[发明专利]人脸识别中光照处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别中光照处理方法，所述方法包括：

根据人脸识别系统默认参数采集人脸图像，根据所述人脸图像计算出人脸亮度值、人脸位置及人脸尺寸；

将所述人脸亮度值、人脸位置及人脸尺寸输入到训练好的逻辑回归分类器中，对所述人脸图像的环境光强进行判断；

当判断结果是所述人脸图像的环境光强未超过预设值时，则根据所述人脸亮度值计算得到所述人脸识别系统的补光灯的脉冲宽度调制的占空比值，所述占空比值定义了一个脉冲循环内通电时间相对于总周期所占的比例，根据所述人脸亮度值计算得到所述人脸识别系统相机的曝光时间和曝光增益，根据所述计算得到的所述占空比值、所述相机的曝光时间和曝光增益对应调节所述人脸识别系统的参数，再次采集人脸图像；

当检测到所述再次采集到的人脸图像的人脸亮度值在预置亮度范围内时，则对所述再次采集到的人脸图像的人脸光照进行高斯滤波处理；对所述进行高斯滤波处理后的人脸图像提取韦伯脸局部描述特征；对所述提取韦伯脸局部描述特征后的人脸图像进行双边带滤波处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的逻辑回归分类器通过以下方式训练得到：

获取多个人脸图像训练样本；

根据每个所述人脸图像训练样本计算得到每个人脸图像训练样本的样本人脸亮度值、样本人脸位置及样本人脸尺寸；

依次将所述每个人脸图像训练样本的样本人脸亮度值、样本人脸位置及样本人脸尺寸输入到逻辑回归分类器对应的输入变量中，并根据所述样本人脸亮度值、样本人脸位置及

样本人脸尺寸对应的权值对所述逻辑回归分类器的权值进行调节；

根据每次调节后的权值对所述逻辑回归分类器进行训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取多个人脸图像训练样本之后，还包括：根据预设的环境光强度对每个所述人脸图像训练样本添加数值标签；

所述根据每次调节后的权值对所述逻辑回归分类器进行训练，包括：

获取将每个人脸图像训练样本的样本人脸亮度值、样本人脸位置及样本人脸尺寸输入到逻辑回归分类器对应的输入变量中对应输出的预测数值标签；

根据所述预测数值标签与对应输入的人脸图像训练样本的数值标签计算得到每个人脸图像训练样本对应的差异值；

当检测到所述差异值在预设差异值范围内时，则将所述逻辑回归分类器的权值设置为对应输入的人脸图像训练样本对应的权值，得到训练好的逻辑回归分类器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸亮度值为对所述人脸图像中人脸区域的像素进行求和得到像素和，再根据所述像素和计算得到的对应平均值；所述人脸亮度值根据以下方式计算得到：

其中，F_B为所述人脸亮度值，I(i，j)为所述人脸图像坐标(i，j)处的像素，(x1，y1)和(x2，y2)为所述人脸图像坐标中人脸区域的坐标。

5.一种人脸识别中光照处理装置，其特征在于，所述装置包括：

人脸图像采集模块，用于根据人脸识别系统默认参数采集人脸图像，根据所述人脸图像计算出人脸亮度值、人脸位置及人脸尺寸；

数据输入模块，用于将所述人脸亮度值、人脸位置及人脸尺寸输入到训练好的逻辑回归分类器中，对所述人脸图像的环境光强进行判断；

环境光强判断模块，用于当判断结果是所述人脸图像的环境光强未超过预设值时，则根据所述人脸亮度值计算得到所述人脸识别系统的补光灯的脉冲宽度调制的占空比值，所述占空比值定义了一个脉冲循环内通电时间相对于总周期所占的比例，根据所述人脸亮度值计算得到所述人脸识别系统相机的曝光时间和曝光增益，根据所述计算得到的所述占空比值、所述相机的曝光时间和曝光增益对应调节所述人脸识别系统的参数，再次采集人脸图像；

光照处理模块，用于当检测到所述再次采集到的人脸图像的人脸亮度值在预置亮度范围内时，则对所述再次采集到的人脸图像的人脸光照进行高斯滤波处理；对所述进行高斯滤波处理后的人脸图像提取韦伯脸局部描述特征；对所述提取韦伯脸局部描述特征后的人脸图像进行双边带滤波处理。