[发明专利]基于android平台获取人脸图像光源方位的方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理领域的技术，具体是一种基于android平台获取人脸图像光源方位的方法。

背景技术

手机拍照在我们日常生活中有广泛的应用，但是一个很常见的问题是有的时候因为环境光线的原因，所拍摄的照片会出现黑脸，阴阳脸等情况，如果能够在拍摄过程中根据人脸图像信息实时得到拍摄时的光源方位信息，这样就可以对拍摄者提出相应的建议，有助于拍摄出更加理想的照片。这正是本发明的应用意义所在。

现有的人脸识别的获取光照方位的方法有很多，譬如最早由Riklin-Raviv提出的商图像方法，类似的又有研究者提出自赏图像处理光照等方法。若系统中采用了人脸三维模型，那么模拟光线的更好的方法是根据光线条件用Phong光照模拟图像的光照。这种方法处理光线非常灵活，并能用于特定光照环境的图像识别与跟踪系统。孙雪梅等人提出基于分叉树和SVM的方法估计人脸图像光照方向，将光照方向按水平和垂直转角分为一系列角度空间作为目标分类对输入图像光照分类，分类准确率达到89.16％。然而这些方法大多都是基于PC平台，算法复杂性较高，很难实现实时判断并且运行时占用资源较多，无法应用到手机软件中。随着android平台的飞速发展，android用户越来越多，有必要产生一种更加适合android平台的求取人脸图像光源方位的方法。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于android平台获取人脸图像光源方位的方法，利用每一张预处理后的人脸图像与图像的光源方位存在一种近似的一一对应关系，通过分类学习的方法，对每一个光源方位角度的图像都获取一副与之对应的预处理图像，这样将一副新的预处理图像输入模型时就可以得到相对应的光源方位信息。本发明中的算法包含多次信息压缩和提取，可以从像素域中直接计算得到，从而方便地嵌入到现有的大多数像素域算法框架中。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于android平台获取人脸图像光源方位的方法，通过对图像数据库中的图像进行预处理，得到去除人脸部分的光照信息二值化图像，进而对光照信息二值化图像分割并获得每个子图像的像素灰度值之和作为特征值，与图像光源方位信息的标签一同作为训练集，在android平台上采用训练集对libsvm进行训练并得到训练后的模型文件并用于检测人脸图像中的光源方位。

所述的图像数据库中包括含有人脸部分的图像以及该图像拍摄时的光源方位信息。

所述的预处理优选通过降维的方式进行优化，将三维光线方向与二维图片阴影区域进行对应，以便对每一张照片进行去信息化处理，最后经调整得到二值化图像。

本发明涉及一种实现上述方法的系统，包括：依次连接的预处理模块、分割模块、特征提取模块以及检测判断模块，其中：预处理模块接收原始图像信息，并输出处理后图像信息至分割模块，分割模块接收处理后图像信息，并输出分割后各个子图像信息至特征提取模块，特征提取模块接收子图像信息，并输出子图像灰度值信息至检测判断模块，检测判断模块经预测算法检测输出光源方位信息。

技术效果

与现有技术相比，本发明本发明就是基于android平台通过机器学习的方法实现了一个可以判断人脸图像光源方位的方法，考虑到android平台的性能问题，故本发明时间复杂性较低，可以做到实时获取光源方位；可以与现有的照相机软件进行整合，兼容性高。

附图说明

图1是本发明方法的流程图。

图2是本发明数据库与地平面平行方向数据区域分布。

图3是本发明方法中对人脸图像预处理的示意图。

图4是本发明方法中算法分块示意图。

图5是本发明方法的获取特征值的示意图。

图6是本发明实施例效果示意图；

图中：(a)实际光源方向：水平：3.3，竖直：33.0；(b)预测光源方向：水平：3.0，竖直：33.0；(c)实际光源方向：水平：-46.7，竖直：33.0；(d)预测光源方向：水平：-47.0，竖直：33.0；(e)实际光源方向：水平：84.8，竖直：33.0；(f)预测光源方向：水平：85.0，竖直：33.0。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例1

如图1所示，本实施例包括以下步骤：

第一步、建立一个通用的图像数据库，该数据库包括人脸图像，和拍摄照片时的光源方位信息。