一种人脸识别方法及人脸识别装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种人脸识别方法，属于生物特征识别领域，解决现有技术中人脸识别效率低下的问题。所述方法包括：检测摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值；采集所述显示屏前方的人脸图像；判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，若否，对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像；对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别。本发明专利技术的人脸识别方法在电子设备处于拍照模式时自动调整显示屏亮度至最强，为人脸拍摄提供充足光照，不仅提高了人脸识别效率，还通过对人脸图像进行非线性变换处理，进一步提高了获取的人脸图像的质量，从而提高了人脸识别准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物特征识别领域，尤其涉及一种人脸识别方法及人脸识别装置。
技术介绍
生物特征识别技术广泛应用于生活中的各个领域，其中，人脸识别技术因其特征采集方便、卫生等特点，应用最为广泛。现有技术中，人脸识别过程通常包括：图像采集、图像处理、特征提取和人脸识别几个步骤。其中，图像采集步骤用于获取人脸图像；图像处理步骤用于对人脸图像进行去噪、人脸对齐等预处理；特征提取步骤用于根据预先设定的模型提取预处理图像中的人脸特征；人脸识别步骤用于基于预设的人脸特征库对提取的人脸特征进行识别。其中，图像采集和图像处理步骤得到的预处理后图像的质量直接影响人脸识别的效率和准确率。随着人工智能设备的发展和推广，采用电子设备拍照获取人脸图像的应用日趋广泛，然而自然环境光照会直接影响电子设备获取的人脸图像质量，因此，现有的电子设备拍摄人脸图像严重依赖自然环境光照，自然环境光照的强弱直接影响了人脸识别的效率和准确率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种人脸识别方法及人脸识别装置，以解决现有电子设备拍摄人脸图像对自然环境光照的过度依赖的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种人脸识别方法，应用于具有显示屏的电子设备，包括：检测摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值；采集所述显示屏前方的人脸图像；判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，若否，对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像；对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种人脸识别装置，应用于具有显示屏的电子设备，所述装置包括：亮度调整模块，用于检测摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值；图像采集模块，用于采集所述亮度调整模块调整亮度后的显示屏前方的人脸图像；判断处理模块，用于判断所述图像采集模块采集的人脸图像是否满足人脸识别的要求，若否，对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像；人脸识别模块，用于对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括显示屏，所述电子设备还包括本专利技术实施例中的人脸识别装置。这样，本专利技术实施例中，通过检测摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值；采集所述显示屏前方的人脸图像；判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，若否，对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像；对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别，解决了现有电子设备拍摄对自然环境光照过于依赖的问题。本专利技术的人脸识别方法在电子设备处于拍照模式时自动调整显示屏亮度至最强，为人脸拍摄提供充足光照，不仅提高了人脸识别效率，还通过非线性变换处理，进一步提高了获取的人脸图像的质量，从而提高了人脸识别准确率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例一的人脸识别方法流程图；图2是本专利技术实施例二的人脸识别方法流程图之一；图3是本专利技术实施例二的人脸识别方法流程图之二；图4是本专利技术实施例三的人脸识别装置结构图；图5是本专利技术实施例四的人脸识别装置结构图之一；图6是本专利技术实施例四的人脸识别装置结构图之二。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一：本实施例提供了一种人脸识别方法，应用于具有显示屏的电子设备，如图1所示，所述人脸识别方法包括步骤10至步骤13。所述电子设备可以为手机、PAD、平板电脑、人脸识别机等。步骤10，检测电子设备的摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值。在进行人脸识别之前，首先需要检测摄像头是否处于开启状态，以便通过摄像头采集人脸图像。具体实施时，可以通过电子设备的系统接口读取摄像头的状态信息，或者直接读取摄像头控制寄存器的数据，以判断摄像头是否处于开启状态。当摄像头处于关闭状态时，首先通过电子设备的系统接口或者向摄像头的控制寄存器写入控制指令以开启摄像头。在检测到摄像头处于开启状态后，将电子设备的显示屏的亮度值调整至最大值。对于不同型号或品牌的显示屏，其可调整达到的最大亮度值可能不同，通常操作系统会设置显示屏亮度调节接口，通过所述亮度调节接口，可以将所述显示屏的亮度调整至最大值。具体实施时，还可以根据不同显示屏型号和品牌的参数表中最大亮度值的参数，直接设置显示屏控制寄存器的值，以将显示屏的亮度值调整至最大值。步骤11，采集所述显示屏前方的人脸图像。所述电子设备的摄像头与所述显示屏位于所述电子设备朝向用户的一侧。所述摄像头分布于所述显示屏的四周或上、下、左、右的某一个或某两个位置。在进行人脸识别之前，需要采集人脸图像。具体实施时，待识别用户的人脸面对用于进行人脸识别的电子设备的显示屏，电子设备控制摄像头采集所述显示屏前方的待识别用户的人脸图像。由于显示屏的亮度值已经调整至最大值，显示屏发出的光照射在显示屏前方的人脸上，为人脸拍摄提供充足的光照，对于光线较暗的环境，此时采集的所述显示屏前方的人脸图像的亮度会比较高，可以有效地提高采集的人脸图像的质量。步骤12，判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，若否，对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像。对于采集的所述显示屏前方的人脸图像，首先判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求。若采集的所述显示屏前方的人脸图像不满足人脸识别的要求，对所述人脸图像进行非线性变换处理，使得非线性变换处理后得到的人脸图像满足人脸识别要求，便于后续的人脸识别。若采集的所述显示屏前方的人脸图像满足人脸识别的要求，可以直接用于后续的人脸识别。步骤13，对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别。所述满足人脸识别要求的人脸图像包括：判断为满足人脸识别要求的所述人脸图像、进行非线性变换处理后得到的满足人脸识别要求的人脸图像。对满足人脸识别要求的人脸图像进行人脸识别时，首先需要进行预处理，获得待识别人脸图像。例如，对采集的所述人脸图像进行人脸检测，提取出人脸区域；然后，对经过提取得到的人脸区域进行人脸对齐处理等；最后，提取所述待识别人脸图像中的待识别人脸特征，并基于预设人脸特征库对所述待识别人脸特征进行人脸识别。本专利技术实施例，通过检测摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值；采集所述显示屏前方的人脸图像；判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，对不满足人脸识别要求的所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像；对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别，解决了现有电子设备拍摄对自然环境光照过于依赖的问题，提高了低光照环境下人脸识别的效率和准确率。本专利技术的人脸识别方法不仅通过提高显示屏的亮度对人脸拍照进行补光，提高了人脸识别效率，还通过非线性变换处理，进一步提高了获取的人脸图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸识别方法，应用于具有显示屏的电子设备，其特征在于，所述方法包括：检测摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值；采集所述显示屏前方的人脸图像；判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，若否，对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像；对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，应用于具有显示屏的电子设备，其特征在于，所述方法包括：检测摄像头处于开启状态后，将所述显示屏的亮度值调整至最大值；采集所述显示屏前方的人脸图像；判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，若否，对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像；对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述人脸图像是否满足人脸识别的要求，包括：获取采集的所述人脸图像的亮度平均值；当所述亮度平均值小于预设阈值时，采集的所述人脸图像满足人脸识别的要求，否则，采集的所述人脸图像不满足人脸识别的要求。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行非线性变换处理后得到满足人脸识别要求的人脸图像，包括：对所述人脸图像的灰度值范围进行改变以锐化所述人脸图像中的人脸区域，得到满足人脸识别要求的人脸图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像的灰度值范围进行改变包括对所述人脸图像的灰度值进行函数变换，所述进行函数变换时包括变换系数a和变换系数b，所述变换系数a和变换系数b是通过构建人脸图像训练样本集合并以交叉验证所述人脸图像训练样本集合中的测试样本的人脸识别准确率的方式获得。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述满足人脸识别要求的人脸图像包括：判断为满足人脸识别要求的所述人脸图像、进行非线性变换处理后得到的满足人脸识别要求的人脸图像。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述对满足人脸识别要求的所述人脸图像进行识别的步骤之后，还包括：恢复所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄磊，蔡利君，刘昌平，张健，
申请(专利权)人：汉王科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11