[发明专利]一种基于网格特征提取的证件照曝光方向检测算法

权利要求书

1.一种基于网格特征提取的证件照曝光方向检测算法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

一、通过训练提取多张证件照的曝光特征，建立SVM模型，具体包括以下步骤：

1.1)输入一组已经手工标注曝光类型的证件照集合，其中曝光类型总共七类，并分别备注以标签0、1、2、3、4、5、6，分别代表曝光正常、曝光过度、曝光不足、左亮右暗、右亮左暗、上亮下暗、上暗下亮七类证件照；

1.2)对步骤1.1)中的每张证件照进行转灰度处理和平滑滤波；

1.3)对经过步骤1.2)处理过的证件照进行二维正方形网格划分，并基于网格提取高维特征向量，即灰度值的均值和方差，获得证件照的类别和特征向量信息；

1.4)以证件照的类别和特征向量两组数据信息作为SVM的训练样本，训练得到多分类SVM模型；

二、输入待检测的证件照，并利用步骤一中建立的SVM模型得到证件照的曝光方向检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于网格特征提取的证件照曝光方向检测算法，其特征在于：步骤1.2)中，所述证件照的转灰度处理具体过程为：输入的证件照为24位真彩色，每个像素以RGB三个字节分别表示，其值分别为r、g、b，按如下公式求出每一像素点的灰度值：

Gray＝r*0.299+g*0.587+b*0.114

然后用256色调色板中最接近该灰度值的颜色亮度的值来表示它，得到对应的灰度图。

3.根据权利要求1所述的一种基于网格特征提取的证件照曝光方向检测算法，其特征在于：步骤1.2)中，所述证件照的平滑滤波具体过程为：在证件照进行转灰度处理后的基础上，在灰度图上移动下式5×5卷积核：

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并将卷积核覆盖区域内的像素灰度值乘以对应的卷积核权重，将得到的25个值相加后除以总权重273，重复上述过程，遍历完整张输入证件照，得到平滑滤波后的结果。