[发明专利]一种图像处理方法及终端

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法及终端。

背景技术

随着信息技术的快速发展，人脸识别技术在视频监控领域得到了广泛应用。在人脸识别应用领域，人脸检测作为第一个环节，其准确性对人脸识别的性能有很大影响。人脸检测需要具有很强的鲁棒性，因为在实际应用中，人脸图片会受到多种因素的影响，例如光照、遮挡、姿态变化等。人脸检测在人脸识别过程调用的频次最高，需要能够被高效地执行。人脸检测技术主要采用基于手工设计的特征实现，例如Haar特征、LBP(局部二值模式直方图)特征、HOG(梯度方向直方图)特征等，这些特征的计算时间可接受，在实际的应用中也能取得较为满意的结果，因而得到广泛的应用，但是，现有技术中，无法判断一组图像中的人脸是否来自于同一个人。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像处理方法及终端，以期可用于判断一组图像中的人脸是否来自于同一人。

本发明实施例第一方面提供了一种图像处理方法，包括：

获取N个目标图像，其中，每一所述目标图像中包含一个人脸图像，所述N为大于1的整数；

确定所述N个目标图像之间的协方差矩阵；

根据所述协方差矩阵确定信息熵上限；

判断所述信息熵上限是否大于第一预设阈值；

在所述信息熵上限大于所述第一预设阈值时，则确定所述N个目标图像中包含不同人的人脸图像；

在所述信息熵上限小于或等于所述第一预设阈值时，则确定所述N个目标图像中包含同一人的人脸图像。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能实施方式中，所述确定所述N个目标图像之间的协方差矩阵，包括：

分别提取所述N个目标图像中每一目标图像的特征数据，得到所述N个特征数据；

根据所述N个特征数据计算所述协方差矩阵。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能实施方式中，所述确定所述N个目标图像之间的协方差矩阵，包括：

分别对所述N个目标图像进行目标分割，得到所述N个人脸图像；

确定所述N个人脸图像之间的协方差矩阵。

结合第一方面或者第一方面的第一种或第二种可能实施方式，在第一方面的第三种可能实施方式中，所述获取N个目标图像，包括：

获取所述N个第二图像；

确定所述N个第二图像中每一第二图像的图像质量评价值，得到所述N个图像质量评价值；

对所述图像质量评价值小于第二预设阈值对应的第二图像进行图像增强处理处理，并保持所述图像质量评价值大于或等于所述第二预设阈值对应的第二图像，得到所述N个目标图像。

结合第一方面或者第一方面的第一种或第二种可能实施方式，在第一方面的第四种可能实施方式中，所述获取N个目标图像，包括：

获取M个第一图像，其中，所述M为正整数；

对所述M个第一图像进行图像分割，得到所述N个目标图像。

结合第一方面或者第一方面的第一种或第二种可能实施方式，在第一方面的第五种可能实施方式中，所述N个目标图像对应一个目标标签；

在所述根据所述协方差矩阵确定信息熵上限之后，所述方法还包括：

通过所述信息熵上限评估所述目标标签的准确率。

结合第一方面的第五种可能实施方式，在第一方面的第六种可能实施方式中，在所述通过所述信息熵上限评估所述目标标签的准确率之后，所述方法还包括：

在所述准确率低于第三预设阈值时，删除所述N个目标图像；

在所述准确率大于或等于所述第三预设阈值时，保留所述N个目标图像。

本发明实施例第二方面提供了一种终端，包括：

获取单元，用于获取N个目标图像，其中，每一所述目标图像中包含一个人脸图像，所述N为大于1的整数；

第一确定单元，用于确定所述N个目标图像之间的协方差矩阵；

第二确定单元，用于根据所述协方差矩阵确定信息熵上限；

判断单元，用于判断所述信息熵上限是否大于第一预设阈值；

第三确定单元，用于在所述判断单元的判断结果为所述信息熵上限大于所述第一预设阈值时，则确定所述N个目标图像中包含不同人的人脸图像；

所述第三确定单元，还具体用于：

在所述判断单元的判断结果为在所述信息熵上限小于或等于所述第一预设阈值时，则确定所述N个目标图像中包含同一人的人脸图像。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能实施方式中，所述第一确定单元包括：