[发明专利]一种基于图像处理的快速证件照眼镜检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的快速证件照眼镜检测方法，属于图像识别技术领域。本发明通过图像处理增强证件照的对比度，突出镜框和脸部的分界线，不断对证件照进行切片，获得眼镜可能存在区域的切片，在此基础上进一步图像处理，对眼镜可能存在区域进行高斯平滑处理，基于非极大值抑制输出边缘强度矩阵，强调鼻梁和眼下的眼镜特征，极大程度的提高了本发明识别眼镜的正确率；本发明不依赖深度学习算法进行眼镜识别，针对无框眼镜识别同样有很高的正确率，同时本发明不仅快速，可以满足实时性，而且具有极高的正确率较低的召回率，极大程度的降低了对于计算资源的需求，可以满足内网安全的需求。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于图像处理的快速证件照眼镜检测方法。

背景技术

证件照是各种证件各种场景中证明身份的照片，证件照是要求各不一致，部分证件照是不允许申请者佩戴眼镜的，通过人工进行筛选不仅需要大量的人工，还会拖慢流程时间，因此需要计算机智能的判别证件照中人物是否佩戴眼镜，传统计算机视觉算法无法正确识别种类繁杂的眼镜，而网络自发训练的端到端识别方法由于缺乏先验知识，吸纳了大量冗余特征，无法较好地取得性能和正确性之间的平衡，如：直接使用支持向量机对戴眼镜的人脸进行学习，由于人脸本身的复杂性，眼镜框的形状和粗细之间的相互作用，无框眼镜缺乏可以用于支持向量机识别的显著的方向梯度直方图特征，这些因素使得识别的正确率和召回率之间无法得到较好的平衡；而深度学习计算方法依赖于大量的计算资源，导致算法运行时间过长。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像处理的快速证件照眼镜检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于图像处理的快速证件照眼镜检测方法，眼镜检测方法的具体步骤包括：

步骤一：获取证件照，通过相机或摄像头或数据采集系统获取证件照；

步骤二：图像处理，对证件照进行图像增强；

步骤三：不断对证件照进行切片，获得眼镜可能存在区域的切片；

步骤四：对眼镜可能存在区域进行高斯平滑处理；

步骤五：基于非极大值抑制输出边缘强度矩阵；

步骤六：基于更新后的边缘强度矩阵进一步切片重组眼镜可能区域；

步骤七：将重组眼镜可能区域输入眼镜支持向量机，输出最终结果。

本发明不依赖深度学习算法进行眼镜识别，通过图像处理不断强化证件照中可能存在的眼镜的特征，配合不断的切片一步步的定位镜框可能存在的位置，极大程度的提高了最终支持向量机识别眼镜的正确率，本发明不仅快速，可以满足实时性，而且具有极高的正确率较低的召回率，极大程度的降低了对于计算资源的需求，同时可以满足内网安全的需求。

所述步骤二中对于证件照进行图像增强包括直方图均衡化和高光修正；

增强证件照的对比度，抑制证件照在空间域中的噪声，突出镜框和脸部的分界线，降低光照对图像的影响，进行高光修正消除图像中的高亮度奇异区域；

所述直方图均衡化具体内容为：将证件照的RGB三通道转化为HSV通道，对于亮度V通道基于累积分布函数进行直方图均衡化，将直方图均衡化的HSV通道重新转化为RGB图像输出；

直接将证件照基于RGB三通道分别进行直方图均衡化会导致出现奇异点，证件照的RGB三通道转化为HSV通道，映射后灰度级为0～255，灰度级得到了扩展，基于累积分布函数将灰度值重新分配，再转化为RGB图像输出。

所述直方图均衡化具体步骤包括：

Step 1.1：计算RGB三通道像素的最大值和最小值的具体公式为：

A＝max(r，g，b)