[发明专利]人脸检测方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像；

确定所述待处理图像的光照场景类型；

根据所述待处理图像的光照场景类型，调整所述待处理图像的像素值，得到调整后的图像；

基于第一检测阈值，对调整后的图像进行检测，确定多个候选人脸图像；

利用基于区域的直方图均衡化，对所述多个候选人脸图像中每个候选人脸图像进行像素均衡化，确定每个候选人脸图像对应的均衡化后的图像；

对每个候选人脸图像对应的均衡化后的图像进行光照调整，确定每个候选人脸图像对应的调整后的候选人脸图像；

基于第二检测阈值，对每个候选人脸图像对应的调整后的候选人脸图像进行检测，确定人脸图像，所述第二检测阈值大于第一检测阈值；

其中，所述根据所述待处理图像的光照场景类型，调整所述待处理图像的像素值包括：

当所述待处理图像的光照场景类型为强光类型时，利用第一调整公式，将所述待处理图像调暗，所述第一调整公式为：

其中，为所述调整后的图像第i行第j列的像素值，I(i,j)为所述待处理图像的第i行第j列的像素值值，Peak为所述待处理图像的最大像素值；或

当所述待处理图像的光照场景类型为弱光类型时，利用第二调整公式，将所述待处理图像调亮，所述第二调整公式为：

其中，为所述调整后的图像第i行第j列的像素值，I(i,j)为所述待处理图像的第i行第j列的像素值；或

当所述待处理图像的光照场景类型为正常光类型时，保持所述待处理图像不变。

2.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述确定所述待处理图像的光照场景类型包括：

获取多个光照场景类型中每种光照场景类型对应的平均像素值和；

计算所述待处理图像的像素值和；

计算所述待处理图像的像素值和与每种光照场景类型对应的平均像素值和的距离；

将与所述待处理图像的像素值和的距离最小的平均像素值和对应的光照场景类型作为所述待处理图像的光照场景类型；

其中，所述获取多个光照场景类型中每种光照场景类型对应的平均像素值和包括：预先采集每种光照场景类型对应的多个样本图像；计算每种光照场景类型对应的多个样本图像中每个样本图像的像素和；基于每种光照场景类型中每个样本图像的像素和，计算每种光照场景类型对应的平均像素值和；

其中，所述计算所述待处理图像的像素值和与每种光照场景类型对应的平均像素值和的距离的公式为：S表示所述待处理图像的像素值和与强光类型对应的平均像素值和的距离，N表示所述待处理图像的像素值和与弱光类型对应的平均像素值和的距离，W表示所述待处理图像的像素值和与正常光类型对应的平均像素值和的距离，G表示所述待处理图像的像素值和，GS表示强光类型对应的平均像素值和，GN表示正常光类型对应的平均像素值和，GW表示弱光类型对应的平均像素值和。

3.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述利用基于区域的直方图均衡化，对所述多个候选人脸图像中每个候选人脸图像进行像素均衡化，确定每个候选人脸图像对应的均衡化后的图像包括：

将每个候选人脸图像对应的均衡化后的图像划分成多个区块，得到每个候选人脸图像对应的多个区块；

利用直方图均衡化，对每个候选人脸图像对应的多个区块中的每个区块分别进行像素均衡化，得到每个候选人脸图像对应的均衡化后的图像。

4.如权利要求1所述的人脸检测方法，其特征在于，所述对每个候选人脸图像对应的均衡化后的图像进行光照调整，确定每个候选人脸图像对应的调整后的候选人脸图像包括：

对每个候选人脸图像对应的均衡化后的图像进行分区，得到每个候选人脸图像对应的多个区域；

利用伽马矫正算法，对每个候选人脸图像对应的多个区域中的每个区域分别进行伽马矫正，得到每个候选人脸图像对应的调整后的候选人脸图像。

5.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令以实现如权利要求1至4中任一项所述人脸检测方法。

6.一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存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述人脸检测方法。