[发明专利]一种基于视频的人脸识别系统中的多模板人脸自动录入方法

权利要求书

1.一种基于视频的人脸识别系统中的多模板人脸自动录入方法，其特征在于包括以下步骤：

①在人脸录入模式下，根据人脸跟踪检测结果得到当前视频帧内的人脸位置和三维人脸角度分别表示第i个人脸的上下角度、左右角度和时钟旋转角度。

②判断人脸区域大小获取最大人脸轨迹，即为有效人脸录入轨迹。

③为该条有效人脸录入轨迹i建立用来存储多张人脸模板的队列缓存{M_j}，0≤j＜9，表示左右角度每隔10度存储一张，即共可存储9个不同角度的模版。

④将当前视频帧截取的人脸通过最小人脸阈值、垂直方向居中、清晰度检测、优选角度等条件的筛选，符合要求的存入对应角度的人脸模板队列M_j中，以保证模板质量。

⑤判断步骤④保存模板队列{M_j}是否符合M₄有模板，M₃、M₅至少存在一个模板，队列中剩余6个位置至少一个存在模板的录入完成条件，符合执行步骤⑥；不符合返回步骤④处理下一帧。

⑥对保存的模板做光照处理。计算人脸灰度值水平，判断图片是否存在过曝光或曝光不足的情况，对这两种曝光异常状态做gamma校正来调整图片亮度。校正后的图片加入该人的模板中。

⑦对光照处理后的模板图片和原始模板图片都进行特征提取，保存成特征文件，存入人员数据库中，与该人员id关联。在后续的识别过程中，只需加载特征文件就能识别，不需要再对模板进行特征提取。

2.如权利要求1所述的一种基于视频的人脸识别系统中的多模板人脸自动录入方法，其特征在于步骤④所述的高质量模板筛选方法，包括一下步骤：

④-1保证该最大人脸大于最小录入人脸阈值Rect(w_min，h_min)，太小的模板会影响识别效果，符合要求则执行步骤④-2，否则返回步骤④处理下一帧人脸，界面提示“请靠近一点”：

④-2保证用户人脸在垂直方向居中平视，符合上下角度否则返回步骤④处理下一帧人脸，提示“请稍微抬头”；提示“请稍微低头”；

④-3清晰度检查，过滤动态模糊的人脸图片。利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，计算经过Sobel算子处理后的图像的平均灰度值meanValue，meanValue值越大，代表图像越清晰。meanValue＞0.4，即符合清晰度要求，执行步骤④-4，否则返回步骤④处理下一帧人脸；

④-4界面提示“请缓慢左右转动人脸”，程序判断人脸三维角度，满足以下条件的人脸图片将自动保存至对应的模板队列{M_j}中的对应位置j中：

3.如权利要求1所述的一种基于视频的人脸识别系统中的多模板人脸自动录入方法，其特征在于步骤⑥所述的异常光照判断及调整方法，步骤如下：

⑥-1判断当前模板是否存在曝光异常。首先，将三通道彩色图片转化为灰度图，然后读取每个像素点的灰度值，计算灰度小于80和大于120的像素点个数分别在整张灰度图中的占比。若灰度小于80的像素点占比大于50％，则认为该张模板处于曝光不足状态；若灰度大于120的像素点占比大于50％，则认为该张模板处于过曝光状态。

⑥-2对于两种曝光异常状态，采用gamma校正的方法来调整图片亮度，分别用不同的γ值，γ为矫正参数。对于曝光不足的图像，选取γ＝0.6，调整后图像整体亮度值得到提升，同时低灰度处的对比度得到增加，更利于分辩低灰度值时的图像细节；对于过曝光状态，选取γ＝1.4，调整后图像的高光部分被压缩而暗调部分被扩展，整体亮度值降低，更利于分辩高灰度值时的图像细节。