[发明专利]一种人脸图像检测方法及终端设备

说明书

一种人脸图像检测方法及终端设备，该方法识别人脸图像的五官，并确定出所述人脸图像的两个瞳孔中心；然后连接所述两个瞳孔中心，确定端点为所述两个瞳孔中心的线段的中心点；继而从包含所述中心点的局部图像区域选择K列像素点，计算各列像素点的每个像素点的梯度值，生成由各列像素点的梯度值组成的K个梯度向量；因为每列像素点构成的线段与端点为所述两个瞳孔中心的线段相交，且至少一个交点为所述中心点或者临近所述中心点，所以可以根据所述K个梯度向量与设定阈值的比较结果，确定所述人脸图像佩戴眼镜，该方法提供了一种准确检测人脸图像是否佩戴眼镜的方法。

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种人脸图像检测方法及终端设备。

背景技术

近年来，随着生活水平的提高，人们越来越注意自己的个人形象，脸部作为一个人的形象的代表，其皮肤健康状况得到了人们的高度重视。

目前现有技术中有很多皮肤检测的软件，通过识别拍摄的人脸图像，就可以检测出用户的面部皮肤的肤色、肤龄、细纹、毛孔、纹理、痤疮、色斑等特征，进而生成可行性的护理建议报告。

目前，很多人都会佩戴眼镜，由于眼镜会遮挡眼部区域的皮肤，导致眼角的鱼尾纹以及眼袋会被遮挡，如图1所示，故在对人脸图像进行识别之前，需要检测用户是否佩戴眼镜，提醒佩戴眼镜的客户摘除眼镜再拍照，以提高皮肤检测结果的精准度。

发明内容

本申请提供一种人脸图像检测方法及终端设备，用以提供一种在识别人脸图像时，检测用户是否佩戴眼镜的方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸图像检测方法，所述方法适用于终端设备，包括：首先识别人脸图像的五官，并确定出所述人脸图像的两个瞳孔中心；然后连接这两个瞳孔中心，确定端点为所述两个瞳孔中心的线段的中心点；紧接着从包含所述中心点的局部图像区域选择K列像素点，计算各列像素点的每个像素点的梯度值，生成由各列像素点的梯度值组成的K个梯度向量。因为每列像素点构成的轨迹与端点为所述两个瞳孔中心的线段相交，且至少一个交点为所述中心点或者临近所述中心点所以可以根据这K个梯度向量与设定阈值的比较结果，确定出该人脸图像佩戴眼镜。

因为眼镜的镜架结构通常由镜圈、中梁、鼻托、桩头和镜脚等主要部分构成。由于中梁连接左右镜圈，所以中梁部分必然会影响该局部图像区域的灰度，而像素点的梯度值反映了灰度的变化，所以通过分析这一局部图像区域的梯度值变化规律就可以确定出该人脸图像是否佩戴眼镜，如果部分像素点梯度值明显偏高，则很可能是中梁附件的像素点，因此可以确定人脸图像佩戴眼镜，否则的话，可以认定人脸图像未佩戴眼镜。

在一种可能的设计中，计算各列像素点的每个像素点的梯度值的一种计算方法可以是：按照第一公式，计算所述任意一列像素点的第i个像素点的梯度值，所述第一公式为：

G_i＝r_i-r_i-1+g_i-g_i-1+b_i-b_i-1

其中，(r_i,g_i,b_i)为第i个像素点的三原色值，(r_i-1,g_i-1,b_i-1)为第i-1个像素点的三原色值，G_i得到第i个像素点的梯度值，i为N个像素点中的任意一个。

其中，在一种可能的设计中，根据所述K个梯度向量与设定阈值的比较结果，确定所述人脸图像佩戴眼镜具体存在多种比较方式，例如可以将K个梯度向量叠加之后与第一阈值进行比较，也可以将每个梯度向量分别与第二阈值进行比较。