每个矩阵元素的取值和与该矩阵元素对应的像素值相乘。比如，第1行第1列的矩阵元素的取值为1，该矩阵元素对应的像素值为p11，则乘积为1*p11；第1行第2列的矩阵元素的取值为1，该矩阵元素对应的像素值为p12，则乘积为1*p12，以此类推，应用处理器110-1会得到3*3＝9个乘积。

第四步，应用处理器110-1将9个乘积求和，得到该矩阵所覆盖的图像块上中心位置的像素值。

其中，第三步和第四步的公式如下：

1*p11+1*p12+1*p13+0*p21+0*p22+0*p23+1*p31+1*p32+1*p33

其中，p11、p12、p13、p21、p22、p23、p31、p32、p33分别是每个矩阵元素对应的像素点的像素值。

通过上述第一步到第四步，应用处理器110-1可以确定矩阵(直线算子)所覆盖的图像块的中心位置的像素值。

需要说明的是，上述第一步到第四步是为矩阵是3*3矩阵为例，实际上，矩阵可以是n*n矩阵(n为3、5、7、9、11、15等大于等于3的奇数)。请参见图10所示，为15*15矩阵的示意图。其中，每一行的矩阵元素的取值相同，比如第一行都是1。从矩阵中心行(比如第8行)向其它行，矩阵元素的取值增加，即中心行上的矩阵元素的取值最小。

以上四步介绍了应用处理器110-1将矩阵设置在ROI图像上某一个位置处时，确定该矩阵所覆盖的图像块的中心位置的像素值的过程。当矩阵从该位置移动到下一位置时，该矩阵会重新覆盖另一个图像块。应用处理器110-1可以按照上述类似的方式确定下一个图像块中心位置的像素值。因此，应用处理器110-1会得到多个由矩阵覆盖不同图像块所确定出的中心位置的像素值。

第五步，应用处理器110-1将多个中心位置的像素值中大于预设像素值(比如300)的坐标点设置为黑色，将小于等于预设像素值的坐标点设置为白色。因此，应用处理器110-1将ROI图像转换为黑白图像。

需要说明的是，在上述过程中，是以对ROI图像进行缩放，保持矩阵不变来确定ROI图像上不同图像块的中心位置的像素点。在实际应用中，还可以保持ROI图像不变，即不调整ROI图像的尺寸，而改变矩阵比如手机100中可以存储有多个矩阵，3*3矩阵、5*5矩阵和15*15矩阵，然后分别采用3*3矩阵、5*5矩阵和15*15矩阵执行上述过程(对同一张ROI图像采用三个矩阵分别执行)。

以上介绍了手机100对图8中三张不同尺寸的ROI图像中的一张ROI图像进行的处理后得到的黑白图像的过程，对于其他两张ROI图像，也采用类似的方式，得到两张黑白图像。因此，应用处理器110-1共得到三张黑白图像(请参见图8所示)。每张黑白图像上的白色区域(下文称之为条纹)即为法令纹可能出现的区域。

S404：应用处理器110-1将至少两张黑白图像融合，得到一张最终图像。

应用处理器110-1在融合图像的过程中，若至少两张黑白图像中有M张(M大于等于2)黑白图像在同一位置上均出现条纹，则保留该条纹。若至少两张黑白图像中只有一张黑白图像在某个位置上出现条纹，在其它黑白图像上在该位置处没有条纹，则删除该条纹。因此，应用处理器110-1得到的一张最终图像上包括至少一条条纹。请参见图11所示，为本申请实施例提供的最终图像的示意图，如图11所示，图像中包括白色区域(条纹)。

S405：应用处理器110-1对最终图像上的条纹进行筛选，确定法令纹。

可选的，S405的过程可以如下：

第一步：应用处理器110-1过滤掉最终图像中像素点个数小于预设像素点个数的条纹。如图12中的(a)所示，应用处理器110-1将最终图像中像素点个数较少(白色区域面积较小)的条纹过滤，得到如图12中的(b)所示的图像。

第二步，毛发(胡须)去除。应用处理器110-1在图12中的(b)所示的图像中确定胡须可能出现的区域，比如图12中(b)中的白色框区域(需要说明的是，白色框区域不同于前述的白色区域即条纹，前述白色区域是将像素点的像素值设置为白色的，而白色框区域是为了方便读者理解，将图像中胡须可能出现的区域标注出来的框)。应用处理器110-1确定与该红框区域相交的所有白色区域(条纹)；并确定所述所有条纹中每条条纹在该红框区域内部的像素数占该条纹所有像素个数的比值。比如，某一个条纹与红框区域相交，该条纹位于红框区域内的像素点个数为K，该条纹内的所有像素点个数为J，则比值为K/J。每个与红框区域相交的条纹具有对应一个比值。

若一个条纹对应的比值大于预设比值，则应用处理器110-1确定该条纹是胡须，删除该条纹。其中，预设比值可以是(1-n/m)。其中n为所有与该红框相交的条纹的个数，m为一个固定值，例如10。

需要说明的是，通常，手机100采集的原始图像包括人脸时，在人脸的法令纹区域会有胡须或毛发。原始图像被转成成黑白图像后，胡须或毛发转换成条纹(白色区域)。因此，为了提高法令纹检测的准确性，手机100可以过滤掉胡须或毛发对应的条纹。上述阈值比值的公式中，n越大，即与红框区域相交的条纹越多，认为胡须较多，所以预设比值越小，只要某条纹对应的比值大于预设比值，就删除该条纹，提升毛发(胡须)去除的准确性。

第二步，鼻翼定位。如上图12中的(c)所示，应用处理器110-1在距离图像右侧t倍(t<1,一般取0.2)图像宽的距离(如白色竖直实线到图像右侧边框的距离，需要说明的是白色实线不同于前述的白色区域即条纹，是为了方便读者理解，而标注出来的直线)，从下往上，找到第一个面积大于一定预设面积的条纹，即为鼻翼。

通常比较的面积在图像中所占的面积较大，而且在前述过程中，应用处理器110-1将ROI图像水平旋转后，鼻翼位于图像右侧，所以应用处理器110-1在图像右侧区域确定鼻翼位置，提升鼻翼定位的准确性。当然，在实际应用中，应用处理器110-1还可以有其他方式确定鼻翼的位置。

第三步，法令纹筛选。应用处理器110-1从图12中(c)所示的图像中选出长度大于预设长度的条纹(一个或多个)。以鼻翼上方水平(如图12中(d)白色水平虚线所示)为界，应用处理110-1确定位于白色水平虚线上下一定阈值范围内的条纹。其中，图12中(d)中的白色水平虚线可以是图12中(c)白色竖直实线的中垂线，或者鼻翼上方与白色竖直实线垂直的直线。

可选的，当应用处理器110-1确定位于白色水平虚线上下一定阈值范围内的条纹有多条时，可以删除位于图像左侧或者左上方的条纹，最终确定出法令纹(因为，法令纹出现在图像后下方的概率大于左上方的概率)。

以上内容描述手机100检测原始图像中人脸的法令纹的过程。在本申请另一些实施例中，手机100检测到法令纹之后，还可以对检测到的法令纹评价。比如，手机100中处理器110可以对法令纹的严重程度给出打分。作为一种示例，处理器110的打分过程如下：

应用处理器110-1基于预设公式对法令纹打分，其中，预设公式为：

法令纹得分y＝w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*x5+w6*x6+b

其中，x1代表所有条纹平均宽度；x2代表所有条纹平均长度；x3代表所有条纹平均内外颜色对比度；x4代表所有条纹像素点个数占ROI图像像素点总个数的比值；x5代表最长的条纹的长度；x6代表最长的条纹的宽度；b代表偏移量。

其中，w1-w6、b的取值可以是预先设置好的，比如，可以根据如下方式确定w1-w6、b的取值。

在手机100出厂之前，设计人员采集一张图像，通过本申请实施例提供的皱纹检测算法对该图像进行测试。设计人员人工为该图像中法令纹打分，即法令纹得分y已知。通过上述皱纹检测方法检测出一条或多条条纹(法令纹)后，可以确定x1-x6的取值。这样的话，对于一张图像，对应一个y、一组x1-x6，那么多张图像中每张图像对应一个y、一组x1-x6。对于第i张图像令Xi＝[x1,x2,…,x6,1]^T是一个7x1的向量，T表示已知的转置矩阵，yi表示此图的法令纹得分，W＝[w1,w2,…,w6,b]^T。假设有k张图像，得到矩阵X＝[X1,X2,…,Xk]^T是一个kx7的样本矩阵(已知的)，对应的得分Y＝[y1,y2,…,yk]^T(已知的)，求解方程Y＝X*W，可得W＝(X^T*X)^(-1)*X^T*y。

因此，通过上述过程可以确定未知的w1-w6、b。确定w1-w6、b的取值后，将其存储到手机100中的内部存储器121中(如图1所示)，在后续打分过程中处理器110就可以根据需要从内部存储器121中读取w1-w6、b的取值进行使用。

需要说明的是，以上的内容都是以手机100检测原始图像中人脸上的法令纹为例的，实际上，该方法还可以适用于其他皱纹的检测，比如鱼尾纹的检测等。

本申请实施例提供的皱纹检测算法可以适用于能够进行图像采集的任何场景。比如，手机100的相机应用中设置有皱纹检测控件，当该控件被激活时，手机100采用上述皱纹检测算法检测采集的人脸图像上的皱纹。或者，手机100中也可以安装有专门用于检测皱纹的app(手机100出厂时自带的，或者手机100在使用过程中，从网络侧下载的)，手机100运行该app时，采用上述皱纹检测算法检测人脸图像上的皱纹。或者，上述皱纹检测算法还可以集成在其它app中，比如美颜相机等，本申请实施例不作限定。

当然，上述皱纹检测方法还可以应用在人脸解锁领域，比如手机100中存储的人脸图像中具有法令纹。当用户要解锁手机100时，手机100检测到人脸图像，可以采用上述皱纹检测方法检测采集的人脸图像中的法令纹，若法令纹与存储的图像中的法令纹匹配(当前还可以同步确定采集的图像上的其它部位比如眼睛与存储的图像上的眼睛是否匹配)，则解锁设备，有助于提高人脸解锁的准确性，提高设备安全性。

上述皱纹检测算法还可以应用刷脸支付、刷脸打卡等领域。以刷脸支付为例，手机100显示支付验证界面；支付验证界面中显示取景框，当手机100采集到人脸图像(取景框中显示人脸图像)，并检测出人脸图像上皱纹之后，可以将检测出的皱纹与存储的图像中的皱纹比较(当前还可以同步比较采集的图像上的其它部位比如眼睛与存储的图像上的其眼睛是否匹配)，若匹配，则执行支付流程；若不匹配，则输出提示信息，以提示用户支付失败。这种方式中，可以提升支付的安全性。

本申请实施例提供的皱纹检测算法还可以适用于从其它设备或者网络层接收到图像后，对该图像检测皱纹的任何场景。比如，微信的聊天记录中，收到其他联系人发送的图像后，可以使用上述皱纹检测算法检测皱纹等等。

本申请的各个实施方式可以任意进行组合，以实现不同的技术效果。

上述本申请提供的实施例中，从终端设备(手机100)作为执行主体的角度对本申请实施例提供的方法进行了介绍。为了实现上述本申请实施例提供的方法中的各功能，终端可以包括硬件结构和/或软件模块，以硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块的形式来实现上述各功能。上述各功能中的某个功能以硬件结构、软件模块、还是硬件结构加软件模块的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

基于相同的构思，本申请实施例提供的一种终端设备，该终端设备可以执行上述图3-图4所示实施例中的方法。该终端设备包括：图像采集单元和处理单元。其中，

图像采集单元，用于获取原始图像，所述原始图像中包括人脸；处理单元，用于调整所述原始图像上的ROI区域的尺寸，得到至少两张不同尺寸的ROI图像；其中，所述ROI区域为所述人脸上皱纹所在区域；所述处理单元还用于对所述至少两张不同尺寸的ROI图像中每张ROI图像进行处理，得到至少两张黑白图像；其中，每张黑白图像中的白色区域为皱纹可疑出现区域；所述处理单元还用于将所述至少两张黑白图像融合，得到最终图像；所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹。

这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。

当该终端设备是图1所示的手机100时，处理单元可以是图1所示的处理器110，或者是图2所示的应用处理器110-1、或其他处理器。图像采集单元可以是图1或图2所示的摄像头193，也可以是与终端设备连接的其它图像采集单元。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括存储器，该存储器可存储有程序，该程序被执行时，使得电子设备执行包括如前的图3-图4所示的方法实施例中记载的全部步骤。

本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行包括如前的图3-图4所示的方法实施例中记载的全部步骤。

需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。例如，上述实施例中，第一获取单元和第二获取单元可以是同一个单元，也不同的单元。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述实施例中所用，根据上下文，术语“当…时”可以被解释为意思是“如果…”或“在…后”或“响应于确定…”或“响应于检测到…”。类似地，根据上下文，短语“在确定…时”或“如果检测到(所陈述的条件或事件)”可以被解释为意思是“如果确定…”或“响应于确定…”或“在检测到(所陈述的条件或事件)时”或“响应于检测到(所陈述的条件或事件)”。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

为了解释的目的，前面的描述是通过参考具体实施例来进行描述的。然而，上面的示例性的讨论并非意图是详尽的，也并非意图要将本申请限制到所公开的精确形式。根据以上教导内容，很多修改形式和变型形式都是可能的。选择和描述实施例是为了充分阐明本申请的原理及其实际应用，以由此使得本领域的其他技术人员能够充分利用具有适合于所构想的特定用途的各种修改的本申请以及各种实施例。

上述本申请提供的实施例中，从终端设备作为执行主体的角度对本申请实施例提供的方法进行了介绍。为了实现上述本申请实施例提供的方法中的各功能，终端设备可以包括硬件结构和/或软件模块，以硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块的形式来实现上述各功能。上述各功能中的某个功能以硬件结构、软件模块、还是硬件结构加软件模块的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

Claims (14)

1.一种皱纹检测方法，其特征在于，所述方法包括：

终端设备获取原始图像，所述原始图像中包括人脸；

所述终端设备调整所述原始图像上的ROI区域的尺寸，得到至少两张不同尺寸的ROI图像；其中，所述ROI区域为所述人脸上皱纹所在区域；

所述终端设备对所述至少两张不同尺寸的ROI图像中每张ROI图像进行处理，得到至少两张黑白图像；其中，每张黑白图像中的白色区域为皱纹可疑出现区域；

所述终端设备将所述至少两张黑白图像融合，得到最终图像；所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹；

所述终端设备基于如下公式确定所述最终图像上的白色区域的评价结果y；

y＝w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*x5+w6*x6+b

其中，x1代表所述白色区域的平均宽度；x2代表所述白色区域的平均长度；x3代表所述白色区域的平均内外颜色对比度；x4代表所述白色区域的像素点个数占所述ROI图像像素点总数的比值；x5、x6分别代表所述白色区域中最长的白色区域的长度和宽度；b代表偏移量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端设备对所述至少两张不同尺寸的ROI图像中每张ROI图像进行处理，得到至少两张黑白图像，包括：

针对每张ROI图像，分别使用预设的至少一个矩阵重复执行如下步骤：

所述终端设备使用预设矩阵覆盖在所述ROI图像上，确定所述ROI图像上与预设矩阵中的每个矩阵元素对应的像素点的像素值；

所述终端设备确定所述每个矩阵元素和与所述每个矩阵元素对应的像素点的像素值的乘积；

所述终端设备将每个矩阵元素对应的乘积求和；所述和为所述矩阵在所述ROI图像上覆盖的图像块的中心位置的像素值；

若所述图像块的中心位置的像素值大于预设像素值，所述终端设备将所述中心位置设置为黑色，若所述图像块的中心位置的像素值小于等于所述预设像素值，所述终端设备将所述中心位置设置为白色。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述终端设备将所述至少两张黑白图像融合，得到最终图像之前，还包括：

所述终端设备确定所述至少两张黑白图像中有M张图像在同一位置处存在白色区域，则删除所述M张图像中位于所述位置处的白色区域；其中，M小于等于预设值。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，若所述皱纹为法令纹，所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹之后，还包括：

所述终端设备确定所述最终图像上胡须所在区域；

所述终端设备确定与所述胡须所在区域相交的n个白色区域；

所述终端设备确定所述n个白色区域中的第一白色区域位于所述胡须所在区域内的像素点个数和所述第一白色区域中所有像素点个数的比值；

若所述比值大于等于预设比值，所述终端设备从所述最终图像中删除所述第一白色区域，所述最终图像上剩余的白色区域被识别为法令纹。

5.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，若所述皱纹为法令纹，所述最终图像上的白色区域被识别为皱纹之后，还包括：

所述终端设备确定所述最终图像中的鼻翼所在坐标位置；

所述终端设备在所述最终图像中删除距离所述坐标位置预设距离范围内、且长度大于预设长度的白色区域，所述最终图像上剩余的白色区域被识别为法令纹。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设比值为1-n/m，其中，m为预设的固定值，n为与所述胡须所在区域相交的白色区域的个数。

7.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在所述终端设备调整所述ROI图像的尺寸，得到至少两张不同尺寸的ROI图像之前，所述方法还包括：

所述终端设备将所述ROI图像转换成灰度图像；

所述终端设备将所述灰度图像作水平调整；

所述终端设备对水平调整后的图像作去燥处理。

8.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在终端设备获取原始图像之前，所述方法还包括：

所述终端设备检测到第一操作，运行第一应用，打开摄像头，显示取景界面；

所述终端设备在所述最终图像中识别出皱纹之后，所述方法还包括：

在所述取景界面中显示提示信息，所述提示信息用于提示所述皱纹在人脸中的位置。

9.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在终端设备获取原始图像之前，所述方法还包括：

所述终端设备处于锁屏状态；

所述终端设备在所述最终图像中识别出皱纹之后，所述方法还包括：

所述终端设备将所述皱纹与预存的图像中的皱纹比较；

若一致，所述终端设备解锁屏幕。

10.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在终端设备获取原始图像之前，所述方法还包括：

所述终端设备显示支付验证界面；

所述终端设备在所述最终图像中识别出皱纹之后，所述方法还包括：

所述终端设备将所述皱纹与预存的图像中的皱纹比较；

若一致，所述终端设备执行支付流程。

11.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述终端设备未检测到皱纹时，输出提示信息，以提示用户未检测到皱纹。

12.一种终端设备，其特征在于，包括摄像头、处理器和存储器；

所述摄像头：用于采集原始图像，所述原始图像中包括人脸；

所述存储器用于存储一个或多个计算机程序；当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述终端设备能够实现如权利要求1-11任一所述的方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在终端设备上运行时，使得所述终端执行如权利要求1至11任一所述的方法。

14.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-11任一项所述的方法。

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