[发明专利]人脸识别方法及人脸识别系统

说明书

本发明提供一种人脸识别方法及人脸识别系统，用于检测人脸中的遮挡区域，包括：对图像进行人脸检测，并对所检测到的人脸进行标记；对标记的人脸进行定位，以分别获取左眼的中心点、和右眼的中心点；将所述左眼的中心点、所述右眼的中心点、和标记框上侧两顶点构成几何区域；计算所述几何区域中每个像素的色度分量；筛选出所述色度分量不等于预设色度的差异像素，并统计所述差异像素所对应的区间以作为遮挡区域。本发明通过统计由标记框与双眼构成的几何区域中的不同于肤色的像素点，以作为遮挡区域，无需收集样本、训练参数、及不受用户行为的干扰，具有准确性高、计算速度快、且识别灵活的优点。

技术领域

本发明属于图像处理的领域，尤其涉及一种人脸识别方法及人脸识别系统。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。可广泛应用于身份识别、活体检测、唇语识别、创意相机、人脸美化、社交平台等场景中。

其中，人脸识别的准确率，会受到拍照姿势(正面或侧面)、光线(白天或夜晚)、遮挡物(头发、眼镜、胡须)等多种因素的影响。其中，影响准确率最大的因素，是长垂直眉间、眼角的头发。

对此，人脸识别的常见处理方法，是采用有监督的机器学习算法，其先采集大量的人脸样本，然后训练模型，进而对输入的图像进行人脸识别。这样的机器学习算法，不仅在收集人脸样本时费时费力、在训练模型的过程中涉及的参数复杂。尤其是，由于用户可能会佩戴不同样式的帽子、以及可能将头发染成不同颜色，会导致上述参数需要进行适应性修改，而常见的机器学习算法，很难应对上述用户行为而进行实时的调整。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种人脸识别方法及人脸识别系统，可以解决现有技术中的机器学习算法中收集样本时费时费力、训练过程涉及参数复杂且不易随用户行为的改变而进行调节，进而影响识别结果的准确性和灵活性的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种人脸识别方法，用于检测人脸中的遮挡区域，包括：

对图像进行人脸检测，并对所检测到的人脸进行标记；

对标记的人脸进行定位，以分别获取左眼的中心点、和右眼的中心点；

将所述左眼的中心点、所述右眼的中心点、和标记框上侧两顶点构成几何区域；

计算所述几何区域中每个像素的色度分量；以及

筛选出所述色度分量不等于预设色度的差异像素，并统计所述差异像素所对应的区间以作为遮挡区域。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供了一种人脸识别系统，用于检测人脸中的遮挡区域，包括：

检测模块，用于对图像进行人脸检测，并对所检测到的人脸进行标记；

定位模块，用于对标记的人脸进行定位，以分别获取左眼的中心点、和右眼的中心点；

选择模块，用于将所述左眼的中心点、所述右眼的中心点、和标记框上侧两顶点构成几何区域；

像素模块，用于计算所述几何区域中每个像素的色度分量；以及

区域模块，用于筛选出所述色度分量不等于预设色度的差异像素，并统计所述差异像素所对应的区间以作为遮挡区域。

相对于现有技术，本发明提供的人脸识别方法及人脸识别系统，通过统计由标记框与双眼构成的几何区域中的不同于肤色的像素点，以作为遮挡区域，无需收集样本、训练参数、及不受用户行为的干扰，具有准确性高、计算速度快、且识别灵活的优点。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的人脸识别方法的流程示意图；