人脸图像抓拍质量分析方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了人脸图像抓拍质量分析方法和系统，其通过对目标场景进行连续多次拍摄获得关于目标场景的若干场景图像，并从该场景图像中提取得到人脸画面对应的像素区域，并根据人脸画面对应的像素区域的分辨率状态，选择其中两个像素区域作为目标像素区域，最后根据两个目标像素区域之间在色度值分布状态上的差异，确定对目标场景进行人脸图像抓拍的质量优劣，其能够以多个连续拍摄得到的场景图像为基础，通过对场景图像进行关于分辨率状态的摘选处理，以此得到相应的两个目标像素区域，再从色度值分布差异状态层面上对该两个目标像素区域进行人脸图像抓拍的质量优劣，从而提高人脸图像识别的可靠性以及改善人脸图像识别的识别效率。

【技术实现步骤摘要】
人脸图像抓拍质量分析方法和系统
本专利技术涉及图像分析处理的
，特别涉及人脸图像抓拍质量分析方法和系统。
技术介绍
人脸图像识别广泛应用于不同场合中，其通过对目标对象进行拍摄，并对拍摄得到的人物图像进行识别处理，从而快速地和准确地确定目标对象的身份信息，以便于进一步对目标对象进行适应性的响应。但是，人脸识别的准确高低决定于人脸图像的抓拍质量，而现有技术通常都是以图像分辨率为依据判断人脸图像抓拍质量的高低，这种抓拍质量的判断方式标准单一，其难以对人脸图像的抓拍质量进行全面的和准确的分析判断，从而严重地制约人脸图像识别的可靠性以及不利于改善人脸图像识别的识别效率。
技术实现思路
针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供人脸图像抓拍质量分析方法和系统，其通过对目标场景进行连续多次拍摄，以此相应地获得关于该目标场景的若干场景图像，并对该场景图像进行预处理，从而确定该场景图像中人脸画面对应的像素区域，并获取该人脸画面对应的像素区域在若干该场景图像中各自的分辨率状态，并根据该分辨率状态，从若干该像素区域中摘选其中两个像素区域作为目标像素区域，再获取两个该目标像素区域各自的色度值分布状态，并根据两个该目标像素区域之间在色度值分布状态上的差异，确定对该目标场景进行人脸图像抓拍的质量优劣；可见，该人脸图像抓拍质量分析方法和系统通过对目标场景进行连续多次拍摄获得关于目标场景的若干场景图像，并从该场景图像中提取得到人脸画面对应的像素区域，并根据人脸画面对应的像素区域的分辨率状态，选择其中两个像素区域作为目标像素区域，最后根据两个目标像素区域之间在色度值分布状态上的差异，确定对目标场景进行人脸图像抓拍的质量优劣，其能够以多个连续拍摄得到的场景图像为基础，通过对场景图像进行关于分辨率状态的摘选处理，以此得到相应的两个目标像素区域，再从色度值分布差异状态层面上对该两个目标像素区域进行分析处理，以此进行人脸图像抓拍的质量优劣，从而提高人脸图像识别的可靠性以及改善人脸图像识别的识别效率。本专利技术提供人脸图像抓拍质量分析方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤S1，对目标场景进行连续多次拍摄，以此相应地获得关于所述目标场景的若干场景图像，并对所述场景图像进行预处理，从而确定所述场景图像中人脸画面对应的像素区域；步骤S2，获取所述人脸画面对应的像素区域在若干所述场景图像中各自的分辨率状态，并根据所述分辨率状态，从若干所述像素区域中摘选其中两个像素区域作为目标像素区域；步骤S3，获取两个所述目标像素区域各自的色度值分布状态，并根据两个所述目标像素区域之间在色度值分布状态上的差异，确定对所述目标场景进行人脸图像抓拍的质量优劣；进一步，在所述步骤S1中，对目标场景进行连续多次拍摄，以此相应地获得关于所述目标场景的若干场景图像，并对所述场景图像进行预处理，从而确定所述场景图像中人脸画面对应的像素区域具体包括：步骤S101，按照相同时间间隔，对所述目标场景的同一位置区域进行连续多次拍摄，以此相应获得关于所述同一位置区域的若干场景图像；步骤S102，对若干所述场景图像进行灰度化转换处理，从而将若干所述场景图像分别转换为具有0-255灰度等级的灰度化场景图像；步骤S103，将所述灰度化场景图像中具有最大灰度等级差异值的相邻行像素和/或相邻列像素作为所述人脸画面的边界像素，再将所述边界像素包围的像素区域作为所述人脸画面对应的像素区域；进一步，在所述步骤S103中，所述人脸画面对应的像素区域中所述人脸画面对应的像素区域的顶点坐标具体过程包括：第一、利用下面公式(1)，根据所述灰度化场景图像中各点的灰度等级值得到相邻行像素和/或相邻列像素的灰度等级差异值,在上述公式(1)中，Hi+1,i表示相邻行像素中第i行像素与第i+1行像素之间的灰度等级差异值，Lj+1,j表示相邻列像素中第j列像素与第j+1列像素之间的灰度等级差异值，Aij表示所述灰度化场景图像中第i行第j列的灰度等级值，Ai+1j表示所述灰度化场景图像中第i+1行第j列的灰度等级值，Aij+1表示所述灰度化场景图像中第i行第j+1列的灰度等级值，n表示所述灰度化场景图像中的总行数，m表示所述灰度化场景图像中的总列数；第二，利用下面公式(2)，根据所述相邻行像素和/或相邻列像素的灰度等级差异值得到所述具有最大灰度等级差异值对应的像素行列值，在上述公式(2)中，i1表示所述灰度化场景图像中第i1行具有相邻行像素中的最大灰度等级差异值，j1表示所述灰度化场景图像中第j1列具有相邻列像素中的最大灰度等级差异值，表示将i的值从1取到n-1中使得所述Hi+1,i取得最大值时所对应的i值，表示将j的值从1取到m-1中使得所述Lj+1,j取得最大值时所对应的j值；第三、利用下面公式(3)，根据所述相邻行像素和/或相邻列像素的最大灰度等级差异值得到与所述最大灰度等级差异值最相近的灰度等级差异值对应的像素行列值，在上述公式(3)中，i2表示所述灰度化场景图像中第i2行的灰度等级差异值与相邻行像素中的最大灰度等级差异值之间的最小差异值，j2表示所述灰度化场景图像中第j2列的灰度等级差异值与相邻列像素中的最大灰度等级差异值的最小差异值，a表示对所述灰度化场景图像中的行数进行取值的变量，b表示对所述灰度化场景图像中的列数进行取值的变量，表示将a的值从1取到n-1且a≠i1使得所述取得最大值时所对应的a值，表示将b的值从1取到m-1且b≠j1使得所述取得最大值时所对应的b值；这样通过上述过程得到的i1,j1,i2,j2值得到所述人脸画面对应的像素区域的顶点坐标(i1,j1),(i1,j2),(i2,j1),(i2,j2)，再将上述四个顶点坐标连接其内部的像素区域即为所述人脸画面对应的像素区域；进一步，在所述步骤S2中，获取所述人脸画面对应的像素区域在若干所述场景图像中各自的分辨率状态，并根据所述分辨率状态，从若干所述像素区域中摘选其中两个像素区域作为目标像素区域具体包括：步骤S201，获取所述人脸画面对应的像素区域在若干所述场景图像中各自沿像素行方向或像素列方向的分辨率变化梯度值；步骤S202，将具有最大分辨率变化梯度值和具有最小分辨率变化梯度值的两个像素区域作为目标像素区域；进一步，在所述步骤S3中，获取两个所述目标像素区域各自的色度值分布状态，并根据两个所述目标像素区域之间在色度值分布状态上的差异，确定对所述目标场景进行人脸图像抓拍的质量优劣具体包括：步骤S301，获取两个所述目标像素区域各自包含的所有像素的色度值，并根据所述色度值确定两个所述目标像素区域任意同一位置像素点之间的色度差异值；步骤S302，统计在两个所述目标像素区域中所述色度差异值超过预设色度差异阈值对应的像素点的数量，以此确定所述色度差异值超过预设色度差异阈值对应的像素点的数量在所述目标像素区域总像素数量中的占比；步骤S303，将所述占比与预设占比阈值进行比对，若所述占比超过所述占比阈本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.人脸图像抓拍质量分析方法，其特征在于，其包括如下步骤：/n步骤S1，对目标场景进行连续多次拍摄，以此相应地获得关于所述目标场景的若干场景图像，并对所述场景图像进行预处理，从而确定所述场景图像中人脸画面对应的像素区域；/n步骤S2，获取所述人脸画面对应的像素区域在若干所述场景图像中各自的分辨率状态，并根据所述分辨率状态，从若干所述像素区域中摘选其中两个像素区域作为目标像素区域；/n步骤S3，获取两个所述目标像素区域各自的色度值分布状态，并根据两个所述目标像素区域之间在色度值分布状态上的差异，确定对所述目标场景进行人脸图像抓拍的质量优劣。/n

【技术特征摘要】
1.人脸图像抓拍质量分析方法，其特征在于，其包括如下步骤：
步骤S1，对目标场景进行连续多次拍摄，以此相应地获得关于所述目标场景的若干场景图像，并对所述场景图像进行预处理，从而确定所述场景图像中人脸画面对应的像素区域；
步骤S2，获取所述人脸画面对应的像素区域在若干所述场景图像中各自的分辨率状态，并根据所述分辨率状态，从若干所述像素区域中摘选其中两个像素区域作为目标像素区域；
步骤S3，获取两个所述目标像素区域各自的色度值分布状态，并根据两个所述目标像素区域之间在色度值分布状态上的差异，确定对所述目标场景进行人脸图像抓拍的质量优劣。


2.如权利要求1所述的人脸图像抓拍质量分析方法，其特征在于：
在所述步骤S1中，对目标场景进行连续多次拍摄，以此相应地获得关于所述目标场景的若干场景图像，并对所述场景图像进行预处理，从而确定所述场景图像中人脸画面对应的像素区域具体包括：
步骤S101，按照相同时间间隔，对所述目标场景的同一位置区域进行连续多次拍摄，以此相应获得关于所述同一位置区域的若干场景图像；
步骤S102，对若干所述场景图像进行灰度化转换处理，从而将若干所述场景图像分别转换为具有0-255灰度等级的灰度化场景图像；
步骤S103，将所述灰度化场景图像中具有最大灰度等级差异值的相邻行像素和/或相邻列像素作为所述人脸画面的边界像素，再将所述边界像素包围的像素区域作为所述人脸画面对应的像素区域。


3.如权利要求2所述的人脸图像抓拍质量分析方法，其特征在于：
在所述步骤S103中，所述人脸画面对应的像素区域中所述人脸画面对应的像素区域的顶点坐标具体过程包括：
第一、利用下面公式(1)，根据所述灰度化场景图像中各点的灰度等级值得到相邻行像素和/或相邻列像素的灰度等级差异值,



在上述公式(1)中，Hi+1,i表示相邻行像素中第i行像素与第i+1行像素之间的灰度等级差异值，Lj+1,j表示相邻列像素中第j列像素与第j+1列像素之间的灰度等级差异值，Aij表示所述灰度化场景图像中第i行第j列的灰度等级值，Ai+1j表示所述灰度化场景图像中第i+1行第j列的灰度等级值，Aij+1表示所述灰度化场景图像中第i行第j+1列的灰度等级值，n表示所述灰度化场景图像中的总行数，m表示所述灰度化场景图像中的总列数；
第二，利用下面公式(2)，根据所述相邻行像素和/或相邻列像素的灰度等级差异值得到所述具有最大灰度等级差异值对应的像素行列值，



在上述公式(2)中，i1表示所述灰度化场景图像中第i1行具有相邻行像素中的最大灰度等级差异值，j1表示所述灰度化场景图像中第j1列具有相邻列像素中的最大灰度等级差异值，表示将i的值从1取到n-1中使得所述Hi+1,i取得最大值时所对应的i值，表示将j的值从1取到m-1中使得所述Lj+1,j取得最大值时所对应的j值；
第三、利用下面公式(3)，根据所述相邻行像素和/或相邻列像素的最大灰度等级差异值得到与所述最大灰度等级差异值最相近的灰度等级差异值对应的像素行列值，



在上述公式(3)中，i2表示所述灰度化场景图像中第i2行的灰度等级差异值与相邻行像素中的最大灰度等级差异值之间的最小差异值，j2表示所述灰度化场景图像中第j2列的灰度等级差异值与相邻列像素中的最大灰度等级差异值的最小差异值，a表示对所述灰度化场景图像中的行数进行取值的变量，b表示对所述灰度化场景图像中的列数进行取值的变量，表示将a的值从1取到n-1且a≠i1使得所述取得最大值时所对应的a值，表示将b的值从1取到m-1且b≠j1使得所述取得最大值时所对应的b值；
这样通过上述过程得到的i1,j1,i2,j2值得到所述人脸画面对应的像素区域的顶点坐标(i1,j1),(i1,j2),(i2,j1),(i2,j2)，再将上述四个顶点坐标连接其内部的像素区域即为所述人脸画面对应的像素区域。


4.如权利要求2所述的人脸图像抓拍质量分析方法，其特征在于：
在所述步骤S2中，获取所述人脸画面对应的像素区域在若干所述场景图像中各自的分辨率状态，并根据所述分辨率状态，从若干所述像素区域中摘选其中两个像素区域作为目标像素区域具体包括：
步骤S201，获取所述人脸画面对应的像...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，余丹，周建飞，王丹星，
申请(专利权)人：中标慧安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11