人脸识别中眼镜的鉴别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸识别中眼镜的鉴别方法及装置，在上述方法中，获取人脸图像，并在获取到的人脸图像中截取第一预设区域，其中，第一预设区域的覆盖范围包括：人眼区域以及眼镜覆盖的部分或者全部区域；根据第一预设区域判断眼镜的类型。根据本发明专利技术提供的技术方案，可以快速、准确地判断出佩戴眼镜和反光的人脸图像。采用本发明专利技术的眼镜鉴别方法后，对人脸识别的人眼定位过程中眼睛的状态进行分类，对于不同情况的人眼采用不同的方法进行定位，从而提高了人眼定位的速度和准确度。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别中眼镜的鉴别方法及装置
本专利技术涉及图像处理和模式识别领域，具体而言，涉及一种人脸识别中眼镜的鉴别方法及装置。
技术介绍
在当今信息化飞速发展的时代，特别是电子商务和社会安全领域，如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全，已经成为亟待解决的社会问题。相关技术中的身份认证方式由于存在伪造、丢失以及携带不便等弊病，越来越难以满足社会发展的需求，因此生物特征识别得到了越来越多的重视。随着计算机科学和模式识别等学科的不断发展，使该领域的高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而面相识别是所有生物特征识别方法中应用最为广泛的技术之一。面相识别相对于其他的生物特征识别具有速度快、方便、非接触式等优点，是进行身份确认的最自然、最直接的手段。面相识别主要是由人脸检测、人眼定位、面部特征配准、特征提取与识别四部分构成。在面相识别中，不管是利用人脸的全局特征还是局部特征，人脸方位以及大小的变化对识别有着显著的影响，因此需要对人脸图片进行配准。而眼睛作为人脸器官中最显著的特征，与鼻子、嘴巴等器官相比较具有更加丰富的信息，同时两眼间距受光照或表情变化的影响较小，两眼瞳孔所在的直线随人脸的偏转而偏转，因此人眼可以作为人脸配准的标准点。随着面相识别系统对眼睛定位算法的精度和速度等各个方面的要求愈发提高。因此，如何快速有效的对眼睛进行定位，成为面相识别系统中的一个重要的研究部分。目前很多的人都会佩戴眼镜，佩戴墨镜将会导致无法进行人脸识别，而无论是佩戴黑框眼镜还是普通的眼镜都会对人眼定位产生不同程度地影响，而且戴眼镜在自然光或红外光下光线的直射都会造成眼镜反光，这种反光有时候甚至会将人眼的整个区域都遮挡住。因此，在人脸识别过程中，需要对佩戴的眼镜进行鉴别。相关技术中，直接通过判断眼镜是否反光从而进行人眼定位的技术方案速度较慢，准确性较差。
技术实现思路
本专利技术提供了一种人脸识别中眼镜的鉴别方法及装置，以解决相关技术中缺少在人脸识别过程中在判断眼镜是否反光之前对人眼佩戴眼镜的类型进行鉴别的技术方案的问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种人脸识别中眼镜的鉴别方法。根据本专利技术的人脸识别中眼镜的鉴别方法包括：获取人脸图像，并在获取到的人脸图像中截取第一预设区域，其中，第一预设区域的覆盖范围包括：人眼区域以及眼镜覆盖的部分或者全部区域；根据第一预设区域判断眼镜的类型。优选地，根据第一预设区域判断眼镜的类型包括：统计在第一预设区域中灰度值小于第一预设阈值的像素点的个数；根据小于第一预设阈值的像素点的个数与第一预设区域内的像素点的个数的比值与第二预设阈值的比较结果，判断眼镜的类型是否为墨镜。优选地，根据第一预设区域判断眼镜的类型包括：对第一预设区域进行同态滤波处理；对经过同态滤波处理后的第一预设区域进行平滑滤波处理；对经过平滑滤波处理后的第一预设区域进行邻域最小值滤波处理；对经过邻域最小值滤波处理后的第一预设区域进行固定比例二值化处理；在经过固定比例二值化处理后的第一预设区域上截取第二预设区域，其中，第二预设区域关于人脸中轴线左右对称，第二预设区域包括：左眼镜框与右眼镜框之间的连接件；根据连接件所在区域在第二预设区域内所占比重与第三预设阈值的比较结果，判断眼镜的类型是否为黑框眼镜。优选地，根据第一预设区域判断眼镜的类型包括：对第一预设区域进行Sobel算子滤波处理；对经过Sobel算子滤波处理后的第一预设区域进行二值化处理；对经过二值化处理后的第一预设区域进行形态学处理，提取一个或多个连通区域；对一个或多个连通区域进行积分投影计算，判断眼镜的类型是否为除墨镜或者黑框眼镜之外的其他类型的眼镜。优选地，在判断出眼镜的类型为黑框眼镜或者除墨镜或者黑框眼镜之外的其他类型的眼镜之后，判断眼镜在光线照射下是否反光包括：在第一预设区域上截取第三预设区域，其中，第三预设区域的覆盖范围包括：人眼区域，并且第三预设区域小于第一预设区域；在第三预设区域中分别确定左眼所在区域和右眼所在区域；分别统计左眼所在区域和右眼所在区域内灰度值大于第四预设阈值的像素点的个数；从0至255中选取第五预设阈值N，再从N开始至255结束依次选取每个正整数，分别计算左眼所在区域和右眼所在区域内灰度值等于每次选取的正整数的像素点的个数与该正整数的乘积，并计算全部乘积结果的总和，然后采用计算出的总和除以左眼所在区域和右眼所在区域的面积，对总和进行归一化处理，其中，N为0或者正整数且N≤255；根据统计出的灰度值大于第四预设阈值的像素点的个数是否大于第六预设阈值以及计算出的归一化结果是否大于第七预设阈值，判断所述人脸图像中的眼镜在是否反光。根据本专利技术的另一方面，提供了一种人脸识别中眼镜的鉴别装置。根据本专利技术的人脸识别中眼镜的鉴别装置包括：获取模块，用于获取人脸图像，并在获取到的人脸图像中截取第一预设区域，其中，第一预设区域的覆盖范围包括：人眼区域以及眼镜覆盖的部分或者全部区域；判断模块，用于根据第一预设区域判断眼镜的类型。优选地，判断模块包括：第一统计单元，用于统计在第一预设区域中灰度值小于第一预设阈值的像素点的个数；第一判断单元，用于根据小于第一预设阈值的像素点的个数与第一预设区域内的像素点的个数的比值与第二预设阈值的比较结果，判断眼镜的类型是否为墨镜。优选地，判断模块包括：第一处理单元，用于对第一预设区域进行同态滤波处理；第二处理单元，用于对经过同态滤波处理后的第一预设区域进行平滑滤波处理；第三处理单元，用于对经过平滑滤波处理后的第一预设区域进行邻域最小值滤波处理；第四处理单元，用于对经过邻域最小值滤波处理后的第一预设区域进行固定比例二值化处理；第一截取单元，用于在经过固定比例二值化处理后的第一预设区域上截取第二预设区域，其中，第二预设区域关于人脸中轴线左右对称，第二预设区域包括：左眼镜框与右眼镜框之间的连接件；第二判断单元，用于根据连接件所在区域在第二预设区域内所占比重与第三预设阈值的比较结果，判断眼镜的类型是否为黑框眼镜。优选地，判断模块包括：第五处理单元，用于对第一预设区域进行Sobel算子滤波处理；第六处理单元，用于对经过Sobel算子滤波处理后的第一预设区域进行二值化处理；提取单元，用于对经过二值化处理后的第一预设区域进行形态学处理，提取一个或多个连通区域；第三判断单元，用于对一个或多个连通区域进行积分投影计算，判断眼镜的类型是否为除墨镜或者黑框眼镜之外的其他类型的眼镜。优选地，判断模块，还用于在判断出眼镜的类型为黑框眼镜或者除墨镜或者黑框眼镜之外的其他类型的眼镜之后，判断所述人脸图像中的眼镜是否反光，判断模块还包括：第二截取单元，用于在第一预设区域上截取第三预设区域，其中，第三预设区域的覆盖范围包括：人眼区域，并且第三预设区域小于第一预设区域；确定单元，用于在第三预设区域中分别确定左眼所在区域和右眼所在区域；第二统计单元，用于分别统计左眼所在区域和右眼所在区域内灰度值大于第四预设阈值的像素点的个数；第三统计单元，用于从0至255中选取第五预设阈值N，再从N开始至255结束依次选取每个正整数，分别计算左眼所在区域和右眼所在区域内灰度值等于每次选取的正整数的像素点的个数与该正整数的乘积，并计算全部乘积结果的总和，然后采用计算出的总和除以左眼所在区域和右眼所在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸识别中眼镜的鉴别方法，其特征在于，包括：获取人脸图像，并在获取到的所述人脸图像中截取第一预设区域，其中，所述第一预设区域的覆盖范围包括：人眼区域以及眼镜覆盖的部分或者全部区域；根据所述第一预设区域判断所述眼镜的类型。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别中眼镜的鉴别方法，其特征在于，包括：获取人脸图像，并在获取到的所述人脸图像中截取第一预设区域，其中，所述第一预设区域的覆盖范围包括：人眼区域以及眼镜覆盖的部分或者全部区域；根据所述第一预设区域判断所述眼镜的类型；其中，根据所述第一预设区域判断所述眼镜的类型包括：对所述第一预设区域进行索贝尔Sobel算子滤波处理；对经过所述Sobel算子滤波处理后的第一预设区域进行二值化处理；对经过所述二值化处理后的第一预设区域进行形态学处理，提取一个或多个连通区域；对所述一个或多个连通区域进行积分投影计算，判断所述眼镜的类型是否为除墨镜或者黑框眼镜之外的其他类型的眼镜。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一预设区域判断所述眼镜的类型包括：统计在所述第一预设区域中灰度值小于第一预设阈值的像素点的个数；根据小于所述第一预设阈值的像素点的个数与所述第一预设区域内的像素点的个数的比值与第二预设阈值的比较结果，判断所述眼镜的类型是否为墨镜。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一预设区域判断所述眼镜的类型包括：对所述第一预设区域进行同态滤波处理；对经过所述同态滤波处理后的第一预设区域进行平滑滤波处理；对经过所述平滑滤波处理后的第一预设区域进行邻域最小值滤波处理；对经过所述邻域最小值滤波处理后的第一预设区域进行固定比例二值化处理；在经过所述固定比例二值化处理后的第一预设区域上截取第二预设区域，其中，所述第二预设区域关于人脸中轴线左右对称，所述第二预设区域包括：左眼镜框与右眼镜框之间的连接件；根据所述连接件所在区域在所述第二预设区域内所占比重与第三预设阈值的比较结果，判断所述眼镜的类型是否为黑框眼镜。4.根据权利要求3或1所述的方法，其特征在于，在判断出所述眼镜的类型为所述黑框眼镜或者除墨镜或者所述黑框眼镜之外的其他类型的眼镜之后，判断所述人脸图像中的眼镜是否反光包括：在所述第一预设区域上截取第三预设区域，其中，所述第三预设区域的覆盖范围包括：人眼区域，并且所述第三预设区域小于所述第一预设区域；在所述第三预设区域中分别确定左眼所在区域和右眼所在区域；分别统计所述左眼所在区域和所述右眼所在区域内灰度值大于第四预设阈值的像素点的个数；从0至255中选取第五预设阈值N，再从N开始至255结束依次选取每个正整数，分别计算所述左眼所在区域和所述右眼所在区域内灰度值等于每次选取的正整数的像素点的个数与该正整数的乘积，并计算全部乘积结果的总和，然后采用计算出的所述总和除以所述左眼所在区域和所述右眼所在区域的面积，对所述总和进行归一化处理，其中，N为0或者正整数且N≤255；根据统计出的所述灰度值大于第四预设阈值的像素点的个数是否大于第六预设阈值以及计算出的所述归一化结果是否大于第七预设阈值，判断所述人脸图像中的眼镜是否反光。5.一种人脸识别中眼镜的鉴别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取人脸图像，并在获取到的所述人脸图像中截取第一预设区域，其中，所述第一预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：江武明，张祥德，宋惠，李倩影，
申请(专利权)人：北京天诚盛业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：