【技术实现步骤摘要】
人脸检测方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及生物识别
，尤其涉及一种人脸检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
人脸识别是生物特征技术的一项热门的研究领域，与其他生物特征技术相比，人脸识别技术具有非接触性、友好性等优势。人脸识别系统已经在越来越多的场合进行使用，例如移动终端解锁系统、电脑开机登录系统、门禁系统。另外，人脸识别还应用在刑事侦查，监控系统等领域。现有的人脸检测方法，当输入分辨率大或场景复杂的图像时，由于输入数据复杂、数据量大，检测速度较慢，效率低；另外，现有的人脸检测方法容易出现误检。
技术实现思路
本专利技术提供一种人脸检测方法、装置及计算机可读存储介质，能够降低图像的复杂度，加快人脸检测的速度和准确率，提升效率。为实现上述目的，本专利技术提供一种人脸检测方法，该方法包括：获取待检测的人脸图像；通过颜色空间转换将人脸图像转换到亮度跟色度分离的颜色空间；根据人体肤色特征提取人脸在所述颜色空间中的肤色信息分布范围；判断所述人...
【技术保护点】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n获取待检测的人脸图像；/n通过颜色空间转换将人脸图像转换到亮度跟色度分离的颜色空间；/n根据人体肤色特征提取人脸在所述颜色空间中的肤色信息分布范围；/n判断所述人脸图像中的每个像素点在颜色空间中的三个分量值是否均落入所述肤色信息分布范围内；/n若所述人脸图像中的像素点在颜色空间中的三个分量值均落入所述肤色信息分布范围内，则将该像素点设置为第一标记；/n若所述人脸图像中的像素点的在颜色空间中的三个分量值没有同时落入所述肤色信息分布范围内，则将该像素点设置为第二标记；/n将第一标记的所有像素点划分为人脸区域，并将第二标...
【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
获取待检测的人脸图像；
通过颜色空间转换将人脸图像转换到亮度跟色度分离的颜色空间；
根据人体肤色特征提取人脸在所述颜色空间中的肤色信息分布范围；
判断所述人脸图像中的每个像素点在颜色空间中的三个分量值是否均落入所述肤色信息分布范围内；
若所述人脸图像中的像素点在颜色空间中的三个分量值均落入所述肤色信息分布范围内，则将该像素点设置为第一标记；
若所述人脸图像中的像素点的在颜色空间中的三个分量值没有同时落入所述肤色信息分布范围内，则将该像素点设置为第二标记；
将第一标记的所有像素点划分为人脸区域，并将第二标记的所有像素点划分为背景区域，得到一个区分开人脸区域和背景区域的二值化图像；
对所述二值化图像进行形态学处理进行肤色区域分割而获得所述人脸图像中的人脸区域图像；
将所述人脸区域图像输入预先训练好的神经网络模型进行人脸检测，并输出人脸检测结果。
2.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述通过颜色空间转换将人脸图像转换到亮度跟色度分离的颜色空间的步骤之前还包括步骤：对待检测的人脸图像进行色彩平衡处理。
3.如权利要求2所述的人脸检测方法，其特征在于，所述对待检测的人脸图像进行色彩平衡处理的步骤具体包括如下步骤：
计算所述待检测的人脸图像的R、G和B这3个分量的均值avgR、avgG和avgB及总的均值avgGray；
根据求得的所述均值avgR、avgG和avgB及总的均值avgGray计算R、G和B各分量的调整系数aR、aG和aB，其中：
aR＝avgGray/avgR；
aG＝avgGray/avgG；
aB＝avgGray/avgB；
利用求得的调整系数aR、aG和aB调整所述待检测的人脸图像中每个像素点的R、G和B分量值，即
R＝R*aR；
G＝G*aG；
B＝B*aB；
将调整后的R、G和B分量中分量值大于255的值调整为255。
4.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述亮度跟色度分离的颜色空间为YCbCr颜色空间。
5.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述获得人脸图像中的人脸区域图像的步骤还包括步骤：
对所述二值化图像先进行腐蚀操作，并进行膨胀处理，以突出脸部区域，进而获得所述待检测的人脸图像中的人脸区域图像。
6.一种人脸检测装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗胜寅，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。