一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法技术

本发明专利技术提供了一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法，包括：采用摄像头获取人像图；人像图画面进行缩减处理，获取人像识别主体区域；经等差序列方式对人像识别主体区域进行缩减处理，获取目标人像有效区域；统计目标人像有效区域内的像素深度；计算像素平均深度数据，计算目标人像与摄像头之间像素平均深度数据的当前帧数据与历史帧数据之间差值；根据像素平均深度数据与积分次数之间映射关系，获得目标积分次数；判断差值与调节阈值大小，若差值≥调节阈值，则调整目标积分次数，更新历史帧数据；当差值＜调节阈值，则不调整目标积分次数。本发明专利技术的方法能有效提升人像检测、识别的速度和准确率，降低整机在作业模式和待机模式的功耗。

【技术实现步骤摘要】
一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法
本专利技术涉及人像识别
，具体为一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法。
技术介绍
随着人工智能领域的蓬勃发展，人像识别技术作为该领域技术落地的排头兵，在例如通行领域闸机、考勤领域的打卡机、家用领域的门锁等场景中应用。为了有效提升人像识别技术的安全性及便捷性，目前的人像识别产品大多采用多图像源的方式进行识别认证，目前常见的有双路彩色图像输入，如一路彩色图像和一路红外光图像、或一路红外图像和一路深度图像等。例如：TOF摄像头(TOF是TimeofFlight的缩写，直译为飞行时间，是通过给目标连续的发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。)可以输出一路红外图像和一路深度图像，可以很好的满足人像检测、人像识别等后续需求，也为防范纸张图像、手机图像的攻击提供更多的理论依据。但是，目前TOF技术在实际使用过程中，虽然其具备一定的调节积分次数的能力，能够改善红外光图像人脸区域的对比度，但是仍会出现因人像过近或过远而造成的过曝与过暗现象，从而影响后续的人脸识别效率、识别速率及识别结果。因此，需要提供一种自动调整人像亮度的方法，以解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法，其能够适用于不仅限于红外光摄像头、3D结构光摄像头等场景的可调控成像图像亮度的人像识别系统，在人像识别之前，通过本专利技术的人像区域亮度自动调节方法对获取的图像进行亮度调整，一方面能够改善人像过近/过远引起的成像对比度低的问题，另一方面能够能够降低整机在作业模式和待机模式的功耗，实现有效提升后续的人像检测、识别速度、识别准确率的目的。实现专利技术目的的技术方案如下：一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法，包括以下步骤：采用摄像头获取人像图；人像图画面进行缩减处理，获取人像识别主体区域，人像识别主体区域内包括目标人像存留区域；经等差序列方式对人像识别主体区域进行缩减处理，获取目标人像有效区域；统计目标人像有效区域内的像素深度，计算像素平均深度数据；计算目标人像与摄像头之间像素平均深度数据的当前帧数据与历史帧数据之间差值；根据像素平均深度数据与积分次数之间映射关系，获得目标积分次数；判断差值与调节阈值大小，若差值≥调节阈值，则调整目标积分次数，更新历史帧数据；当差值＜调节阈值，则不调整目标积分次数。其中，人像识别主体区域的大小＜人像图的大小，且人像识别主体区域的中心与人像图的中心重合，边缘与人像图的边缘平行。进一步的，人像图为W×H，其中，W表示人像图的宽度，H表示人像图的高度；人像识别主体区域的大小范围为0.1W×H至0.75W×H。进一步的，人像图画面进行缩减处理后，人像识别主体区域的大小为0.25W×H。进一步的，等差序列方式的取样包括1、3、5、……、n间隔式取样，或2、4、6、……、n+1间隔式取样，n为奇数。其中，在等差序列方式对人像识别主体区域进行缩减处理前，还包括设定时间范围内无目标人像时，对积分次数进行约束调节过程。进一步的，积分次数约束调节过程，包括以下步骤：在等差序列方式对人像识别主体区域进行缩减处理前，还包括对积分次数约束调节过程，包括以下步骤：设置未检测到目标的次数为0；设置积分次数的上限及下限；像素平均深度数据计算后，判断像素平均深度数据是否满足检测阈值：若满足，则设置未检测到目标次数为0，计算目标人像与摄像头之间像素平均深度数据的当前帧数据与历史帧数据之间差值；若不满足，则设置未检测到目标次数为1，判断未检测到目标是否满足未检测到目标次数阈值：若满足，则将当前积分次数设置为积分次数下限，并进入目标人像有效区域获取步骤；若不满足，则直接进入目标人像有效区域获取步骤。其中，摄像头包括TOF摄像头、红外光摄像头、3D结构光摄像头中的一种。其中，计算当前帧数据与历史帧数据之间差值之前，还包括以下步骤：经遍历算法遍历目标人像有效区域像素，滤除像素深度阈值区间外的像素，保留像素深度阈值区间内像素。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1.针对实际使用场景，对人像图进行两次缩减，即首先将人像识别主体区域之外的部分缩减，然后再以等差序列方式（例如1、3、5、……或2、4、6、……的间隔式取样）进行删减。实现了只对整个画面的部分区域（即目标人像有效区域）进行像素深度统计分析，以减少计算量与耗时，且通过调整目标积分次数实现自动调节亮度。2.结合实验测试数据，将目标人像有效区域内，在像素深度阈值区间（depth_low，depth_high）之外的非有效像素深度滤除，统计有效深度信息，以保证深度数据的有效性。3.通过根据当前帧深度数据和历史帧深度数据之间的差值与调节阈值之间的大小关系，确定积分次数是否进行调整，以减少对寄存器的配置，也可以减少相应的应用耗时。4.通过在预设时间内未检测到人像，对积分次数进行约束操作，以减少近红外光的发射，能够避免在无人像仍进行识别而造成的功耗问题，实现整体功耗的降低。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为具体实施方式中基于TOF的人像区域亮度自动调节方法的流程图；图2为具体实施方式中人像图的示意图。具体实施方式下面结合具体实施例来进一步描述本专利技术，本专利技术的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但这些实施例仅是范例性的，并不对本专利技术的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本专利技术的精神和范围下可以对本专利技术技术方案的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本专利技术的保护范围内。在本实施例的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。本具体实施方式提供了一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法，包括以下步骤：采用摄像头获取人像图。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采用摄像头获取人像图；/n人像图画面进行缩减处理，获取人像识别主体区域，人像识别主体区域内包括目标人像存留区域；/n经等差序列方式对人像识别主体区域进行缩减处理，获取目标人像有效区域；/n统计目标人像有效区域内的像素深度，计算像素平均深度数据；/n计算目标人像与摄像头之间像素平均深度数据的当前帧数据与历史帧数据之间差值；/n根据像素平均深度数据与积分次数之间映射关系，获得目标积分次数；/n判断差值与调节阈值大小，若差值≥调节阈值，则调整目标积分次数，更新历史帧数据；当差值＜调节阈值，则不调整目标积分次数。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于TOF的人像区域亮度自动调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
采用摄像头获取人像图；
人像图画面进行缩减处理，获取人像识别主体区域，人像识别主体区域内包括目标人像存留区域；
经等差序列方式对人像识别主体区域进行缩减处理，获取目标人像有效区域；
统计目标人像有效区域内的像素深度，计算像素平均深度数据；
计算目标人像与摄像头之间像素平均深度数据的当前帧数据与历史帧数据之间差值；
根据像素平均深度数据与积分次数之间映射关系，获得目标积分次数；
判断差值与调节阈值大小，若差值≥调节阈值，则调整目标积分次数，更新历史帧数据；当差值＜调节阈值，则不调整目标积分次数。


2.根据权利要求1所述的人像区域亮度自动调节方法，其特征在于，人像识别主体区域的大小＜人像图的大小，且人像识别主体区域的中心与人像图的中心重合，人像识别主体区域的边缘与人像图的边缘平行。


3.根据权利要求2所述的人像区域亮度自动调节方法，其特征在于，人像图为W×H，其中，W表示人像图的宽度，H表示人像图的高度；
人像识别主体区域的大小范围为0.1W×H至0.75W×H。


4.根据权利要求3所述的人像区域亮度自动调节方法，其特征在于，人像图画面进行缩减处理后，人像识别主体区域的大小为0.25W×H。


5.根据权利要求1所述的人像区域亮度自动调节方法，其特征在于，等差序列方式的取样...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭观海，郑东，赵拯，刘浩，赵五岳，
申请(专利权)人：杭州宇泛智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33