[发明专利]人脸检测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种人脸检测方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括步骤：获取待检测的人脸图像；对人脸图像进行颜色空间转换；提取人脸的肤色信息分布范围；根据人脸的肤色信息分布范围将人脸图像转换为区分开人脸区域和背景区域的二值化图像；对二值化图像进行形态学处理而获得人脸图像中的人脸区域图像；将人脸区域图像输入预先训练好的神经网络模型进行人脸检测，并输出结果。本发明能够对待检测的人脸图像进行色彩平衡，再进行颜色空间转换，然后根据人体肤色特征提取待检测的人脸图像中的人脸区域图像，再输入神经网络模型进行处理并输出结果。从而降低图像的复杂度，加快人脸检测的速度和准确率，提升效率。

技术领域

本发明涉及生物识别技术领域，尤其涉及一种人脸检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

人脸识别是生物特征技术的一项热门的研究领域，与其他生物特征技术相比，人脸识别技术具有非接触性、友好性等优势。人脸识别系统已经在越来越多的场合进行使用，例如移动终端解锁系统、电脑开机登录系统、门禁系统。另外，人脸识别还应用在刑事侦查，监控系统等领域。

现有的人脸检测方法，当输入分辨率大或场景复杂的图像时，由于输入数据复杂、数据量大，检测速度较慢，效率低；另外，现有的人脸检测方法容易出现误检。

发明内容

本发明提供一种人脸检测方法、装置及计算机可读存储介质，能够降低图像的复杂度，加快人脸检测的速度和准确率，提升效率。

为实现上述目的，本发明提供一种人脸检测方法，该方法包括：

获取待检测的人脸图像；

通过颜色空间转换将人脸图像转换到亮度跟色度分离的颜色空间；

根据人体肤色特征提取人脸在所述颜色空间中的肤色信息分布范围；

判断所述人脸图像中的每个像素点在颜色空间中的三个分量值是否均落入所述肤色信息分布范围内；

若所述人脸图像中的像素点在颜色空间中的三个分量值均落入所述肤色信息分布范围内，则将该像素点设置为第一标记；

若所述人脸图像中的像素点的在颜色空间中的三个分量值没有同时落入所述肤色信息分布范围内，则将该像素点设置为第二标记；

将第一标记的所有像素点划分为人脸区域，并将第二标记的所有像素点划分为背景区域，得到一个区分开人脸区域和背景区域的二值化图像；

对所述二值化图像进行形态学处理进行肤色区域分割而获得所述人脸图像中的人脸区域图像；

将所述人脸区域图像输入预先训练好的神经网络模型进行人脸检测，并输出人脸检测结果。

进一步的，所述通过颜色空间转换将人脸图像转换到亮度跟色度分离的颜色空间的步骤之前还包括如下步骤：对待检测的人脸图像进行色彩平衡处理。

更进一步的，所述对待检测的人脸图像进行色彩平衡处理的步骤具体包括如下步骤：

计算所述待检测的人脸图像的R、G和B这3个分量的均值avgR、avgG和avgB及总的均值avgGray；

根据求得的所述均值avgR、avgG和avgB及总的均值avgGray计算R、G和B各分量的调整系数aR、aG和aB，其中

aR＝avgGray/avgR；

aG＝avgGray/avgG；

aB＝avgGray/avgB；

利用求得的调整系数aR、aG和aB调整所述待检测的人脸图像中每个像素点的R、G和B分量值，即

R＝R*aR；