[发明专利]一种人脸图像校正的方法、装置及系统

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种人脸图像校正的方法、装置及系统。

背景技术

在人脸识别技术中，需要通过摄像头采集人脸图像，获取人脸图像上的特征点(例如：眼睛、鼻子、嘴等)，与预存储的特征点进行比较以达到人脸识别的目的。然而，由于每个人的习惯不同或者采集过程中镜头晃动等原因，使得采集到的人脸图像在垂直方向可能存在一定的偏移，造成人脸的识别率较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种人脸图像校正的方法，旨在解决现有技术在采集到的人脸图像存在倾斜时，人脸识别率低的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种人脸图像校正的方法，所述方法包括：

采集人脸图像；

对采集的人脸图像进行预处理，并提取预处理后人脸图像的轮廓；

确定所述人脸图像轮廓中双眼的位置；

根据所述双眼位置，计算所述人脸图像的中心坐标以及偏移垂直位置的角度；

将偏移垂直位置的人脸图像以所述中心坐标为中心反方向旋转所述角度。

本发明实施例的另一目的在于提供一种人脸图像校正的装置，所述装置包括：

图像采集单元，用于采集人脸图像；

轮廓提取单元，用于对采集的人脸图像进行预处理，并提取预处理后人脸图像的轮廓；

位置确定单元，用于确定所述人脸图像轮廓中双眼的位置；

计算单元，用于根据所述双眼位置，计算所述人脸图像的中心坐标以及偏移垂直位置的角度；

校正单元，用于将偏移垂直位置的人脸图像以所述中心坐标为中心反方向旋转所述角度。

本发明实施例的再一目的在于提供一种包括所述人脸图像校正装置的系统。

从上述技术方案可以看出，本发明实施例可以对采集到的倾斜的人脸图像进行校正，以增强人脸算法的鲁棒性，提高人脸识别率。而且，校正方法简单、高效，具有较强的实用性。

附图说明

图1是本发明人脸图像校正方法第一实施例提供的流程图；

图2是本发明倾斜的人脸图像实施例一提供的示例图；

图3是本发明人脸图像灰度二值化实施例一提供的示例图；

图4是本发明人脸图像轮廓图实施例一提供的示例图；

图5是本发明人脸图像实施例一提供的示意图；

图6是本发明实人脸图像施例一提供的示意图；

图7是本发明校正后的人脸图像实施例一提供的示例图；

图8是本发明人脸图像校正装置第一实施例提供的组成结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例通过确定人脸图像上双眼的位置，计算人脸图像的中心坐标以及偏移垂直位置的角度，将偏移垂直位置的人脸图像以所述中心坐标为中心反方向旋转所述角度，达到对倾斜的人脸图像进行校正的目的，提高人脸识别率。而且，校正方法简单、高效，具有较强的实用性。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

图1示出了本发明人脸图像校正方法第一实施例提供的流程，该方法过程详述如下：

在步骤S101中，采集人脸图像。

在本实施例中，系统通过内设或者外置的摄像头采集图像序列，并通过人脸检测算法检测采集的图像序列中是否存在人脸，当采集的图像系列中存在人脸时，对该图像系列进行一定比例的裁剪，使得裁剪后的图像包括人脸的一些基本特征点(如图2所示)，例如：眼睛、鼻子、嘴等。其中，所述人脸检测算法包括但不局限于类矩形特征的Adaboost算法。

在步骤S102中，对采集的人脸图像进行预处理，并提取预处理后人脸图像的轮廓。

在本实施例中，所述预处理的过程包括但不局限于图像的灰度二值化、腐蚀以及膨胀。将采集到的RGB图像转换为灰度图像，并二值化，得到如图3所示的图像。

腐蚀处理：用结构元素B(例如3×3的结构元素)，扫描所述二值化后的图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值化图像做“与”操作，如果都为1，结果图像的该像素为1，否则为0，使得二值化图像减小一圈。