[发明专利]基于发色与纹理匹配的电力营业厅员工发型规范检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于发色与纹理匹配的电力营业厅员工发型规范检测方法。

背景技术

在传统的头发检测中，往往以头发颜色作为判断标准，这种方法容易被属于头发颜色但不是头发的像素干扰，判断结果可能存在一定的误差，头发检测过程缺少充分、综合的判断依据，难以确保对头发像素的精确判断。

在对图像像素的纹理分析比对时，往往采用像素的欧式距离，只通过颜色的的变化进行纹理的分析，也仅仅局限于颜色分析，缺少考虑纹理的其他特征对纹理分析结果的影响，缺少对纹理的其他特征的组合，缺少一个综合的充分的纹理判断标准。

发明内容

本发明的目的就是为了解决以上问题，提出一种基于发色与纹理匹配的电力营业厅员工发型规范检测方法，将发色与纹理两个因素综合分析，并作为检测条件，提高了检测精确度。此外，在对纹理进行分析时，采用两个纹理特征综合加权的方式，综合考虑纹理的多个特征，为纹理匹配提供了充分的依据。

为了实现上述目的，本发明采用如下方案：

一种基于发色与纹理匹配的电力营业厅员工发型规范检测方法，该方法的实现步骤如下：

步骤A：提取发型检测区域，首先通过人脸识别，判断监控区域内是否存在“人”，其次对视频监控区域内的人进行上半身识别，然后将人脸识别区域与上半身识别区域进行叠加处理，获取一个包括脖子以上人脸以下的的矩形区域。

步骤B：选用三种发色的头发作为训练样本，训练三种头发的发色模型。

步骤C：判断提取的发型检测区域中是否存在满足步骤B中训练的发色模型的发色区域，若存在满足步骤B中训练的某一发色模型的像素区域，则转到步骤D，否则输出发型规范

步骤D：满足步骤B中发色模型区域的像素区域与该发色样本头发的进行纹理匹配，若匹配相似度满足阈值要求，则认为发型检测区域内有头发，输出发型不合格，若纹理匹配相似度不满足阈值要求，则认为发型检测区域内没有头发，输出发型合格。

所述步骤B中，选用三种发色的头发作为训练样本，训练三种头发的发色模型的步骤包括：

B1根据电力营业厅员工性别、年龄等因素选取三种具有代表性头发发色作为样本头发。

B2分别训练三种样本头发的发色模型

所述步骤B1中，根据不同性别不同年龄，人的具体发色会存在一定的色差，为了提高发型检测精度，避免因选取单一样本头发引起的误差，将具有代表性的三种发色作为样本头发的发色。

所述步骤B2中，根据选取的三种发色，通过将发色采样点投影到某一色度平面，并通过归一化处理求取发色在色度平面的概率分布。

所述步骤C中，判断提取的发型检测区域中是否存在与步骤B中训练的发色模型相同的发色区域。包括步骤：

C1对所有发型检测区域内的所有像素进行投影聚类

C2根据步骤B中训练的发色模型，判断聚类的像素区域属于发色模型的概率

C3若概率大于设定的阈值则认为检测区域内存在满足发色模型的区域，若概率小于设定的阈值则认为检测区域内不存在满足发色模型的区域，并输出发型规范。

所述步骤C3中，判断发型检测区域内是否含有满足发色模型区域的像素区域仅作为判断发型规范的条件并不作为发型不规范的直接条件，若不存在满足条件的区域，即认为检测区域没有头发像素，判定发型规范。若存在满足条件的区域，不直接认定检测区域内含有头发，排除其他满足发色模型但不是头发的干扰，并对这些满足发色模型的像素区域进行进一步分析。

所述步骤D中，满足步骤D中发色模型区域的像素区域与该种发色的样本头发进行纹理匹配，包括步骤：

D1提取检测像素区域以及与之对应的发色模型的两个纹理特征。

D2进行检测像素区域与样本头发纹理的相似度比较，加权综合两个纹理特征作为相似度比较因素。

D3判断检测区域像素纹理与样本头发纹理相似度与设定阈值的关系，若大于阈值则认为纹理匹配成功，即检测区域有头发，输出发型不规范，若小于阈值则认为匹配不成功，即检测区域没有头发，输出发型规范。

本发明的有益效果：

1、本发明利用发色以及纹理两个因素的匹配，提高了发型检测的精确性，防止识别过程中因识别因素单一易造成误差的现象。

2、本发明采用头发纹理匹配避免了因只以颜色作为检测方法时，其他属于头发颜色模型的像素但并不是头发的像素的干扰。

3、本发明实现了电力营业厅员工发型仪态规范性监督管理的智能化，减少了人工监督管理的工作，提高了电力营业厅工作的有效性及规范性。