[发明专利]一种逆光环境下人脸检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种逆光环境下人脸检测方法。

背景技术

随着我国经济的高速增长，人们的生活和物质水平都得到了大幅提高，越来越重视自己的个人和财产安全。同时，经济的飞速发展伴随着城市流动人口的急剧增加，给城市的社会治安增加了新的难题。由于传统的安防监控大多都只是记录录像，事后处理取证，很难达到防范安全隐患事件的发生，因此智能化安防监控系统的发展，就成为当前平安城市、智慧城市建设推进的必然趋势。

一般在入口处搭建人脸检测识别系统的应用主要是公司门禁系统，其光照环境非常好，并且检测人群的配合度很高。而公共、娱乐场所入口处的人脸检测应用非常少，原因可能是多方面的，单从人脸检测的技术维度考虑，摄像机搭建在正对大门的入口处，白天都伴随着强烈的逆光环境，检测人脸难度大；人脸出现在监控区域中的姿态不定，需要选出一张最适合识别的图像输出，一般的方法都会有很大的计算量，高性能的处理设备都很难保证实时性，如果增加处理设备的性能或数量解决实时性问题，就会增加整个系统的硬件成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种逆光环境下人脸检测方法，以克服目前现有技术存在的上述不足。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现：

一种逆光环境下人脸检测方法，包括以下步骤：

1)根据光照情况，动态调整摄像机的参数，拍摄监控区域内图像；

2)前景、背景分割，对监控区域内图像提取前景运动区域为人脸检测区域；

3)人脸定位，通过基于Haar特征的AdaBoost级联分类器对人脸检测区域进行人脸定位，确定人脸区域的坐标位置；

4)人脸跟踪并存储，对定位到的人脸图像进行跟踪，采用面积重叠区域判断法，判断是否为同一个人的人脸图像，为同一个人，则对此人脸图像保存、标记；

5)人脸图像尺寸过滤，对步骤4)保存的人脸图像进行像素尺寸判断，过滤不符合设定参数的人脸图像；

6)人脸图像清晰度过滤，对符合步骤5)的人脸图像进行清晰度判断，过滤掉运动模糊、失焦等质量较差的人脸图像；

7)正面人脸过滤，对符合步骤6)的人脸图像进行是否为正面人脸图像判断，过滤侧面人脸图像，并对正面人脸图像进行评价、标记；以及

8)人脸图像输出，对符合步骤7)的人脸图像，输出评价值最高的人脸图像，没有符合步骤7)的人脸图像，则不输出图像。

所述步骤1)中动态调整摄像机的参数包括以下步骤：

a)对摄像机在不同光照情况下进行参数标定，调整摄像机亮度基准值，同时要限制住数字增益和曝光时间的变化范围；

b)对相机在不同光照情况下对应的检测区域平均灰度值进行标定，同时要结合检测到人脸区域的灰度值情况；

c)建立图像的平均灰度与相机参数之间的关系，使之能够在不同光照下动态调整相机参数。

所述步骤2)通过以下方法获取前景区域：

其中n为样本数，为1～n之间的某一样本像素灰度值，表示当前帧像素灰度值，T_r为常量取信范围在(100～128)，T_n为1～n之间的某一常数，可取在n/2附近的整数值，为获取的前景候选区域，B_t(m)即为获取到的前景目标图像。

所述步骤6)采用基于Sobel算子的梯度方差来评价图像的清晰度：

Sobel水平和垂直方向算子如下：

梯度幅值：

梯度平均值：

梯度方差：

所述步骤7)正面人脸过滤包括以下步骤：

a)采用ASM算法定位人脸68个特征点，然后选取两只眼睛的坐标对人脸图像进行平移、旋转、缩放、裁剪，从而使所有检测的人脸规范到50mm×50mm尺寸；

b)此时，采用Sobel算子进行垂直方向的边缘检测，然后通过两眼的坐标点向两边寻找与两侧脸边缘的交点，计算眼睛到脸的距离是否相同，通过这个方法可把侧脸的图像筛除。如果大于设定的正面人脸阈值，将对该人脸图像进行标记。

本发明的有益效果为：对相机进行动态参数的调整，适应不同光照环境下的人脸检测，使逆光环境能够获得更好的人脸图像；针对逆光环境设计了一系列精简的人脸检测方法，其检测效果好，同时极大的降低了CPU处理所占的资源，使整个系统的硬件成本得以下降。

附图说明