人脸识别处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种人脸识别处理方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：在获取到人脸识别指令时，确定当前图像对应的亮度直方图；根据亮度直方图，将当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像；对目标图像进行人脸识别。本申请的方法通过根据图像亮度直方图，对图像亮度进行调整，以将偏暗的人脸区域进行提亮，从而提高了人脸识别的成功率，改善了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别处理方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，特别涉及一种人脸识别处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前，人脸识别技术在终端设备、安防、监控等多个领域均有广泛的应用。人脸识别算法的准确率、鲁棒性已成为衡量人脸识别算法以及相关整合产品的一个常用标准。在实际使用时，人脸识别算法的表现与输入图像的质量有很强的相关性，如果输入图像质量不佳则会让人脸识别算法表现大打折扣，从而影响最终的识别率。为此，相关技术中，通过采用自动曝光控制系统，对人脸亮度进行控制，以保证突出人像。但是，申请人发现当处于逆光场景下，在利用上述方式获取图像时，由于人像背景的亮度很强，自动曝光控制系统会受背景亮度的影响，而导致控制整幅图像的亮度增益比较弱，从而导致最终获取的图像中人像区域仍偏暗，这就使得人脸识别的成功率仍然比较低，影响用户体验。
技术实现思路
本申请旨在至少在一定程度上解决上述的技术缺陷之一。为此，本申请的第一个目的在于提出一种人脸识别处理方法，该方法通过根据图像亮度直方图，对图像亮度进行调整，以将偏暗的人脸区域进行提亮，从而提高了人脸识别的成功率，改善了用户体验。本申请的第二个目的在于提出一种人脸识别处理装置。本申请的第三个目的在于提出一种终端设备。本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。为了实现上述目的，本申请第一方面实施例的人脸识别处理方法，包括：在获取到人脸识别指令时，确定当前图像对应的亮度直方图；根据所述亮度直方图，将所述当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像；对所述目标图像进行人脸识别。为了实现上述目的，本申请第二方面实施例的人脸识别处理装置，包括：确定模块，用于在获取到人脸识别指令时，确定当前图像对应的亮度直方图；调整模块，用于根据所述亮度直方图，将所述当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像；识别模块，用于对所述目标图像进行人脸识别。为了实现上述目的，本申请第三方面实施例的终端设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，以实现第一方面实施例所述的人脸识别处理方法。为了实现上述目的，本申请第四方面实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面实施例所述的人脸识别处理方法。本申请公开的技术方案，具有如下有益效果：通过获取到人脸识别指令，对当前图像对应的亮度直方图进行确定，然后根据确定的亮度直方图，将当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像，然后根据目标图像进行人脸识别。由此，通过根据图像亮度直方图，对图像亮度进行调整，以将偏暗的人脸区域进行提亮，从而提高了人脸识别的成功率，改善了用户体验。本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。附图说明本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，图1是根据本申请一个实施例的人脸识别处理方法的流程图；图2是根据本申请另一个实施例的人脸识别处理方法的流程图；图3是根据本申请一个实施例的将当前图像进行线性拉伸处理得到目标图像的流程图；图4是根据本申请一个实施例的将当前图像进行均衡化处理得到目标图像的流程图；图5(a)是本申请一个实施例的对各像素未进行亮度调节的原始图像示意图；图5(b)是本申请一个实施例的对各像素进行亮度调节后的图像示意图；图6是根据本申请一个实施例的人脸识别处理装置的结构示意图；图7是根据本申请一个实施例的终端设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。为了解决相关技术中，在处于逆光场景下，通过采用自动曝光控制系统获取图像时，由于人像背景的亮度很强，自动曝光控制系统会因为背景亮度的影响，控制整幅图像的亮度增益比较弱，从而导致最终获取的图像中人像区域偏暗，这就使得人脸识别的成功率仍然比较低，影响用户体验的问题，提出了一种人脸识别处理方法。本申请提供的人脸识别处理方法，在获取到人脸识别指令时，首先确定当前图像对应的亮度直方图，然后根据确定的亮度直方图，将当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像，然后根据目标图像进行人脸识别。由此，通过根据图像亮度直方图，对图像亮度进行调整，以将偏暗的人脸区域进行提亮，从而提高了人脸识别的成功率，改善了用户体验。下面参考附图描述本申请实施例的人脸识别处理方法、装置、设备及存储介质。首先结合图1，对本申请的人脸识别处理方法进行具体说明。图1是根据本申请一个实施例的人脸识别处理方法的流程图。如图1所示，本申请的人脸识别处理方法可以包括以下步骤：步骤101，在获取到人脸识别指令时，确定当前图像对应的亮度直方图。具体的，本申请实施例提供的人脸识别处理方法，可以由本申请提供的终端设备执行。其中，终端设备中设置有人脸识别处理装置，以实现对当前图像处理进行控制。其中，本实施例中终端设备可以是任意具有拍照功能的硬件设备，比如智能手机、照相机、个人计算机(personalcomputer，简称为PC)等等，本申请对此不作具体限定。在本实施例中亮度直方图，是指在图像的直方图中，横轴代表的是图像中的亮度，由左向右，从全黑逐渐过渡到全白；纵轴代表的则是图像中处于这个亮度范围的像素的相对数量。其中，人脸识别指令，可以是用户在利用终端设备进行拍照时触发的，从而使终端通过人脸识别，将当前拍摄的图像根据人脸进行分类存储；或者，也可以是终端在收到需要进行人脸验证指令时，自动触发的，比如，若终端设备中某一应用的打开验证方式为人脸验证，那么当用户触发打开该应用时，即可自动触发人脸识别指令，从而终端设备即可启动其内部的摄像头以获取当前的图像等等，本实施例对此不做限定。其中，获取与当前图像对应的亮度直方图时，可以是先将当前图像转换为灰度图像，然后根据灰度图像获取对应的亮度直方图；或者，可以直接根据当前图像获取对应的亮度直方图，本申请对此不作具体限定。步骤102，根据亮度直方图，将当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像。具体的，获取到当前图像对应的亮度直方图之后，本申请的人脸识别处理装置即可根据亮度直方图，通过预设的方式对当前图像中各像素进行亮度调整，得到对应的目标图像。其中，预设的方式可以根据实际需要进行对应设置，比如，可以为直方图均衡化、直方图线性拉伸等，本申请对此不作具体限定。举例来说，若预设的方式为直接根据亮度直方图中像素的分布统计结果，对当前图像中各像素进行亮度调整，那么本申请可以通过比较亮度直方图中亮度高的像素数和亮度低的像素数的比例，以确定当前图像中亮度量的像素数比亮度低的像素数相差多少，然后根据差值对当前图像中各像素进行相应调整，得到目标图像。步骤103，对目标图像进行人脸识别。具体的，在获取到目标图像之后，人脸识别处理装置即可根据目标图像进行人脸识别操作，以对图像中人物身份进行准确识别。需要说明的是，目前的自动曝光控制方法中，均需要首先识别到人脸后，再基于人脸进行曝光控制，而当人脸区本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别处理方法，其特征在于，包括：在获取到人脸识别指令时，确定当前图像对应的亮度直方图；根据所述亮度直方图，将所述当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像；对所述目标图像进行人脸识别。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别处理方法，其特征在于，包括：在获取到人脸识别指令时，确定当前图像对应的亮度直方图；根据所述亮度直方图，将所述当前图像中各像素进行亮度调整，以得到目标图像；对所述目标图像进行人脸识别。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述亮度直方图，将所述当前图像中各像素进行亮度调整，包括：根据所述亮度直方图，将所述当前图像进行线性拉伸处理、或者均衡化处理，以得到所述目标图像。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述亮度直方图包括不同亮度与像素比例的对应关系；所述将所述当前图像进行线性拉伸处理，包括：根据所述亮度直方图，确定所述当前图像对应的待调整亮度范围；根据人脸识别算法对应的目标亮度范围及所述待调整亮度范围，将所述当前图像中的各像素进行亮度调整。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述亮度直方图包括不同亮度与像素比例的对应关系；所述将所述当前图像进行均衡化处理，包括：根据所述亮度直方图，确定所述当前图像中各亮度等级下的像素数量；根据所述当前图像中包括的总像素数量及各亮度等级下的像素数量，确定所述当前图像对应的亮度映射关系；根据所述亮度映射关系，将所述当前图像中的各像素进行亮度调整。5.如权利要求1-4任一所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44