一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法技术

本发明专利技术公开了一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法，包括：图片预处理：通过摄像头拍摄到照片，对照片进行图片预处理；人脸检测：采用HOG人脸检测，将RGB图像转换为灰度图，从该灰度图像中依次取出小的特定矩形图像形成特定矩形区域，将该矩形区域输入训练好的检测模型中判断是否为人脸；人脸识别：将通过人脸检测获取到的人脸图像，输入到由卷积神经网络构建的编码网络，对人脸图像进行编码后，与模型编码库中所有编码比对，找出最相近的编码，从而实现人脸识别。本发明专利技术针对于煤矿矿井的特殊作业环境，开发的抗强逆光/背光干扰的人脸识别技术；实现了矿井拍照曝光不佳情况下，实时准确的人脸识别。

【技术实现步骤摘要】
一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法
本专利技术涉及人脸识别
，特别涉及一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法。
技术介绍
煤矿矿井由于光照不佳，导致拍摄的照片容易出现照片太暗、曝光不均匀、背景掩盖人脸等情况，使得人脸识别在非均光照下识别率较低而误判率较高，因此研究一种有效的非均匀光照环境下人脸图像的光照处理方法是一个值得研究和探索的课题。目前，国内外学者在针对低照度非均匀光照环境下人脸图像的光照处理中已取得不少成果。主要分为两大类：采用图像增强方法和重新构造光源模型，重新构造光源模型需要大量处于不同光照环境下的图像，数据量大，计算复杂，使用范围受到一定程度的限制。对于图像增强的方法，从初期的空域变换方法到频域、梯度域方法，再到不同颜色空间的彩色图像光照处理方法。能够提升图像的整体亮度，恢复阴影区域的细节信息，但仍然存在一定的不足：1)涉及的参数很多，不易选取，如果参数选取不当，效果会不理想；2)对比度不强，丢失了一些纹理细节信息，阴影边缘不能完全消除。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：针对于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法，其特征在于，包括：/n图片预处理：通过摄像头拍摄到照片，对照片进行图片预处理；/n人脸检测：采用HOG人脸检测，将RGB图像转换为灰度图，从该灰度图像中依次取出小的特定矩形图像形成特定矩形区域，将该矩形区域输入训练好的检测模型中判断是否为人脸；/n人脸识别：将通过人脸检测获取到的人脸图像，输入到由卷积神经网络构建的编码网络，对人脸图像进行编码后，与模型编码库中所有编码比对，找出最相近的编码，从而实现人脸识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法，其特征在于，包括：
图片预处理：通过摄像头拍摄到照片，对照片进行图片预处理；
人脸检测：采用HOG人脸检测，将RGB图像转换为灰度图，从该灰度图像中依次取出小的特定矩形图像形成特定矩形区域，将该矩形区域输入训练好的检测模型中判断是否为人脸；
人脸识别：将通过人脸检测获取到的人脸图像，输入到由卷积神经网络构建的编码网络，对人脸图像进行编码后，与模型编码库中所有编码比对，找出最相近的编码，从而实现人脸识别。


2.根据权利要求1所述的一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法，其特征在于，所述图片预处理包括以下步骤：
S101：提高照片的曝光度的同时，提高照片像素间的对比度，增强照片亮度和清晰度；
S102：利用图像直方图对照片像素间对进行调整，从而实现提高照片清晰度的效果；
S103：利用限制对比度自适应直方图均衡化算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来改变图像对比度，在最大程度保存图像信息的情况下，提高图像清晰度及亮度。


3.根据权利要求2所述的一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法，其特征在，所述S101中将照片像素值加上特定常数提高亮度，将像素值都乘以特定常数提高对比度，采用运算公式为：
g(x,y)＝αf(x,y)+β
其中：g(x,y)为照片处理后的像素值，f(x,y)为照片处理前的像素值，α和β为常数。


4.根据权利要求2所述的一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法，其特征在于，经过所述步骤S101-S103后，进行人脸识别，在检测到人脸位置后，将人脸图像取出，再次进行步骤S101-S103的图片预处理。


5.根据权利要求1所述的一种用于煤矿井下逆光环境中光照补偿的人脸识别方法，其特征在于，对所述特定矩形图像的每一个点分别沿x和y轴方向求梯度，求...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭继国，逯峰，杨木易，张波，王刚，王金满，
申请(专利权)人：青岛北斗天地科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37