人臉識別方法、裝置及終端的制作方法
【技術領域】
[0001]本公開涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種人臉識別方法、裝置及終端。
【背景技術】
[0002]近年來，由于人臉識別技術在安全訪問控制、視覺監測、基于內容的圖像檢索和新一代人機界面等領域的應用價值越來越大，因此，如何識別圖像中的人臉，受到研究者的普遍重視。
[0003]相關技術中，在進行人臉識別時，可以根據人臉特征實現，例如可以通過人的眼睛、鼻子等各器官之間的比例作為一個人臉特征。然而，當人臉位于圖像的邊緣區域時，由于圖像中不包括整個人臉，因此，在圖像中可能查找不到近似人臉器官之間比例的圖像，導致人臉分類器可能會出現識別不出人臉的情況。
【發明內容】
[0004]本公開提供一種人臉識別方法、裝置及終端。
[0005]根據本公開實施例的第一方面，提供一種人臉識別方法，所述方法包括:
[0006]獲取原始圖像；
[0007]在所述原始圖像的邊緣區域增加指定數值的像素，得到待處理圖像；
[0008]對所述待處理圖像進行人臉識別；
[0009]根據所述人臉識別的結果確定所述原始圖像中的人臉。
[0010]結合第一方面，在第一方面的第一種可能的實現方式中，所述在所述原始圖像的邊緣區域增加指定數值的像素，包括:
[0011]獲取所述原始圖像的邊緣區域各個像素的像素值；
[0012]根據所述邊緣區域各個像素的像素值及預設人臉膚色像素值，確定存在人臉膚色像素的邊緣區域；
[0013]在所述存在人臉膚色像素的邊緣區域增加指定數值的像素。
[0014]結合第一方面或第一方面的第一種可能的實現方式，在第一方面的第二種可能的實現方式中，所述對所述待處理圖像進行人臉識別，包括:
[0015]獲取所述待處理圖像的多個子圖像；
[0016]使用預先訓練的自適應增強人臉分類器判斷每個子圖像是否為人臉子圖像。
[0017]結合第一方面的第二種可能的實現方式，在第一方面的第三種可能的實現方式中，所述獲取所述待處理圖像的多個子圖像，包括:
[0018]使用滑動窗口分多次遍歷所述待處理圖像，將每次遍歷時所述滑動窗口在每個位置所覆蓋的圖像區域作為所述待處理圖像的一個子圖像，其中，任兩次遍歷所述待處理圖像使用的滑動窗口的尺寸不同；或者，
[0019]對所述待處理圖像進行多次縮放，得到多個尺寸的待處理圖像；對于任一尺寸的待處理圖像，將所述尺寸的待處理圖像裁剪為多個指定尺寸的圖像區域，將每個圖像區域作為一個子圖像。
[0020]結合第一方面的第二種可能的實現方式，在第一方面的第四種可能的實現方式中，所述預先訓練的自適應增強人臉分類器由多級分類器級聯而成，所述使用預先訓練的自適應增強人臉分類器判斷每個子圖像是否為人臉子圖像，包括:
[0021]對于任一子圖像，從所述預先訓練的自適應增強人臉分類器的第一級分類器開始，逐級判斷所述子圖像是否為人臉子圖像，直至所述自適應增強人臉分類器的最后一級分類器；
[0022]當所有級分類器的輸出結果均標識所述子圖像為人臉子圖像時，確定所述子圖像為人臉子圖像。
[0023]結合第一方面的第二種可能的實現方式，在第一方面的第五種可能的實現方式中，所述根據所述人臉識別的結果確定所述原始圖像中的人臉，包括:
[0024]在所述待處理圖像的多個子圖像中存在為人臉子圖像的子圖像時，確定所述為人臉子圖像的子圖像在所述原始圖像中的位置；
[0025]根據所述為人臉子圖像的子圖像在所述原始圖像中的位置，確定所述原始圖像中的人臉。
[0026]根據本公開實施例的第二方面，提供一種人臉識別裝置，所述裝置包括:
[0027]獲取模塊，用于獲取原始圖像；
[0028]增加模塊，用于在所述獲取模塊獲取的所述原始圖像的邊緣區域增加指定數值的像素，得到待處理圖像；
[0029]識別模塊，用于對所述增加模塊得到的所述待處理圖像進行人臉識別；
[0030]確定模塊，用于根據所述識別模塊的所述人臉識別的結果確定所述原始圖像中的人臉。
[0031]結合第二方面，在第二方面的第一種可能的實現方式中，所述增加模塊包括:
[0032]第一獲取單元，用于獲取所述原始圖像的邊緣區域各個像素的像素值；
[0033]第一確定單元，用于根據所述第一獲取單元獲取的所述邊緣區域各個像素的像素值及預設人臉膚色像素值，確定存在人臉膚色像素的邊緣區域；
[0034]增加單元，用于在所述第一確定單元確定的所述存在人臉膚色像素的邊緣區域增加指定數值的像素。
[0035]結合第二方面或第二方面的第一種可能的實現方式，在第二方面的第二種可能的實現方式中，所述識別模塊包括:
[0036]第二獲取單元，用于獲取所述待處理圖像的多個子圖像；
[0037]判斷單元，用于使用預先訓練的自適應增強人臉分類器判斷所述第二獲取單元獲取的每個子圖像是否為人臉子圖像。
[0038]結合第二方面的第二種可能的實現方式，在第二方面的第三種可能的實現方式中，所述第二獲取單元，用于使用滑動窗口分多次遍歷所述待處理圖像，將每次遍歷時所述滑動窗口在每個位置所覆蓋的圖像區域作為所述待處理圖像的一個子圖像，其中，任兩次遍歷所述待處理圖像使用的滑動窗口的尺寸不同；或者，
[0039]對所述待處理圖像進行多次縮放，得到多個尺寸的待處理圖像；對于任一尺寸的待處理圖像，將所述尺寸的待處理圖像裁剪為多個指定尺寸的圖像區域，將每個圖像區域作為一個子圖像。
[0040]結合第二方面的第二種可能的實現方式，在第二方面的第四種可能的實現方式中，所述預先訓練的自適應增強人臉分類器由多級分類器級聯而成，所述判斷單元，用于對于任一子圖像，從所述預先訓練的自適應增強人臉分類器的第一級分類器開始，逐級判斷所述子圖像是否為人臉子圖像，直至所述自適應增強人臉分類器的最后一級分類器；當所有級分類器的輸出結果均標識所述子圖像為人臉子圖像時，確定所述子圖像為人臉子圖像。
[0041]結合第二方面的第二種可能的實現方式，在第二方面的第五種可能的實現方式中，所述確定模塊包括:
[0042]第二確定單元，用于在所述待處理圖像的多個子圖像中存在為人臉子圖像的子圖像時，確定所述為人臉子圖像的子圖像在所述原始圖像中的位置；
[0043]第三確定單元，用于根據所述為人臉子圖像的子圖像在所述原始圖像中的位置，確定所述原始圖像中的人臉。
[0044]根據本公開實施例的第三方面，提供一種終端，所述終端包括:
[0045]處理器；
[0046]用于存儲處理器可執行指令的存儲器；
[0047]其中，所述處理器被配置為:
[0048]獲取原始圖像；
[0049]在所述原始圖像的邊緣區域增加指定數值的像素，得到待處理圖像；
[0050]對所述待處理圖像進行人臉識別；
[0051]根據所述人臉識別的結果確定所述原始圖像中的人臉。
[0052]本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果:
[0053]通過在原始圖像的邊緣區域增加指定數值的像素，得到待處理圖像后，對待處理圖像進行人臉識別，以確定原始圖像中的人臉。由于在進行人臉識別時，在原始圖像的邊緣區域增加了一定數量的像素，通過增加這部分像素，相當于對原始圖像進行了擴展，確保當人臉位于原始圖像的邊緣區域時，在擴展后的圖像中能夠查找到包括人臉的子圖像，從而確保可以識別出位于原始圖像邊緣區域的人臉，進而能夠提高人臉識別的準確性。
[0054]應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
【附圖說明】
[0055]此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本發明的實施例，并與說明書一起用于解釋本發明的原理。
[0056]圖1是根據一示例性實施例示出的一種人臉識別方法的流程圖。
[0057]圖2是根據一示例性實施例示出的一種人臉識別方法的流程圖。
[0058]圖3是根據一示例性實施例示出的一種原始圖像的示意圖。
[0059]圖4