[发明专利]一种环境自适应的人脸图像的识别方法

权利要求书

1.一种环境自适应的人脸图像的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、设备开机，加载默认场景参数或逆光场景参数或顺光场景参数，加载默认ISP曝光权重表并调整设备摄像头曝光参数；

S2、采集目标的当前帧图像，并判断当前帧图像中的目标区域，获取目标区域及非目标区域；目标区域通过人脸检测算法对从当前帧图像中人脸、人头、人体进行判断获得，包括：若检测出一张或多张人脸，则获取最大人脸并定义为目标区域；若检测不出人脸，但检出一个或多个人头时，则获取最大人头区域的人脸为近似人脸区域，并定义近似人脸区域为目标区域；若检测不出人脸，且检不出人头，但检出一个或多个人体时，则获取最大人体区域，并计算最大人体区域的上部分区域，将上部分区域定义为目标区域；

S3、目标区域及非目标区域分别映射至默认ISP曝光权重表的对应区域，获得感兴趣区域及非感兴趣区域；

S4、调整感兴趣区域及非感兴趣区域的权重，使感兴趣区域的权重大于非感兴趣区域的权重，对当前帧图像进行亮度调节；

S5、确定下一时刻设备加载非暗态场景参数或暗态场景参数，按阶梯式步进值调节当前时刻及下一时刻的曝光目标值AETarget。

2.根据权利要求1的环境自适应的人脸图像的识别方法，其特征在于：步骤S1中，默认ISP曝光权重表中，将摄像头采集的当前帧图像等分为n*m块，并将n*m块一一映射至默认ISP曝光权重表的n*m块区域中对应的区域；

默认ISP曝光权重表中对应块的图像亮度加权平均值为其中，PicWtBri表示动态调节时的图像亮度，Bri_i表示第i块的亮度，Wt_i表示第i块的权重值；

当PicWtBri满足|PicWtBri-AETarget|＜value时，表示设备摄像头曝光参数稳定。

3.根据权利要求2的环境自适应的人脸图像的识别方法，其特征在于：步骤S4中，对人脸亮度调节模块对当前帧图像进行亮度调节时，使感兴趣区域的权重远大于非感兴趣区域的权重，即增加感兴趣区域曝光的占比；

定义当前帧图像的非感兴趣区域不做曝光参考的百分比为Rate，θ表示人像识别硬件终端的采集视场角，h₁表示人像识别硬件终端的设备安装高度，h₂表示待识别的主体人群身高，d表示舒适的识别距离。

4.根据权利要求3的环境自适应的人脸图像的识别方法，其特征在于：h₂＞h₁，0°＜θ＜180°，|h₁-h₂|＜d*tan(θ/2)。

5.根据权利要求1至4任一项的环境自适应的人脸图像的识别方法，其特征在于：步骤S1中，设备上电开机状态和工作过程中连续时间t内未检测到目标状态时，加载默认曝光权重分配表和默认场景参数，默认场景参数包括暗态场景参数、非暗态场景参数的正常场景参数；

或设备正常工作过程中连续时间t内检测到目标时，则运行场景参数切换模块，加载非暗态场景参数的逆光场景参数、顺光场景参数、正常场景参数中的一种；

正常场景参数为光照充足环境的参数，逆光场景参数为逆光环境的参数，顺光场景参数为顺光环境的参数，暗态场景参数为低照环境的参数。

6.根据权利要求5的环境自适应的人脸图像的识别方法，其特征在于：步骤S1中，定义环境光照状态为EnvStat，设置非暗态场景参数的环境状态EnvStat＝0，则暗态场景参数对应的环境状态EnvStat＝1；

定义Gain表示光照情况，Gain1表示光照充足，Gain2表示光照不足，且gain1＞gain2，ISO为设备的增益值，以下为设备下一时刻运行场景参数的判断情况：

若EnvStat＝0，且ISO＜gain1，则设备下一时刻继续运行非暗态场景参数；

若EnvStat＝0，且ISO≥gain1，则设备下一时刻加载并运行暗态场景参数；

若EnvStat＝1，且ISO＞gain2，则设备下一时刻继续运行暗态场景参数；

若EnvStat＝1，且ISO≤gain2，则设备下一时刻加载并运行非暗态场景参数。