人脸识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种人脸识别方法、装置及系统，基于所述人脸特征点坐标，确定人脸皮肤置信区域，将人脸皮肤置信区域内平均RGB颜色值作为一个参考皮肤像素值。由于该平均RGB颜色值是基于该待识别图像获得的，所以不会因为待识别图像中人脸的肤色不同，或者光线不同导致的人脸肤色不同，导致识别结果有误差。通过计算转换成预设颜色空间的中间图像中各个像素点，与人脸皮肤置信区域的平均RGB颜色值对应的预设颜色空间的中间平均颜色的加权距离，来判断各个像素点是否属于皮肤区域，判断依据为：加权距离越大，该像素点不属于皮肤区域的概率越大。本申请实施例提供的人脸皮肤识别方法具有很强的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理
，更具体的涉及人脸识别方法、装置及系统。
技术介绍
在各种针对人像的图像处理与计算机视觉应用中，如人像自动美白、自动祛斑、色情图像检测等，都依赖于准确的人脸皮肤识别方法。目前人脸皮肤识别方法为基于肤色先验统计知识的方法，基于肤色先验统计知识的方法是利用一定的肤色样本，统计肤色样本在某一颜色空间中的肤色分布概率，利用得到的概率分布图，计算当前颜色是皮肤区域的概率。此类方法速度较快，但精度较差，对于不同人种、不同光线条件下的图像难以得到准确的皮肤检测结果。为此，现有技术需要一种鲁棒性较高的人脸皮肤识别方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种人脸识别方法、装置及系统，以克服现有技术中人脸皮肤识别方法鲁棒性较低的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种人脸皮肤识别方法，包括：获取待识别图像中人脸特征点坐标，所述人脸特征点坐标包括人脸外轮廓特征点坐标和五官特征点坐标；基于所述人脸特征点坐标，确定人脸置信区域，所述人脸置信区域包括人脸皮肤置信区域和五官置信区域；计算位于所述待识别图像中的人脸皮肤置信区域的，所有像素点的平均RGB颜色值；将所述待识别图像转换为预设颜色空间的中间图像，以及将所述平均RGB颜色值转换为所述预设颜色空间的中间平均颜色值；计算所述中间图像中每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离，得到以各个所述加权距离为像素值的加权距离图；依据单调递减预设映射函数，将所述加权距离图中各个像素点的像素值映射回0至255，获得人脸皮肤最终区域；将所述人脸皮肤最终区域中像素值大于等于预设值的像素点组成的区域，确定为人脸皮肤区域。其中，所述基于所述人脸特征点坐标，确定人脸皮肤置信区域包括：将所述人脸外轮廓特征点坐标内缩第一预设倍数，获得内缩人脸外轮廓特征点坐标；依据所述内缩人脸外轮廓特征点坐标，确定出所述内缩人脸外轮廓特征点坐标包围的所述人脸置信区域。将所述五官特征点坐标外扩第二预设倍数，获得外扩五官特征点坐标；依据所述外扩五官特征点坐标，确定出所述外扩五官特征点坐标包围的所述五官置信区域；将所述人脸置信区域中非所述五官置信区域的区域，确定为所述人脸皮肤置信区域。其中，所述将所述人脸外轮廓特征点坐标内缩第一预设倍数，获得内缩人脸外轮廓特征点坐标包括：依据Pnew1＝P1(1-rate1)+Pcenter1*rate1，计算所述内缩人脸外轮廓特征点坐标；其中，P1为所述人脸外轮廓特征点坐标，Pcenter1为所述人脸外轮廓特征点坐标的质心，Pnew1为所述内缩人脸外轮廓特征点坐标，rate1为所述第一预设倍数，所述第一预设倍数大于0；所述将所述五官特征点坐标外扩第二预设倍数，获得外扩五官特征点坐标包括：依据Pnew2＝P2(1-rate2)+Pcenter2*rate2，计算所述外扩五官特征点坐标；其中，P2为所述五官特征点坐标，Pcenter2为所述五官特征点的质心，Pnew2为所述外扩五官特征点坐标，rate2为所述第二预设倍数，所述第二预设倍数小于0。其中，所述计算所述中间图像中每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离，得到以各个所述加权距离为像素值的加权距离图包括：依据以下公式，计算每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离：其中，WL、Wa、Wb为所述预设颜色空间中三个通道的权值，(Li,j,ai,j,bi,j)为所述中间图像中像素点(i,j)的三个通道的颜色值，(Lmean,amean,bmean)为所述中间平均颜色值，di,j为所述加权距离图中像素点(i,j)的像素值。一种人脸皮肤识别装置，包括：获取模块，用于获取待识别图像中人脸特征点坐标，所述人脸特征点坐标包括人脸外轮廓特征点坐标和五官特征点坐标；第一确定模块，用于基于所述人脸特征点坐标，确定人脸置信区域，所述人脸置信区域包括人脸皮肤置信区域和五官置信区域；第一计算模块，用于计算位于所述待识别图像中的人脸皮肤置信区域的，所有像素点的平均RGB颜色值；转换模块，用于将所述待识别图像转换为预设颜色空间的中间图像，以及将所述平均RGB颜色值转换为所述预设颜色空间的中间平均颜色值；第二计算模块，用于计算所述中间图像中每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离，得到以各个所述加权距离为像素值的加权距离图；映射模块，用于依据单调递减预设映射函数，将所述加权距离图中各个像素点的像素值映射回0至255，获得人脸皮肤最终区域。其中，所述第一确定模块包括：第一获取单元，用于将所述人脸外轮廓特征点坐标内缩第一预设倍数，获得内缩人脸外轮廓特征点坐标；第一确定单元，用于依据所述内缩人脸外轮廓特征点坐标，确定出所述内缩人脸外轮廓特征点坐标包围的所述人脸置信区域；第二获取单元，用于将所述五官特征点坐标外扩第二预设倍数，获得外扩五官特征点坐标；第二确定单元，用于依据所述外扩五官特征点坐标，确定出所述外扩五官特征点坐标包围的所述五官置信区域；第三确定单元，用于将所述人脸置信区域中非所述五官置信区域的区域，确定为所述人脸皮肤置信区域。其中，所述第一获取单元包括：第一计算子单元，用于依据Pnew1＝P1(1-rate1)+Pcenter1*rate1，计算所述内缩人脸外轮廓特征点坐标；其中，P1为所述人脸外轮廓特征点坐标，Pcenter1为所述人脸外轮廓特征点坐标的质心，Pnew1为所述内缩人脸外轮廓特征点坐标，rate1为所述第一预设倍数，所述第一预设倍数大于0；所述第二获取单元包括：第二计算子单元，用于依据Pnew2＝P2(1-rate2)+Pcenter2*rate2，计算所述外扩五官特征点坐标；其中，P2为所述五官特征点坐标，Pcenter2为所述五官特征点的质心，Pnew2为所述外扩五官特征点坐标，rate2为所述第二预设倍数，所述第二预设倍数小于0。其中，所述第二计算模块包括：第三计算子单元，用于依据以下公式，计算每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离：其中，WL、Wa、Wb为所述预设颜色空间中三个通道的权值，(Li,j,ai,j,bi,j)为所述中间图像中像素点(i,j)的三个通道的颜色值，(Lmean,amean,bmean)为所述中间平均颜色值，di,j为所述加权距离图中像素点(i,j)的像素值。一种人脸识别系统，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：获取待识别图像中人脸特征点坐标，所述人脸特征点坐标包括人脸外轮廓特征点坐标和五官特征点坐标；基于所述人脸特征点坐标，确定人脸置信区域，所述人脸置信区域包括人脸皮肤置信区域和五官置信区域；计算位于所述待识别图像中的人脸皮肤置信区域的，所有像素点的平均RGB颜色值；将所述待识别图像转换为预设颜色空间的中间图像，以及将所述平均RGB颜色值转换为所述预设颜色空间的中间平均颜色值；计算所述中间图像中每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离，得到以各个所述加权距离为像素值的加权距离图；依据单调递减预设映射函数，将所述加权距离图中各个像素点的像素值映射回0至255，获得人脸皮肤最终区域；将所述人脸皮肤最终区域中像素值大于等于预设值的像素点组成的区域，确定为人脸皮肤区域。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本申请实施例提供的人脸识别方法中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸皮肤识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像中人脸特征点坐标，所述人脸特征点坐标包括人脸外轮廓特征点坐标和五官特征点坐标；基于所述人脸特征点坐标，确定人脸置信区域，所述人脸置信区域包括人脸皮肤置信区域和五官置信区域；计算位于所述待识别图像中的人脸皮肤置信区域的，所有像素点的平均RGB颜色值；将所述待识别图像转换为预设颜色空间的中间图像，以及将所述平均RGB颜色值转换为所述预设颜色空间的中间平均颜色值；计算所述中间图像中每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离，得到以各个所述加权距离为像素值的加权距离图；依据单调递减预设映射函数，将所述加权距离图中各个像素点的像素值映射回0至255，获得人脸皮肤最终区域；将所述人脸皮肤最终区域中像素值大于等于预设值的像素点组成的区域，确定为人脸皮肤区域。

【技术特征摘要】
1.一种人脸皮肤识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像中人脸特征点坐标，所述人脸特征点坐标包括人脸外轮廓特征点坐标和五官特征点坐标；基于所述人脸特征点坐标，确定人脸置信区域，所述人脸置信区域包括人脸皮肤置信区域和五官置信区域；计算位于所述待识别图像中的人脸皮肤置信区域的，所有像素点的平均RGB颜色值；将所述待识别图像转换为预设颜色空间的中间图像，以及将所述平均RGB颜色值转换为所述预设颜色空间的中间平均颜色值；计算所述中间图像中每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离，得到以各个所述加权距离为像素值的加权距离图；依据单调递减预设映射函数，将所述加权距离图中各个像素点的像素值映射回0至255，获得人脸皮肤最终区域；将所述人脸皮肤最终区域中像素值大于等于预设值的像素点组成的区域，确定为人脸皮肤区域。2.根据权利要求1所述人脸皮肤识别方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征点坐标，确定人脸皮肤置信区域包括：将所述人脸外轮廓特征点坐标内缩第一预设倍数，获得内缩人脸外轮廓特征点坐标；依据所述内缩人脸外轮廓特征点坐标，确定出所述内缩人脸外轮廓特征点坐标包围的所述人脸置信区域；将所述五官特征点坐标外扩第二预设倍数，获得外扩五官特征点坐标；依据所述外扩五官特征点坐标，确定出所述外扩五官特征点坐标包围的所述五官置信区域；将所述人脸置信区域中非所述五官置信区域的区域，确定为所述人脸皮肤置信区域。3.根据权利要求2所述人脸皮肤识别方法，其特征在于，所述将所述人脸外轮廓特征点坐标内缩第一预设倍数，获得内缩人脸外轮廓特征点坐标包括：依据Pnew1＝P1(1-rate1)+Pcenter1*rate1，计算所述内缩人脸外轮廓特征点坐标；其中，P1为所述人脸外轮廓特征点坐标，Pcenter1为所述人脸外轮廓特征点坐标的质心，Pnew1为所述内缩人脸外轮廓特征点坐标，rate1为所述第一预设倍数，所述第一预设倍数大于0；所述将所述五官特征点坐标外扩第二预设倍数，获得外扩五官特征点坐标包括：依据Pnew2＝P2(1-rate2)+Pcenter2*rate2，计算所述外扩五官特征点坐标；其中，P2为所述五官特征点坐标，Pcenter2为所述五官特征点的质心，Pnew2为所述外扩五官特征点坐标，rate2为所述第二预设倍数，所述第二预设倍数小于0。4.根据权利要求1所述人脸皮肤识别方法，其特征在于，所述计算所述中间图像中每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离，得到以各个所述加权距离为像素值的加权距离图包括：依据以下公式，计算每一像素点与所述中间平均颜色值的加权距离：di,j=WL×(Li,j-Lmean)2+Wa×(ai,j-amean)2+Wb×(bi,j-bmean)2]]>其中，WL、Wa、Wb为所述预设颜色空间中三个通道的权值，(Li,j,ai,j,bi,j)为所述中间图像中像素点(i,j)的三个通道的颜色值，(Lmean,amean,bmean)为所述中间平均颜色值，di,j为所述加权距离图中像素点(i,j)的像素值。5.一种人脸皮肤识别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待识别图像中人脸特征点坐标，所述人脸特征点坐标包括人脸外轮廓特征点坐标和五官特征点坐标；第一确定模块，用于基于所述人脸特征点坐标，确定人脸置信区域，所述人脸置信区域包括人脸皮肤置信区域和五官置信区域；第一计算模块，用于计算位于所述待识别图像中的人脸皮肤置信区域的，所有像素点的平均RGB颜色值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，何茜，
申请(专利权)人：北京云图微动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11