[发明专利]图像过滤方法及装置、嵌入式设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像过滤方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像；

提取所述目标图像的局部二值模式LBP特征；

根据所述目标图像的LBP特征与训练得到的线性支持向量机SVM分类器确定目标图像的类别；

若所述目标图像为预设类别的图像，将所述目标图像进行过滤。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标图像的局部二值模式LBP特征包括：

获取嵌入式设备的性能参数；

根据所述性能参数确定对所述目标图像进行区域划分的区域数量以及邻域半径；

根据所述区域数量以及所述邻域半径提取所述目标图像的LBP特征。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括正样本与负样本，其中，所述正样本表示人脸图像，所述负样本表示非人脸图像，或者所述正样本表示清晰人脸图像，所述负样本表示模糊人脸图像；

根据所述正样本和所述负样本训练线性SVM模型，得到所述训练得到的线性支持向量机SVM分类器。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像的LBP特征与训练得到的线性支持向量机SVM分类器确定目标图像的类别，包括：

将所述目标图像的LBP特征作为所述训练得到的线性SVM分类器的输入，计算所述目标图像对应的输出值；

当所述目标图像对应的输出值大于阈值时，则确定所述目标图像的类别为所述正样本所属的类别；或

当所述目标图像对应的输出值小于或者等于阈值时，则确定所述目标图像的类别为所述负样本所属的类别。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述目标图像为预设类别的图像，将所述目标图像进行过滤包括：

若所述目标图像的类别为非人脸图像的类别，过滤所述目标图像。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述目标图像为预设类别的图像，将所述目标图像进行过滤包括：

若所述目标图像的类别为模糊人脸图像的类别，过滤所述目标图像。

7.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像之前还包括：

获取至少两张待检测的图像；

通过人脸检测器对所述至少两张待检测的图像进行人脸检测；

获取所述人脸检测器检测到的人脸候选图像，将所述人脸候选图像作为目标图像。

8.一种图像过滤装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标图像；

特征提取模块，用于提取所述目标图像的局部二值模式LBP特征；

识别模块，用于根据所述目标图像的LBP特征与训练得到的线性支持向量机SVM分类器确定目标图像的类别；

过滤模块，用于若所述目标图像为预设类别的图像，将所述目标图像进行过滤。

9.一种嵌入式设备，其特征在于，所述嵌入式设备包括：

存储器，用于存储至少一个指令；及

处理器，用于执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1-7中任意一项所述的图像过滤方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被嵌入式设备中的处理器执行以实现如权利要求1-7中任一项所述的图像过滤方法。