一种人脸区域识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种人脸区域识别方法、装置及存储介质，该方法包括步骤：获取待识别图像，随机选择若干个椭圆形区域作为初始特征对象；计算初始特征对象的亲和度；根据亲和度大小选择多个初始特征对象进行复制操作和特征优化操作，得到多个候选特征对象；根据预设的选择规则对候选特征对象进行迭代选择，以选择其中一部分的候选特征对象进行下一次复制操作和特征优化操作的迭代中，同时确定当前最优特征对象；当迭代次数达到预设的第一阈值时或者当当前最优特征对象对应的前后两次迭代的亲和度的差值小于预设的第二阈值，则停止迭代选择，将当前最优特征对象作为人脸区域。本发明专利技术通过进化选择算法，能准确、快速地定位人脸区域，且简单易操作。

A face region recognition method, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种人脸区域识别方法、装置及存储介质
本专利技术涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸区域识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
人脸识别系统是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术具有广阔的发展前景。而人脸区域识别提取历来是人脸识别系统中的难点问题。现有的一些人脸区域识别方法普遍存在识别算法复杂、识别速度慢和准确性不高的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种人脸区域识别方法、装置及存储介质，通过进化选择算法，能准确、快速地定位人脸区域，且简单易操作。为实现上述目的，本专利技术一实施例提供了一种人脸区域识别方法，包括以下步骤：获取待识别图像，随机选择若干个椭圆形区域作为初始特征对象；计算所述初始特征对象的亲和度；根据亲和度大小选择多个初始特征对象进行复制操作，得到多个待优化特征对象；将所述待优化特征对象进行特征优化操作，得到多个候选特征对象；根据预设的选择规则对所述候选特征对象进行迭代选择，以选择其中一部分的所述候选特征对象进行下一次复制操作和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸区域识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待识别图像，随机选择若干个椭圆形区域作为初始特征对象；/n计算所述初始特征对象的亲和度；/n根据亲和度大小选择多个初始特征对象进行复制操作，得到多个待优化特征对象；/n将所述待优化特征对象进行特征优化操作，得到多个候选特征对象；/n根据预设的选择规则对所述候选特征对象进行迭代选择，以选择其中一部分的所述候选特征对象进行下一次复制操作和特征优化操作的迭代中，同时确定当前最优特征对象；/n当迭代次数达到预设的第一阈值时或者当所述当前最优特征对象对应的前后两次迭代的亲和度的差值小于预设的第二阈值，则停止迭代选择，将所述当前最优特征对象作为人...

【技术特征摘要】
1.一种人脸区域识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待识别图像，随机选择若干个椭圆形区域作为初始特征对象；
计算所述初始特征对象的亲和度；
根据亲和度大小选择多个初始特征对象进行复制操作，得到多个待优化特征对象；
将所述待优化特征对象进行特征优化操作，得到多个候选特征对象；
根据预设的选择规则对所述候选特征对象进行迭代选择，以选择其中一部分的所述候选特征对象进行下一次复制操作和特征优化操作的迭代中，同时确定当前最优特征对象；
当迭代次数达到预设的第一阈值时或者当所述当前最优特征对象对应的前后两次迭代的亲和度的差值小于预设的第二阈值，则停止迭代选择，将所述当前最优特征对象作为人脸区域。


2.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述获取待识别图像，随机选择若干个椭圆形区域作为初始特征对象，具体包括：
获取待识别图像，以所述待识别图像的左下角为圆心建立坐标轴；其中，所述待识别图像的宽度为x，长度为y，其坐标记为(x,y)；
设定椭圆形区域的编码为(i,j,w,h)；其中，(i,j)是所述椭圆形区域外切矩形的左下角坐标，w是所述椭圆形区域的短轴，h是所述椭圆形区域的长轴；
根据约束条件采用综合随机和先验知识的初始化方式随机选择若干个椭圆形区域作为初始特征对象；其中，所述约束条件为0≤i≤x,0≤j≤y,0≤i+w≤x,0≤j+h≤y。


3.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述计算所述初始特征对象的亲和度，具体包括：
计算所述初始特征对象的灰度起伏次数的密度；
计算所述初始特征对象的波峰均值和波谷均值的灰度差；
根据所述密度和所述灰度差，得到所述初始特征对象的的亲和度。


4.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述根据亲和度大小选择多个初始特征对象进行复制操作，得到多个待优化特征对象，具体包括：
根据亲和度大小对所述初始特征对象进行降序排列，选择排列在前的多个所述初始特征对象；
对选定多个所述初始特征对象进行复制操作，得到多个待优化特征对象；其中，复制操作为Cj为所述初始特征对象，Ij为元素值为1的qj维向量，1≤j≤k，1≤s≤j,qj为所述初始特征对象Cj复制后的规模；Int[]为上取整函数，k为选择的所述初始特征对象的个数，Nc为复制操作后得到的所述待优化特征对象的个数，1≤k＜Nc；f(Cj)为亲和度函数。


5.如权利要求2所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述将所述待优化特征对象进行特征优化操作，得到多个候选特征对象，具体包括：
以预设的第一概率选择一个或多个所述待优化特征对象，并获取所述待优化特征对象的编码；
对所述待优化特征对象的所述编码其中一位或多位进行变异操作；其中，所述编码包括四位，分别是i,j,w,h；
将变异后的所述待优化特征对象和未变异的所述待优化特征对象整合起来，得到多个候选特征对象。


6.如权利要求4所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述根据预设的选择规则对所述候选特征对象进行迭代选择...

【专利技术属性】
技术研发人员：张秋镇，林凡，陈健民，杨峰，
申请(专利权)人：广州杰赛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44