【技术实现步骤摘要】
人脸识别补光方法、装置、人脸识别设备及其系统
[0001]本申请涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸识别补光方法、装置、人脸识别设备及其系统。
技术介绍
[0002]在人脸识别
，环境光线不足则会降低人脸识别的成功率。然而目前采用人脸识别技术的刷脸门禁大多都未集成有摄像头补光策略，即使集成有补光策略，通常是通过光感传感器来获取人脸图像采集时的光照强度，一旦该光照强度达到一定预设阈值，便会控制开关以启动补光程序对光照强度进行固定强度的补光，又或根据当前光照强度线性调整补光强度至固定值。除此之外，还可以直接对摄像头采集到的人脸图像调整逆光补偿参数达到补光目的。
[0003]但是，上述的补光策略存在诸多问题。首先，设置的光感传感器获取的光照强度不但存在一定误差，还会增加人脸识别过程的耗时，并且频繁调用也会造成硬件资源的极大消耗。其次，人脸的光照强度会直接影响门禁设备获取到的人脸图像质量，光照强度太亮或太暗所采集到的人脸图像质量都会偏低，进而会影响人脸识别的通过率。而人脸采集时因为存在人脸摆放角度、距离等不可控因素，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别补光方法，其特征在于，包括：获取待识别人脸图像；根据所述待识别人脸图像以及预设图像处理模型确定待处理图像参数，所述待处理图像参数包括所述待识别人脸图像的当前亮度、第一距离以及第一角度，所述第一距离表征待识别人脸与人脸识别设备之间的距离，所述第一角度表征所述待识别人脸偏离所述人脸识别设备的角度；基于预设补光模型，根据所述待识别人脸图像的当前亮度、所述第一距离以及所述第一角度确定当前补光强度，以控制补光灯按照所述当前补光强度进行补光。2.根据权利要求1所述的人脸识别补光方法，其特征在于，在所述基于预设补光模型，根据所述待识别人脸图像的当前亮度、所述第一距离以及所述第一角度确定当前补光强度之前，还包括：获取多个历史人脸图像以及各历史人脸图像各自对应的历史识别结果；基于预设多元线性回归模型，根据每个历史人脸图像以及相应的所述历史识别结果生成各自的多元线性回归模型；根据所有多元线性回归模型确定最优回归参数组合，并根据所述预设多元线性回归模型以及所述最优回归参数组合确定所述预设补光模型。3.根据权利要求2所述的人脸识别补光方法，其特征在于，所述基于预设多元线性回归模型，根据每个历史人脸图像以及相应的所述历史识别结果生成各自的多元线性回归模型，包括：根据各历史人脸图像以及所述预设图像处理模型确定每个历史人脸图像的历史图像参数；针对每个历史人脸图像，根据所述预设多元线性回归模型、所述历史图像参数以及相应的所述历史识别结果生成对应的所述多元线性回归模型；其中，每个历史图像参数包括所述历史人脸图像的当前亮度、第二距离以及第二角度，所述第二距离表征历史人脸与所述人脸识别设备之间的距离，所述第二角度表征所述历史人脸偏离所述人脸识别设备的角度。4.根据权利要求2所述的人脸识别补光方法，其特征在于，所述根据所述预设多元线性回归模型以及所述最优回归参数组合确定所述预设补光模型，包括：获取所述最优回归参数组合中的各优化回归参数；配置各优化回归参数为所述预设多元线性回归模型的相应回归参数；将配置完所述相应回归参数的所述预设多元线性回归模型确定为所述预设补光模型。5.根据权利要求1
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4任一项所述的人脸识别补光方法，其特征在于，所述基于预设补光模型，根据所述待识别人脸图像的当前亮度、所述第一距离以及所述第一角度确定当前补光强度，包括：根据所述待识别人脸图像的目标亮度、所述第一距离、所述第一角度以及所述预设补光模型生成目标映射关系，所述目标映射关系用于表征目标人脸识别结果与所述目标亮度之间的函数关系；根据所述目标映射关系获取所述目标人脸识别结果的最大值，以当所述目标人脸识别结果取所述最大值时得到所述目标亮度的对应值；
获取所述目标亮度的对应值与所述待识别人脸图像的当前亮度的对应值之间的差值，将所述差值确定为所述当前补光强度。6.根据权利要求1
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4任一项所述的人脸识别补光方法，其特征在于，所述根据所述待识别人脸图像以及预设图像处理模型确定待处理图像参数，包括：根据所述预设图像处理模型中的预设灰度算法确定所述待识别人脸图像的当前亮度，所述预设灰度算法用于表征所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈文龙，周杰，卢道和，方镇举，翁玉萍，黄涛，袁文静，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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