[发明专利]考勤系统人脸图像优化方法、装置、考勤设备及存储介质

权利要求书

1.一种考勤系统人脸图像优化方法，其特征在于，所述方法包括：

基于多光源测距模块，获取人脸图像，根据所述人脸图像确定所述人脸图像中的目标像素区域，其中，所述多光源测距模块包括近距离摄像用户目标模式与中距离摄像背景景深模式，所述近距离摄像用户目标模式用于从获取人脸图像的第一帧和第90帧并从像素竖直方向偏移预设距离得到相同像素面积；所述中距离摄像背景景深模式用于从获取人脸图像的第一帧和第300帧并从像素竖直方向偏移预设距离得到背景光亮度相同的像素面积；

根据所述目标像素区域，确定所述目标像素区域中的黑色背景区域与白色背景区域；

根据所述黑色背景区域与所述白色背景区域，分别确定所述黑色背景区域对应的黑色像素平均值以及所述白色背景区域对应的白色像素平均值，输出优化调整信息，并根据所述优化调整信息对所述黑色背景区域和/或所述白色背景区域进行优化，其中，所述优化调整信息是基于所述黑色背景区域对应的黑色像素平均值以及所述人脸图像所对应的黑色像素平均值所得到的黑色像素占比确定的，或者基于所述白色背景区域对应的白色像素平均值以及所述人脸图像所对应的白色像素平均值所得到的白色像素占比确定的。；所述黑色像素占比的计算方式为：

scale-pixcelback(x1-n)＝pixcelback(x1-n)/cur-pixcelback(x1-n)；

其中，pixcelback(x1-n)为所述黑色背景区域所对应的黑色像素平均值，cur-pixcelback(x1-n)为所述人脸图像所对应的黑色像素平均值；

所述白色像素占比的计算方式为：

scale-pixcelwhite(x1-n)＝pixcelwhite(x1-n)/cur-pixcelwhite(x1-n))；

其中，pixcelwhite(x1-n)为所述白色背景区域所对应的白色像素平均值，cur-pixcelwhite(x1-n)为所述人脸图像所对应的白色像素平均值。

2.根据权利要求1所述的考勤系统人脸图像优化方法，其特征在于，所述基于多光源测距模块，获取人脸图像，根据所述人脸图像确定所述人脸图像中的目标像素区域，包括：

基于多光源测距模块，获取用户图像，并确定所述用户图像中的人脸图像；

对所述人脸图像进行识别，确定所述人脸图像中的所述目标像素区域。

3.根据权利要求2所述的考勤系统人脸图像优化方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行识别，确定所述人脸图像中的所述目标像素区域，包括：

获取预设的竖直人脸识别模式，根据所述竖直人脸识别模式，提取所述人脸图像中用户眼睫毛以上且用户头发占比所述人脸图像20％以上的第一区域，并将所述第一区域作为所述目标像素区域；

或者，

获取预设的水平人脸识别模式，根据所述水平人脸识别模式，提取所述人脸图像中用户耳朵以上且用户头发占比所述人脸图像30％以上的第二区域，并将所述第二区域作为所述目标像素区域。

4.根据权利要求1所述的考勤系统人脸图像优化方法，其特征在于，所述根据所述目标像素区域，确定所述目标像素区域中的黑色背景区域与白色背景区域，包括：

根据所述目标像素区域，确定所述目标像素区域中背景区域；

获取所述背景区域中的黑色像素点与白色像素点；

根据所述黑色像素点与所述白色像素点，确定所述黑色背景区域与所述白色背景区域。