[发明专利]人脸识别方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种人脸识别方法及装置，该方法包括：获取目标待识别图像，并在目标待识别图像内确定出下眼睑区域。对上述下眼睑区域内的下眼睑图像进行二值化处理，以获取目标图像。从该目标图像中提取下眼睑特征参数，其中，上述下眼睑特征参数至少包括上述目标图像的黑色像素点分布特征值或上述目标图像的重心位置中的一种。将目标图像的黑色像素点分布特征值和/或上述目标图像的重心位置输入到分类器中，并根据该分类器的输出结果确定目标待识别图像中的下眼睑的类型，上述下眼睑的类型包括卧蚕或者眼袋。采用本发明实施例可提高人脸识别技术的识别精度，提升人脸识别技术的适用性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，生物特征识别技术的应用范围越来越广泛，特别是人脸识别技术的应用越来越受到人们的重视，这同时也提高了对人脸识别技术的识别精度的要求。

目前，人脸识别技术主要包括人脸轮廓识别和人脸五官识别等，人脸识别技术的识别精度低，人脸识别技术的使用范围小，人脸识别技术的适用性低。

发明内容

本发明实施例提供了一种人脸识别方法及装置，可提高人脸识别技术的识别精度，提升人脸识别技术的适用性。

第一方面提供了一种人脸识别方法，其可包括：

获取目标待识别图像，在上述目标待识别图像中确定出下眼睑区域，并对该下眼睑区域内的下眼睑图像进行二值化处理，以获取目标图像。从上述目标图像中提取下眼睑特征参数，其中，上述下眼睑特征参数至少包括上述目标图像的黑色像素点分布特征值以及上述目标图像的重心位置中的一种。将上述目标图像的黑色像素点分布特征值和/或上述目标图像的重心位置输入到分类器中，并根据该分类器的输出结果确定上述目标待识别图像中的下眼睑的类型。该下眼睑的类型包括卧蚕或者眼袋。

在一些可行的实施方式中，上述在上述目标待识别图像内确定出下眼睑区域包括：在上述目标待识别图像中定位出人脸关键点。其中，该人脸关键点为该目标待识别图像中用于确定人脸轮廓和五官轮廓的像素点。从上述人脸关键点中获取用于确定人眼轮廓的N个目标人脸关键点，其中，N为大于1的正整数。获取上述N个目标人脸关键点中各目标人脸关键点在上述目标待识别图像中的水平位置和垂直位置，并根据各目标人脸关键点在上述目标待识别图像中的水平位置和垂直位置确定下眼睑区域。

在一些可行的实施方式中，上述目标图像的黑色像素点分布特征值包括目标图像的黑色像素点个数和/或目标图像的黑色像素点混乱程度值；从上述目标图像中提取下眼睑特征参数包括：

获取上述目标图像对应的图像矩阵，根据该图像矩阵确定上述目标图像的黑色像素点个数，并将上述目标图像的黑色像素点个数确定为上述下眼睑特征参数；

或者，获取所述目标图像对应的图像矩阵，根据该图像矩阵确定上述目标图像的重心位置，并将该目标图像的重心位置确定为上述下眼睑特征参数；上述重心位置包括上述目标图像的重心在该目标图像内的水平位置和垂直位置；

或者，获取所述目标图像对应的图像矩阵。确定上述目标图像中每个黑色像素点在该目标图像中的水平位置和垂直位置，并根据该目标图像中每个黑色像素点在该目标图像中的水平位置和垂直位置确定该目标图像的黑色像素点混乱程度值，以将该目标图像的黑色像素点混乱程度值确定为上述下眼睑特征参数。

在一些可行的实施方式中，上述目标图像的黑色像素点分布特征值包括目标图像的黑色像素点个数和/或目标图像的黑色像素点混乱程度值；从上述目标图像中提取下眼睑特征参数包括：

将该目标图像划分成P个子图像，其中，P为大于1的正整数。获取上述P个子图像中各个子图像所对应的图像矩阵。