[发明专利]一种人脸区域识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种人脸区域识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待识别图像，将所述待识别图像进行预处理，得到预处理图像；

采用改进的边缘检测算法和高斯平滑对所述预处理图像进行处理，得到多个人脸候选区域；其中，所述改进的边缘检测算法对传统八个与边界方向对应的模板按对称轴方向进行整合，以轴线为特定边缘方向做出最大响应，形成四个以其最大值作为边缘幅度图像的输出；

对所述人脸候选区域进行数学形态学处理，以确定人脸区域的初步位置；

根据人脸区域的几何特征对所述初步位置进行判断，确定人脸区域位置。

2.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据人脸肤色特征对所述初步位置进行判断，确定人脸区域位置。

3.如权利要求2所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述根据人脸肤色特征对所述初步位置进行判断，确定人脸区域位置，具体包括：

选取所述人脸候选区域的中心区域，将其颜色模型转换到HSV模型；

按照颜色区间进行划分，并统计落入每个所述颜色区间的像素点的数目；

对所述中心区域进行色彩统计，将所述像素点进行归类；

进行伪人脸区域删除，确定人脸区域位置。

4.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述获取待识别图像，将所述待识别图像进行预处理，得到预处理图像，具体包括：

获取待识别图像，对所述待识别图像的RGB三分量进行加权平均，得到灰度图像；其中，gray＝0.3R+0.59G+0.11B，gray代表灰色，R代表红色，G代表绿色，B代表蓝色；

对所述灰度图像进行直方图均衡处理，得到预处理图像。

5.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述高斯平滑的算法具体为：其中，i和j是两个不同投影位置对应的常数，T(i)为投影值，T′(i)为平滑后的投影值，w为平滑区域的单边宽度，h(j,σ)为高斯函数，σ为高斯函数的参数。

6.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述数学形态学处理包括以下步骤：

选取所述人脸候选区域的任意一点，将其压入堆栈，进行递归；

判断所述堆栈是否为空，若否，则弹出该点作为当前点，并进行标号；

继续在对应的所述人脸候选区域中查找所述当前点的左、下、右、上的邻点，判断每一邻点是否被标记，将没有标记的邻点依次压入堆栈；

重复上述步骤，直至所述堆栈为空。

7.如权利要求1所述的人脸区域识别方法，其特征在于，所述根据人脸区域的几何特征对所述初步位置进行判断，确定人脸区域位置，具体包括：

根据所述候选人脸区域的尺寸大小和长宽比例、所述候选人脸区域的像素分布关系、所述人脸候选区域在所述待识别图像中的位置，对伪人脸区域进行删除，确定人脸区域位置。

8.一种人脸区域识别装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取待识别图像，将所述待识别图像进行预处理，得到预处理图像；

候选区域确定模块，用于采用改进的边缘检测算法和高斯平滑对所述预处理图像进行处理，得到多个人脸候选区域；其中，所述改进的边缘检测算法对传统八个与边界方向对应的模板按对称轴方向进行整合，以轴线为特定边缘方向做出最大响应，形成四个以其最大值作为边缘幅度图像的输出；

初步定位模块，用于对所述人脸候选区域进行数学形态学处理，以确定人脸区域的初步位置；

判断模块，用于根据人脸区域的几何特征对所述初步位置进行判断，确定人脸区域位置。

9.一种使用人脸区域识别方法的装置，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的人脸区域识别方法。

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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的人脸区域识别方法。