一种人脸识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸识别方法、装置及存储介质，其中方法包括将采集到的原始图像转换为HSB颜色格式的预处理图像；基于最大类间方差法对所述预处理图像进行处理，得到由目标图像与背景图像组成的分割图像；对所述分割图像进行形态学处理，得到除杂后的待比对图像；根据所述待比对图像的人脸偏心度、人脸圆形度、以及人脸与人脸背景比例的计算结果进行人脸识别。本发明专利技术实施例提供的人脸识别方法、装置及存储介质，降低了环境因素的干扰，优化了人脸识别的处理过程，极大地提高了人脸识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法、装置及存储介质
本专利技术涉及人脸识别
，尤其是涉及一种人脸识别方法。
技术介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，其通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。在现有技术中，通过采用获取人脸图片，提取人脸的五官特征值，与多个原始图片及现场采集图片进行直接对比的方法来实现对人脸的识别。但是，由于人脸图像受背景和光照干扰影响大，面部打光不均与恶劣的环境因素均会导致提取的五官人脸特征值失真，精度与准确率降低，进而给后续的对比识别带来不利影响，导致不能准确地识别人脸。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人脸识别方法，以解决现有的人脸识别方法识别准确率较低的技术问题，通过降低环境因素的干扰，构建有针对性的人脸识别特征值，优化了人脸识别的处理过程，有效地提高了人脸识别的准确率。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种人脸识别方法，其包括：将采集到的原始图像转换为HSB颜色格式的预处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：/n将采集到的原始图像转换为HSB颜色格式的预处理图像；/n基于最大类间方差法对所述预处理图像进行处理，得到由目标图像与背景图像组成的分割图像；/n对所述分割图像进行形态学处理，得到除杂后的待比对图像；/n根据所述待比对图像的人脸偏心度、人脸圆形度、以及人脸与人脸背景比例的计算结果进行人脸识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
将采集到的原始图像转换为HSB颜色格式的预处理图像；
基于最大类间方差法对所述预处理图像进行处理，得到由目标图像与背景图像组成的分割图像；
对所述分割图像进行形态学处理，得到除杂后的待比对图像；
根据所述待比对图像的人脸偏心度、人脸圆形度、以及人脸与人脸背景比例的计算结果进行人脸识别。


2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述待比对图像的人脸偏心度的计算方式为：
采用第一公式计算所述人脸偏心度：



其中，(x0，y0)为人脸质心坐标且m为待比对图像的宽度，n为待比对图像的高度，e为人脸偏心度，L为人脸长轴，(xi，yi)为人脸第i个轮廓点的坐标。


3.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述待比对图像的人脸圆形度的计算方式为：
采用第二公式计算所述人脸圆形度：



其中，m为待比对图像的宽度，n为待比对图像的高度，ee为人脸圆形度，r为人脸外接圆半径，(xi，yi)为人脸第i个轮廓点的坐标。


4.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述待比对图像的人脸与人脸背景比例的计算方式为：
采用第三公式计算人脸与人脸背景比例：



其中，K为人脸与人脸背景比例，m为待比对图像的宽度，n为待比对图像的高度，M为背景图像的宽度，N为背景图像的高度，A(i，j)为目标图像的像素点集合；B(i，j)为背景图像的像素点集合。


5.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，将采集到的原始图像转换为HSB颜色格式的预处理图像，具体为：
采用第四公式进行计算：









其中，R、G、B分别为原始图像的红色、绿色、蓝色对应的像素点；H、S、B分别为色度、饱和度、亮度。


6.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，基于最大类间方差法对所述预处理图像进行处理，得到由目标图像与背景图像组成的分割图像，具体为：
对所述预处理图像进行灰度处理，获得目标图像与背景图像，并计算每个灰度级的出现概率；
根据所述出现概率，计算所述目标图像与所述背景图像的像素概率，以及所述目标图像与所述背景图像的平均灰度值；
根据所述目标图像与所述背景图像的像素概率、所述目标图...

【专利技术属性】
技术研发人员：林凡，张秋镇，陈健民，周芳华，
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