申请/专利权人：北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司

申请日：2019-11-20

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112825120B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.06.08#实质审查的生效;2021.05.21#公开

摘要：本发明公开了一种人脸光照评价方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于模式识别领域。该方法包括：获取脸部图像；计算脸部图像所有像素点的平均灰度值；在脸部图像上获取皮肤区域，根据皮肤区域RGB通道上的像素值计算肤色特征；计算脸部图像左半部分和右半部分的像素均值的差值；使用卷积神经网络对脸部图像按照光照对人脸识别效果的好坏进行分类；根据平均灰度值、肤色特征、差值和分类结果确定四个分值，将四个分值加权得到人脸光照分值；根据人脸光照分值对人脸的光照好坏进行评价。本发明对人脸光照的评价给出了一种清晰的方案，结合图像特征和人脸比对效果对人脸光照进行了全面、准确、系统的评价。

主权项：1.一种人脸光照评价方法，其特征在于，所述方法包括：从输入图像上获取脸部图像；计算脸部图像所有像素点的平均灰度值，根据所述平均灰度值确定第一分值；在脸部图像上获取皮肤区域，根据皮肤区域R、G、B通道上的像素值计算肤色特征，根据所述肤色特征确定第二分值；计算脸部图像左半部分的像素均值和右半部分的像素均值的差值，根据所述差值确定第三分值；使用训练好的卷积神经网络对脸部图像按照光照对人脸识别效果的好坏进行分类，根据分类结果确定第四分值；其中，所述卷积神经网络的训练集包括不同光照条件下的人脸样本，按照人脸样本与正常光照下的人脸图像的比对得分从高到低将人脸样本分为四类，使用四类人脸样本训练所述卷积神经网络；将所述第一分值、第二分值、第三分值和第四分值加权，得到人脸光照分值；根据人脸光照分值对人脸的光照好坏进行评价。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司 人脸光照评价方法、装置、计算机可读存储介质及设备

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