一种人脸识别方法、电子设备以及可读介质技术

本申请涉及一种人脸识别方法、电子设备以及可读介质，本申请通过获取图像采集装置采集的行人图像；若在所述行人图像中检测到人眼，根据所述人眼在所述行人图像中的位置信息确定所述行人图像中人脸的偏转角度评分；根据所述行人图像计算图像质量评分；若根据所述偏转角度评分和所述图像质量评分确定所述行人图像满足预设条件，向目标服务器发送所述行人图像，以用于人脸识别，通过计算人脸的偏转角度评分和图像质量评分的方式，达到筛选出符合质量标准的行人图像目的，降低了数据传输量的同时，还减少服务器对大量图像进行质量筛选工作，提升行人图像分析的精确度。提升行人图像分析的精确度。提升行人图像分析的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法、电子设备以及可读介质


[0001]本申请涉及计算机视觉领域
，尤其涉及一种人脸识别方法、电子设备以及可读介质。

技术介绍

[0002]随着互联网功能的日益强大，依托于互联网的技术正在兴起，其中人脸识别技术已经成功应用到很多领域中。
[0003]例如在计算机视觉领域中，行人分析就是一个热点研究方向，在现有技术中，行人分析大多是将图像采集设备拍摄的图像上传至服务器，然后由服务器从多幅图像中筛选出包含行人的行人图像，再从行人图像中进一步筛选出清晰的行人图像，进行人脸检测等工作。
[0004]但是，由于各种环境因素和拍摄角度因素的影响等，图像采集设备采集的大量行人图像中可能只有很少一部分图像符合质量标准，服务器需要对大量图像进行质量筛选工作，服务器运算量增加，导致运算时间过长。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种人脸识别方法、电子设备以及可读介质。
[0006]第一方面，本申请提供了一种人脸识别方法，所述方法包括：
[0007]获取图像采集装置采集的行人图像；
[0008]若在所述行人图像中检测到人眼，根据所述人眼在所述行人图像中的位置信息确定所述行人图像中人脸的偏转角度评分；
[0009]根据所述行人图像计算图像质量评分；
[0010]若根据所述偏转角度评分和所述图像质量评分确定所述行人图像满足预设条件，向目标服务器发送所述行人图像，以用于人脸识别。
[0011]可选地，根据所述人眼在所述行人图像中的位置信息确定所述行人图像中人脸的偏转角度评分的步骤，包括：
[0012]根据所述位置信息确定所述人眼在所述行人图像上的人眼坐标；
[0013]基于两个所述人眼坐标在所述行人图像上构建矩形框；
[0014]对所述行人图像进行人脸检测，得到人脸图像；
[0015]判断矩形框的任意一边是否均在所述人脸图像区域内；
[0016]若所述矩形框的任意一边均在所述人脸图像区域内，则计算所述矩形框的面积，得到人脸面积；
[0017]根据公式：
[0018][0019]计算所述人脸大小评分，其中，S
face
表示所述矩形框的面积，n表示预设的人脸面积参考值，λ1表示所述人脸大小评分；
[0020]或者，若所述矩形框的任意一边不在所述人脸图像区域内，则确定所述人脸大小评分为0；
[0021]将所述人脸大小评分确定为所述偏转角度评分。
[0022]可选地，基于两个所述人眼坐标在所述行人图像上构建矩形框的步骤，包括：
[0023]将两个所述人眼坐标连线中点确定为原点，并建立平面直角坐标系；
[0024]计算两个所述人眼坐标之间的距离与预设倍数的乘积，得到矩形框的宽，所述矩形框的宽的中点位于所述平面直角坐标系的纵轴正半轴上第一预设位置处；
[0025]计算所述矩形框的宽与预设长宽比的乘积，得到矩形框的长；
[0026]根据所述矩形框的长、所述矩形框的宽以及所述第一预设位置构建所述矩形框。
[0027]可选地，根据所述人眼在所述行人图像中的位置信息确定所述行人图像中人脸的偏转角度评分的步骤，包括：
[0028]根据所述位置信息确定所述人眼在所述行人图像上的人眼坐标；
[0029]基于两个所述人眼坐标在所述行人图像上构建矩形框；
[0030]确定所述矩形框的中心点在所述行人图像上的中心坐标；
[0031]对所述行人图像进行人脸检测，得到人脸图像；
[0032]确定所述人脸图像的中心点在所述行人图像上的中点坐标；
[0033]计算所述中心点坐标与所述中点坐标之间的距离，得到参考距离；
[0034]利用公式λ2＝1-d计算得到所述人脸对称性评分，其中，λ2表示所述人脸对称性评分，d表示所述参考距离的归一化数值；
[0035]将所述人脸对称性评分确定为所述偏转角度评分。
[0036]可选地，根据所述行人图像计算图像质量评分的步骤，包括：
[0037]对所述行人图像进行灰度化处理，得到灰度图；
[0038]基于所述灰度图像确定所述人脸图像的归一化直方图；
[0039]根据公式：
[0040]计算所述归一化直方图的若干个分布概率的均值，得到所述人脸图像的清晰度评分，其中n
i
表示图像中灰度值为r
i
的像素个数，MN表示所述人脸图像中像素总数，表示均值；
[0041]将所述清晰度评分确定为所述图像质量评分。
[0042]可选地，根据所述行人图像计算图像质量评分的步骤，包括：
[0043]对所述行人图像进行灰度化处理，得到灰度图；
[0044]基于所述灰度图像确定所述人脸图像的归一化直方图；
[0045]根据公式：
[0046]计算人脸对比度评分，其中，其中n
i
表示图像中灰度值为r
i
的像素个数，MN表示所述人脸图像中像素总数，表示均值，δ2表示方差，λ4表示所述人脸对比度评分；
[0047]将所述人脸对比度评分确定为所述图像质量评分。
[0048]可选地，根据所述行人图像计算图像质量评分的步骤，包括：
[0049]对所述行人图像进行人脸检测，得到人脸图像；
[0050]对所述行人图像进行灰度化处理，得到灰度图；
[0051]提取所述灰度图像中每个像素点的灰度值，得到多个灰度值；
[0052]计算所述多个灰度值的平均值，得到行人图像灰度平均值；
[0053]计算所述人脸图像区域中多个像素点的灰度值的平均值，得到人脸图像灰度平均值；
[0054]根据公式：
[0055][0056]计算所述明亮度评分，其中，表示所述人脸图像灰度平均值，I
m
表示所述行人图像灰度平均值，λ5表示所述明亮度评分；
[0057]将所述明亮度评分确定为所述图像质量评分。
[0058]可选地，获取图像采集装置采集的行人图像的步骤之前，还包括：
[0059]控制所述图像采集装置采集预设监控区域的图像；
[0060]若在所述图像内检测到行人，对所述图像进行卡尔曼滤波，得到下一时刻所述行人在所述图像上的位置信息；
[0061]根据所述位置信息控制所述图像采集装置对所述行人进行拍摄。
[0062]第二方面，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。
[0063]第三方面，本申请还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行第一方面任一所述方法。
[0064]本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像采集装置采集的行人图像；若在所述行人图像中检测到人眼，根据所述人眼在所述行人图像中的位置信息确定所述行人图像中人脸的偏转角度评分；根据所述行人图像计算图像质量评分；若根据所述偏转角度评分和所述图像质量评分确定所述行人图像满足预设条件，向目标服务器发送所述行人图像，以用于人脸识别。2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，根据所述人眼在所述行人图像中的位置信息确定所述行人图像中人脸的偏转角度评分的步骤，包括：根据所述位置信息确定所述人眼在所述行人图像上的人眼坐标；基于两个所述人眼坐标在所述行人图像上构建矩形框；对所述行人图像进行人脸检测，得到人脸图像；判断矩形框的任意一边是否均在所述人脸图像区域内；若所述矩形框的任意一边均在所述人脸图像区域内，则计算所述矩形框的面积，得到人脸面积；根据公式：计算所述人脸大小评分，其中，S
face
表示所述矩形框的面积，n表示预设的人脸面积参考值，λ1表示所述人脸大小评分；或者，若所述矩形框的任意一边不在所述人脸图像区域内，则确定所述人脸大小评分为0；将所述人脸大小评分确定为所述偏转角度评分。3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，基于两个所述人眼坐标在所述行人图像上构建矩形框的步骤，包括：将两个所述人眼坐标连线中点确定为原点，并建立平面直角坐标系；计算两个所述人眼坐标之间的距离与预设倍数的乘积，得到矩形框的宽，所述矩形框的宽的中点位于所述平面直角坐标系的纵轴正半轴上第一预设位置处；计算所述矩形框的宽与预设长宽比的乘积，得到矩形框的长；根据所述矩形框的长、所述矩形框的宽以及所述第一预设位置构建所述矩形框。4.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，根据所述人眼在所述行人图像中的位置信息确定所述行人图像中人脸的偏转角度评分的步骤，包括：根据所述位置信息确定所述人眼在所述行人图像上的人眼坐标；基于两个所述人眼坐标在所述行人图像上构建矩形框；确定所述矩形框的中心点在所述行人图像上的中心坐标；对所述行人图像进行人脸检测，得到人脸图像；确定所述人脸图像的中心点在所述行人图像上的中点坐标；计算所述中心点坐标与所述中点坐标之间的距离，得到参考距离；利用公式λ2＝1-d计算得到所述人脸对称性评分，其中，λ2表示所述人脸对称性评分，d
表示所述参考距离的归一化数值；将所述人脸对称性评分确定为所述偏转角度评分。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，王杰，
申请(专利权)人：广州慧睿思通人工智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：