本發(fā)明涉及圖像采集技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種可以提高暗光環(huán)境下人臉圖像采集性能的人臉圖像采集方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城鎮(zhèn)建設(shè)速度加快，以及互聯(lián)網(wǎng)的突飛猛進(jìn)，導(dǎo)致城市中人口密集，流動(dòng)人口增加，引發(fā)了城市建設(shè)中的交通、社會(huì)治安、重點(diǎn)區(qū)域防范、網(wǎng)絡(luò)犯罪日益突出等城市管理問(wèn)題，因此視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，如何使采集圖像包含高質(zhì)量的人臉圖像成為研究重點(diǎn)。

在目前的圖像采集中，低照度場(chǎng)景或逆光條件下的人像抓拍是安防行業(yè)難題，抓拍到的人像較暗或全黑導(dǎo)致不能用來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別。現(xiàn)在普遍通過(guò)采用支持寬動(dòng)態(tài)范圍的相機(jī)或采用人臉局部曝光來(lái)解決低照度場(chǎng)景或逆光條件下人像較黑的問(wèn)題。然而，支持寬動(dòng)態(tài)范圍的相機(jī)普遍成本較高，而且對(duì)于強(qiáng)逆光或光線較暗環(huán)境下的人像抓拍效果也不是很理想。而人臉局部曝光的前提是攝像機(jī)先要檢測(cè)到人臉，然后基于人臉的位置做局部曝光，得到理想的人像圖片；但是在強(qiáng)逆光或光線較暗的情況下，人臉圖像采集算法檢測(cè)不到人臉，因此就無(wú)法進(jìn)行下一步動(dòng)作。

因此，需要提供一種人臉圖像采集方法及裝置，以至少部分地解決上面提到的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

在發(fā)明內(nèi)容部分中引入了一系列簡(jiǎn)化形式的概念，這將在具體實(shí)施例部分中進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。本發(fā)明的發(fā)明內(nèi)容部分并不意味著要試圖限定出所要求保護(hù)的技術(shù)方案的關(guān)鍵特征和必要技術(shù)特征，更不意味著試圖確定所要求保護(hù)的技術(shù)方案的保護(hù)范圍。

為了至少部分地解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種人臉圖像采集方法，包括：

獲取圖像傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的第一圖像；

基于所述目標(biāo)對(duì)象的第一圖像進(jìn)行人形分割，以至少分割出所述目標(biāo)對(duì)象的頭部；

基于所述人形分割的結(jié)果獲取所述第一圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域；

基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求；

采集經(jīng)局部曝光的所述目標(biāo)對(duì)象的第二圖像。

示例性地，在所述獲取圖像傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的圖像之前還包括：

實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)區(qū)域的圖像；

對(duì)所獲取的目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)，以判斷所述目標(biāo)區(qū)域是否存在人形；

如果所述目標(biāo)區(qū)域存在人形，則繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟，如果所述目標(biāo)區(qū)域不存在人形，則不執(zhí)行后續(xù)步驟。

示例性地，在所述基于所述人形分割的結(jié)果獲取所述圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域之前，還包括：

判斷所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)量是否大于設(shè)定閾值，

如果所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)量大于設(shè)定閾值，則繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟，反之則不執(zhí)行后續(xù)步驟。

示例性地，所述基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求包括：調(diào)節(jié)所述圖像傳感器的曝光參數(shù)，以使所采集的所述第二圖像中的所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域曝光到預(yù)定的人臉圖像采集所需要的標(biāo)準(zhǔn)。

示例性地，所述曝光參數(shù)包括曝光時(shí)間、光圈大小以及曝光度ISO中的至少一種。

示例性地，所述基于所述目標(biāo)對(duì)象的第一圖像進(jìn)行人形分割的步驟、所述基于所述人形分割的結(jié)果獲取所述第一圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域的步驟由服務(wù)器實(shí)現(xiàn)，所述基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求的步驟由相機(jī)內(nèi)部的處理器實(shí)現(xiàn)；或者，

所述基于所述目標(biāo)對(duì)象的第一圖像進(jìn)行人形分割的步驟、所述基于所述人形分割的結(jié)果獲取所述第一圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域的步驟、以及所述基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求的步驟均由相機(jī)內(nèi)部的處理器實(shí)現(xiàn)。

示例性地，所述人形檢測(cè)與所述人形分割由基于SVM的人形識(shí)別算法，或基于LBP改進(jìn)算法的實(shí)時(shí)人形識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種人臉圖像采集裝置，包括：

圖像獲取模塊，所述圖像獲取模塊用于獲取圖像傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的第一圖像；

人形分割模塊，所述人形分割模塊用于對(duì)所述第一圖像中的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行人形分割，以至少分割出所述目標(biāo)對(duì)象的頭部，并獲取所述目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域；

局部曝光模塊，所述局部曝光模塊用于基于所述目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求；

其中，所述圖像獲取模塊還用于基于所述局部曝光模塊的所述局部曝光結(jié)果采集經(jīng)局部曝光的所述目標(biāo)對(duì)象的第二圖像。

示例性地，該人臉圖像采集裝置還包括人形檢測(cè)模塊，所述人形檢測(cè)模塊用于對(duì)所述圖像獲取模塊獲取的目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)，以判斷所述目標(biāo)區(qū)域是否存在人形，如果所述目標(biāo)區(qū)域存在人形，則所述人形檢測(cè)模塊將所檢測(cè)到的人形發(fā)送至所述人形分割模塊，反之則繼續(xù)對(duì)下一個(gè)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)。

示例性地，所述人形分割模塊還用于判斷所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)量是否大于設(shè)定閾值，如果所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)量大于設(shè)定閾值，則所述人形分割模塊獲取所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域，并將所述坐標(biāo)區(qū)域發(fā)送至所述局部曝光模塊；反之則不獲取所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域。

示例性地，所述局部曝光模塊基于所述坐標(biāo)區(qū)域調(diào)節(jié)所述圖像傳感器的曝光參數(shù)，以使所采集的所述第二圖像中的所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域曝光到預(yù)定的人臉圖像采集所需要的標(biāo)準(zhǔn)。

示例性地，所述曝光參數(shù)包括曝光時(shí)間、光圈大小以及曝光度ISO中的至少一種。

示例性地，所述人臉圖像采集裝置為攝像頭，

或者，所述人臉圖像采集裝置包括攝像頭和服務(wù)器，所述攝像頭包括所述圖像獲取模塊和所述局部曝光模塊，所述服務(wù)器包括所述人形分割模塊。

根據(jù)本發(fā)明的人臉圖像采集方法及裝置，通過(guò)對(duì)圖像中的人像進(jìn)行分割，以至少分割出人像中的頭部，例如將人像分割為頭部、軀干和四肢，然后根據(jù)人像分割的結(jié)果，獲取圖像中頭部的坐標(biāo)區(qū)域，然后基于該坐標(biāo)區(qū)域調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)進(jìn)行針對(duì)頭部(臉部)的局部曝光，曝光區(qū)域具有針對(duì)性且位置精準(zhǔn)，由于對(duì)于同一相機(jī)而言對(duì)采集的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)從而定位人臉區(qū)域比在采集圖像直接進(jìn)行人臉檢測(cè)更易于實(shí)現(xiàn)，所以可以得到比傳統(tǒng)方法更好的人臉曝光圖像。即，通過(guò)對(duì)人像分割出的頭部做局部曝光，解決了目前暗光或逆光環(huán)境下檢測(cè)不到人臉而無(wú)法得到理想照片的難題。

進(jìn)一步地，根據(jù)本發(fā)明的人臉圖像采集方法及裝置在人像分割前，首先對(duì)圖像的人形進(jìn)行檢測(cè)以便后續(xù)進(jìn)行人形分割，而人形檢測(cè)相對(duì)人臉圖像采集來(lái)說(shuō)，普適性更強(qiáng)，采用星光級(jí)圖像傳感器即可輕松檢測(cè)出低照度環(huán)境或強(qiáng)逆光環(huán)境中的人形，大大降低了成本和對(duì)圖像傳感器的要求。

附圖說(shuō)明

本發(fā)明實(shí)施例的下列附圖在此作為本發(fā)明的一部分用于理解本發(fā)明。附圖中示出了本發(fā)明的實(shí)施例及其描述，用來(lái)解釋本發(fā)明的原理。在附圖中，

圖1是用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法及裝置的示例電子設(shè)備的示意性框圖；

圖2為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法的示意性流程圖；

圖3為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法的更詳細(xì)的示意性流程圖；

圖4為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置的示意性結(jié)構(gòu)框圖；

圖5為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像檢測(cè)設(shè)備的示意性結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施例

在下文的描述中，給出了大量具體的細(xì)節(jié)以便提供對(duì)本發(fā)明更為徹底的理解。然而，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)顯而易見(jiàn)的是，本發(fā)明實(shí)施例可以無(wú)需一個(gè)或多個(gè)這些細(xì)節(jié)而得以實(shí)施。在其他的例子中，為了避免與本發(fā)明實(shí)施例發(fā)生混淆，對(duì)于本領(lǐng)域公知的一些技術(shù)特征未進(jìn)行描述。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明能夠以不同形式實(shí)施，而不應(yīng)當(dāng)解釋為局限于這里提出的實(shí)施例。相反地，提供這些實(shí)施例將使公開(kāi)徹底和完全，并且將本發(fā)明的范圍完全地傳遞給本領(lǐng)域技術(shù)人員。在附圖中，為了清楚，部件、元件等的尺寸以及相對(duì)尺寸可能被夸大。自始至終相同附圖標(biāo)記表示相同的元件。

為了使得本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更為明顯，下面將參照附圖詳細(xì)描述根據(jù)本發(fā)明的示例實(shí)施例。顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是本發(fā)明的全部實(shí)施例，應(yīng)理解，本發(fā)明不受這里描述的示例實(shí)施例的限制?；诒景l(fā)明中描述的本發(fā)明實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒(méi)有付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的情況下所得到的所有其它實(shí)施例都應(yīng)落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

首先，參照?qǐng)D1來(lái)描述用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法和裝置的示例電子設(shè)備100。

如圖1所示，電子設(shè)備100包括一個(gè)或多個(gè)處理器102、一個(gè)或多個(gè)存儲(chǔ)裝置104、輸入/輸出裝置106、通信接口108以及一個(gè)或多個(gè)圖像信號(hào)處理器(ISP)110、圖像傳感器114，這些組件通過(guò)總線系統(tǒng)112和/或其它形式的連接機(jī)構(gòu)(未示出)互連。應(yīng)當(dāng)注意，圖1所示的電子設(shè)備100的組件和結(jié)構(gòu)只是示例性的，而非限制性的，根據(jù)需要，所述電子設(shè)備也可以具有其他組件和結(jié)構(gòu)，也可以不包括前述的部分組件，例如可以包括通信接口108，也可以不包通信接口108。

所述處理器102一般表示任何類型或形式的能夠處理數(shù)據(jù)或解釋和執(zhí)行指令的處理單元。一般而言，處理器可以是中央處理單元(CPU)或者具有數(shù)據(jù)處理能力和/或指令執(zhí)行能力的其它形式的處理單元，并且可以控制所述電子設(shè)備100中的其它組件以執(zhí)行期望的功能。在特定實(shí)施例中，處理器102可以接收來(lái)自軟件應(yīng)用或模塊的指令。這些指令可以導(dǎo)致處理器102完成本文描述和/或示出的一個(gè)或多個(gè)示例實(shí)施例的功能。

所述存儲(chǔ)裝置104可以包括一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以包括各種形式的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，例如易失性存儲(chǔ)器和/或非易失性存儲(chǔ)器。所述易失性存儲(chǔ)器例如可以包括隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)和/或高速緩沖存儲(chǔ)器(cache)等。所述非易失性存儲(chǔ)器例如可以包括只讀存儲(chǔ)器(ROM)、硬盤、閃存等。在所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上可以存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序指令，處理器102可以運(yùn)行所述程序指令，以實(shí)現(xiàn)下文所述的本發(fā)明實(shí)施例中(由處理器實(shí)現(xiàn))的客戶端功能以及/或者其它期望的功能。在所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中還可以存儲(chǔ)各種應(yīng)用程序和各種數(shù)據(jù)，例如所述應(yīng)用程序使用和/或產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)等。

所述輸入/輸出裝置106可以是用戶用來(lái)輸入指令和向外部輸出各種信息的裝置，例如輸入裝置可以包括鍵盤、鼠標(biāo)、麥克風(fēng)和觸摸屏等中的一個(gè)或多個(gè)。輸出裝置可以包括顯示器、揚(yáng)聲器等中的一個(gè)或多個(gè)。

通信接口108廣泛地表示任何類型或形式的能夠促進(jìn)示例電子設(shè)備100和一個(gè)或多個(gè)附加設(shè)備之間的通信的適配器或通信設(shè)備。例如，通信接口108可以促進(jìn)電子設(shè)備100和前端或附件電子設(shè)備以及后端服務(wù)器或云端的通信。通信接口108的示例包括但不限于有線網(wǎng)絡(luò)接口(諸如網(wǎng)絡(luò)接口卡)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口(諸如無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口卡)、調(diào)制解調(diào)器和任何其他合適的接口。在一實(shí)施例中，通信接口108通過(guò)與諸如因特網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)的直連提供到遠(yuǎn)程服務(wù)器/遠(yuǎn)程前端設(shè)備的直連。在特定實(shí)施例中，通信接口108通過(guò)與專用網(wǎng)絡(luò)，例如視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、天網(wǎng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)的直連提供到遠(yuǎn)程服務(wù)器/遠(yuǎn)程前端設(shè)備的直連。通信接口108還可以間接提供這種通過(guò)任何其它合適連接的連接。

圖像信號(hào)處理器(ISP)110用于控制圖像傳感器114進(jìn)行圖像采集，并調(diào)節(jié)AE(自動(dòng)曝光)的數(shù)字增益、模擬增益、背光補(bǔ)償、寬動(dòng)態(tài)等參數(shù)和亮度、對(duì)比度、曝光時(shí)間等圖像質(zhì)量參數(shù)以及其他參數(shù)，以調(diào)節(jié)圖像質(zhì)量，并基于圖像傳感器114的輸出信號(hào)生成相應(yīng)的曝光圖像，并通過(guò)諸如總線系統(tǒng)112的連接單元傳輸至處理器102進(jìn)行后續(xù)處理。同時(shí)，圖像信號(hào)處理器(ISP)110也可以接受來(lái)自處理器102的命令或指令，以對(duì)圖像傳感器114進(jìn)行調(diào)節(jié)控制。圖像信號(hào)處理器(ISP)110可以根據(jù)需要以及圖像傳感器114的數(shù)量設(shè)置一個(gè)或多個(gè)，并且圖像信號(hào)處理器(ISP)110可以與處理器102等集成，實(shí)現(xiàn)為片上系統(tǒng)(SOC)，也可以單設(shè)設(shè)置，并通過(guò)諸如總線系統(tǒng)112的連接單元與處理器102進(jìn)行連接。

圖像傳感器114可以采集或拍攝用戶期望的可見(jiàn)光曝光的圖像(例如照片、視頻等)，并且將所拍攝的圖像存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)裝置104中以供其它組件使用。圖像傳感器114的一個(gè)示例為RGB傳感器，或者RGBW傳感器或黑白傳感器(只能采集黑白圖像)等等，其通過(guò)感應(yīng)可見(jiàn)光形成彩色或黑白圖像/視頻。

示例性地，用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法和裝置的示例電子設(shè)備可以被實(shí)現(xiàn)為諸如智能手機(jī)、平板電腦、門禁系統(tǒng)的圖像采集端、道路監(jiān)控系統(tǒng)的圖像采集端、安防系統(tǒng)的圖像采集端以及各種監(jiān)控、安防領(lǐng)域等的后端控制處理端或服務(wù)器端或云端等等。

圖2為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法的示意性流程圖。下面將結(jié)合圖2對(duì)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法進(jìn)行描述。

如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的人臉圖像采集方法包括：

首先，在步驟S201中，獲取圖像傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的圖像，記作第一圖像。

即通過(guò)通信單元或連接單元獲取圖像傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的圖像，所述目標(biāo)對(duì)象例如為行人或待識(shí)別的人。

在步驟S202中，基于所述目標(biāo)對(duì)象的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)與人形分割，以至少分割出所述目標(biāo)對(duì)象的頭部。

示例性地，例如可以利用預(yù)先訓(xùn)練好的人形檢測(cè)器來(lái)在圖像傳感器所采集的圖像中對(duì)人像進(jìn)行人形檢測(cè)和人形分割，以至少分割出所述目標(biāo)對(duì)象的頭部，例如將人像分割為頭部、軀干以及四肢等區(qū)域。

示例性地，可以預(yù)先利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人形檢測(cè)算法在大量圖片的基礎(chǔ)上訓(xùn)練出人形檢測(cè)器，對(duì)于輸入的單幀圖像，該預(yù)先訓(xùn)練好的人形分割能夠快速地對(duì)圖像中對(duì)人像進(jìn)行分割，例如將人像分割為頭部、軀干以及四肢等區(qū)域。此外，對(duì)于圖像傳感器連續(xù)采集的多幀圖像，在首幀圖像中分割出頭部區(qū)域之后，可以基于當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像中的頭部區(qū)域的位置來(lái)實(shí)時(shí)地追蹤在當(dāng)前幀圖像中頭部區(qū)域的位置。其中，所述人形檢測(cè)與人形分割可以由基于SVM的人形識(shí)別算法，或基于LBP改進(jìn)算法的實(shí)時(shí)人形識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)。

在步驟S203中，獲取所述圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域。

當(dāng)在步驟202中對(duì)人像分割完成之后，基于圖像的坐標(biāo)和頭部區(qū)域的位置，獲取圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域。

在步驟S204中，基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域進(jìn)行局部曝光，以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求，例如人臉圖像采集需要的標(biāo)準(zhǔn)。

其中，基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求包括：調(diào)節(jié)所述圖像傳感器的曝光參數(shù)，以使所采集的所述第二圖像中的所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域曝光到預(yù)定的人臉圖像采集所需要的標(biāo)準(zhǔn)。其中，所述曝光參數(shù)可以包括曝光時(shí)間、光圈大小以及曝光度ISO中的至少一種。

在一個(gè)示例中，所述曝光參數(shù)通過(guò)調(diào)整抓拍快門速度和抓拍增益來(lái)調(diào)整，其中，所述抓拍快門速度和所述抓拍增益按照下式計(jì)算得到：

shut_cap＝shut_video*shut_set/(shut_video+shut_set) (1)

gain_cap＝gain_video*shut_video/shut_cap (2)

其中，shut_cap為抓拍快門速度，gain_cap為抓拍增益；shut_video為視頻攝錄模式下的快門速度，gain_video為視頻增益；shut_set為預(yù)設(shè)的抓拍最慢快門速度。

由于當(dāng)環(huán)境光線較弱或處于逆光時(shí)，光圖像傳感器采集的圖像由于人像較暗或全黑導(dǎo)致不能用于人臉識(shí)別，或使得人臉圖像采集難度增加，人臉圖像采集效率和性能下降，為了提高暗光或逆光下人臉圖像采集性能，在本發(fā)明中基于所提取的目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域控制可見(jiàn)光圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域進(jìn)行局部曝光，以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的圖像曝光到人臉圖像采集需要的標(biāo)準(zhǔn)。

示例性，例如基于目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域，判斷該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度，然后基于該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度和人臉識(shí)別需要的亮度范圍，調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，以使圖像傳感器采集的圖像中頭部區(qū)域的圖像的亮度符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)更好的人臉識(shí)別。

在本發(fā)明一示例中，當(dāng)環(huán)境光線較弱或處于逆光時(shí)，可以基于該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度和人臉識(shí)別需要的亮度范圍，調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，以增加圖像傳感器采集的圖像中頭部區(qū)域的圖像的亮度，以使其符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)。

在本發(fā)明的另一示例中，當(dāng)環(huán)境光線很強(qiáng)時(shí)，圖像傳感器采集的圖像全白，也不利于人臉識(shí)別，此時(shí)可以基于該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度和人臉識(shí)別需要的亮度范圍，調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，以降低圖像傳感器采集的圖像中頭部區(qū)域的圖像的亮度，以使其符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)。

在步驟S205中，采集經(jīng)局部曝光的所述目標(biāo)對(duì)象的圖像(記作第二圖像)，即，采集對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域進(jìn)行局部曝光的圖像以獲得滿足需求的人臉圖像。

所述圖像傳感器采集的圖像可以為圖片也可以為視頻。

在一個(gè)示例中，當(dāng)圖像傳感器采集的圖像為視頻時(shí)，還可以針對(duì)組成該視頻的每一幀圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)和人臉圖像提取。此外，還可以基于采集的圖像進(jìn)行人臉識(shí)別、人臉屬性分析等操作。

示例性地，根據(jù)本實(shí)施例的人臉圖像采集方法可以部署在人臉圖像采集端處，例如，在安防應(yīng)用領(lǐng)域，可以部署在門禁系統(tǒng)的圖像采集端；在金融應(yīng)用領(lǐng)域，可以部署在個(gè)人終端處，諸如智能電話、平板電腦、個(gè)人計(jì)算機(jī)等。

替代地，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法還可以分布地部署在服務(wù)器端(或云端)和個(gè)人終端處。例如，在金融應(yīng)用領(lǐng)域，可以在個(gè)人終端進(jìn)行圖像采集，然后在服務(wù)器端(或云端)對(duì)采集的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)、人形分割、坐標(biāo)區(qū)域獲取，然后在個(gè)人終端進(jìn)行局部曝光和局部曝光圖像采集，最后在服務(wù)器端(或云端)進(jìn)行人臉圖像采集提取以及識(shí)別等。

根據(jù)本實(shí)施例的人臉圖像采集方法，通過(guò)對(duì)采集的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)和人形分割，從而獲得目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域，然后基于該坐標(biāo)區(qū)域調(diào)節(jié)傳感器的曝光參數(shù)進(jìn)行局部曝光，以使目標(biāo)對(duì)象的圖像中頭部圖像符合人臉圖像采集的標(biāo)準(zhǔn)。由于曝光區(qū)域具有針對(duì)性且位置精準(zhǔn)，所以可以得到比傳統(tǒng)方法更好的人臉曝光圖像。即，通過(guò)進(jìn)行人形檢測(cè)從而分割出頭部，然后對(duì)人像分割出的頭部做局部曝光，解決了目前暗光或逆光環(huán)境下檢測(cè)不到人臉而無(wú)法得到理想照片的難題，并且同樣可以適用于解決強(qiáng)光條件下，照片發(fā)白而不利于人臉識(shí)別的問(wèn)題。

圖3為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法的更詳細(xì)的示意性流程圖。下面結(jié)合圖3對(duì)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法進(jìn)行詳細(xì)描述。

如圖3所示，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的人臉圖像采集方法包括：

首先，在步驟S301中，實(shí)時(shí)采集目標(biāo)區(qū)域的圖像。

即通過(guò)圖像傳感器或攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，以實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)區(qū)域的圖像。所述目標(biāo)區(qū)域可以為監(jiān)控區(qū)域，也可以為用于進(jìn)行人臉識(shí)別的區(qū)域，或者其他區(qū)域。

在步驟S302中，進(jìn)行人形檢測(cè)，以判斷所述目標(biāo)區(qū)域中是否存在人形。

對(duì)于在步驟S301中采集每幅目標(biāo)區(qū)域的圖像，進(jìn)行人形檢測(cè)，以判斷所述目標(biāo)區(qū)域中是否存在人形。

示例性地，例如可以利用預(yù)先訓(xùn)練好的人形檢測(cè)器來(lái)對(duì)所采集每幅目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)，以判斷所述目標(biāo)區(qū)域中是否存在人形。

示例性地，可以預(yù)先利用fast RCNN等人形檢測(cè)算法在大量圖片的基礎(chǔ)上訓(xùn)練出人形檢測(cè)器，對(duì)于輸入的單幀圖像，該預(yù)先訓(xùn)練好的人形檢測(cè)能夠快速地從圖像中檢測(cè)出人形。此外，對(duì)于圖像傳感器連續(xù)采集的多幀圖像，在首幀圖像中檢測(cè)出人形之后，可以基于當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像中的人形的位置來(lái)實(shí)時(shí)地追蹤在當(dāng)前幀圖像中人形的位置。

如果在步驟302中，沒(méi)有檢測(cè)到人形，則返回步驟S301，繼續(xù)采集目標(biāo)區(qū)域的圖像，并接著進(jìn)行人形檢測(cè)。即，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的下一個(gè)圖像進(jìn)行人形檢測(cè)，以判斷目標(biāo)區(qū)域中是否存在人形。

如果在步驟302中檢測(cè)到人形，則進(jìn)入步驟S303中，進(jìn)行人像分割。

在步驟303，對(duì)所述圖像中的人形進(jìn)行分割，以至少分割出所述人形的頭部。

即，對(duì)步驟302中檢測(cè)出的人形進(jìn)行人形分割，以至少分割出所述人形的頭部，例如將步驟302中檢測(cè)出的人形分割為頭部、軀干以及四肢等區(qū)域。

示例性地，例如可以利用預(yù)先訓(xùn)練好的人形分割器來(lái)在圖像傳感器所采集的圖像中對(duì)人像進(jìn)行分割?？梢灶A(yù)先利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人形分割算法在大量圖片的基礎(chǔ)上訓(xùn)練出人形分割器，對(duì)于輸入的單幀圖像，該預(yù)先訓(xùn)練好的人形分割能夠快速地對(duì)圖像中對(duì)人像進(jìn)行分割，例如將人像分割為頭部、軀干以及四肢等區(qū)域。此外，對(duì)于圖像傳感器連續(xù)采集的多幀圖像，在首幀圖像中分割出頭部區(qū)域之后，可以基于當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像中的頭部區(qū)域的位置來(lái)實(shí)時(shí)地追蹤在當(dāng)前幀圖像中頭部區(qū)域的位置。

在步驟S304中，判斷所述圖像中頭部區(qū)域的像素是否大于設(shè)定閾值。

由于要實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別一般需要人臉圖像中具有100x100的像素點(diǎn)，因此如果人臉圖像像素太少，則不利于人臉識(shí)別。而且如果對(duì)這些像素少的圖像也進(jìn)行人臉識(shí)別，則會(huì)浪費(fèi)大量計(jì)算資源，并且影響整個(gè)的人臉識(shí)別效率。因此，當(dāng)在步驟S303中，分割出頭部區(qū)域之后，即獲取或計(jì)算該區(qū)域中的像素的數(shù)量，以判斷其是否大于設(shè)定閾值。所述設(shè)定閾值用于表示所述頭部圖像可以適合于人臉識(shí)別。例如，在本發(fā)明一示例中，所述設(shè)定閾值為50。即當(dāng)圖像中頭部區(qū)域的像素?cái)?shù)大于50時(shí)，該頭部圖像才適于進(jìn)行人臉識(shí)別，如果小于50，則表示圖像中頭部或人像太小，不適合進(jìn)行人臉。

如果在步驟S304中，確定所述圖像中頭部區(qū)域的像素不大于設(shè)定閾值，則返回至步驟S301中，并重復(fù)執(zhí)行步驟S301～S304，直到所述圖像中頭部區(qū)域的像素不大于設(shè)定閾值為止。這樣可以實(shí)現(xiàn)對(duì)部分不適用于進(jìn)行人臉識(shí)別的圖像的過(guò)濾，節(jié)省計(jì)算資源，提高人臉圖像采集的整體效率。

如果在步驟S304中，確定所述圖像中頭部區(qū)域的像素大于設(shè)定閾值，則進(jìn)入步驟S305中。

在步驟S305中，獲取所述圖像中頭部的坐標(biāo)區(qū)域。

當(dāng)在步驟S304中，確定所述圖像中頭部區(qū)域的像素大于設(shè)定閾值后，則基于圖像的坐標(biāo)以及步驟S303中分割出的所述人形的頭部，以獲取所述圖像中頭部的坐標(biāo)區(qū)域。

在步驟306中，基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制圖像傳感器進(jìn)行局部曝光，以使所述頭部區(qū)域的圖像曝光到人臉圖像采集需要的標(biāo)準(zhǔn)。

示例性，例如基于目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域，判斷該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度，然后基于該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度和人臉識(shí)別需要的亮度范圍，調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，以使圖像傳感器采集的圖像中頭部圖像的亮度符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)更好的人臉識(shí)別。所述曝光參數(shù)例如包括曝光時(shí)間、數(shù)字增益、模擬增益、背光補(bǔ)償、寬動(dòng)態(tài)等參數(shù)和亮度、對(duì)比度等參數(shù)。

在本發(fā)明一示例中，當(dāng)環(huán)境光線較弱或處于逆光時(shí)，可以基于該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度和人臉識(shí)別需要的亮度范圍，調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，例如增加曝光時(shí)間，以增加圖像傳感器采集的圖像中頭部圖像的亮度，以使其符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)。在本發(fā)明的另一示例中，當(dāng)環(huán)境光線很強(qiáng)時(shí)，圖像傳感器采集的圖像全白，也不利于人臉識(shí)別，此時(shí)可以基于該坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度和人臉識(shí)別需要的亮度范圍，調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，例如降低曝光時(shí)間，以降低圖像傳感器采集的圖像中頭部圖像的亮度，以使其符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)。

進(jìn)一步地，可以理解的是在本發(fā)明中所謂局部曝光指的是，當(dāng)獲取圖像中頭部的坐標(biāo)區(qū)域后，基于所述坐標(biāo)區(qū)域內(nèi)的圖像的亮度和人臉識(shí)別需要的亮度范圍調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，在進(jìn)行局部曝光時(shí)使用該曝光參數(shù)對(duì)整個(gè)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行曝光來(lái)采集圖像，以使采集的圖像中頭部圖像符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)，例如使采集的圖像中頭部圖像的亮度符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)。即，在本發(fā)明中局部曝光指的是基于圖像中局部區(qū)域(例如頭部區(qū)域)的圖像質(zhì)量(例如亮度)來(lái)調(diào)節(jié)圖像傳感器的曝光參數(shù)，然后以該曝光參數(shù)來(lái)重新采集圖像，以使局部區(qū)域的圖像質(zhì)量符合要求，而不是僅對(duì)局部區(qū)域曝光或者對(duì)調(diào)節(jié)圖像傳感器局部區(qū)域的曝光參數(shù)。采用這種局部曝光方法雖然其他區(qū)域可能處于過(guò)曝，但只要頭部圖像符合要求即可用于人臉識(shí)別，其具有簡(jiǎn)單快捷且計(jì)算量較小的優(yōu)點(diǎn)。

在步驟S307中，采集對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域進(jìn)行局部曝光的圖像。

進(jìn)一步地，當(dāng)獲取圖像傳感器的局部曝光圖像后，還可以對(duì)局部曝光的該圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)、人臉屬性分析、人臉識(shí)別等操作。

示例性性，例如可以利用預(yù)先訓(xùn)練好的人臉檢測(cè)器來(lái)在可見(jiàn)光圖像傳感器所采集的圖像中定位人臉區(qū)域。例如，可以預(yù)先利用哈爾(Haar)算法、Adaboost算法等人臉檢測(cè)與識(shí)別算法在大量圖片的基礎(chǔ)上訓(xùn)練出人臉檢測(cè)器，對(duì)于輸入的單幀圖像，該預(yù)先訓(xùn)練好的人臉檢測(cè)器能夠快速地定位出人臉區(qū)域。此外，對(duì)于可見(jiàn)光圖像傳感器連續(xù)采集的多幀圖像，在首幀圖像中定位出人臉區(qū)域之后，可以基于當(dāng)前幀圖像的前一幀圖像中人臉區(qū)域的位置來(lái)實(shí)時(shí)地追蹤在當(dāng)前幀圖像中人臉區(qū)域的位置。

當(dāng)圖像傳感器采集的圖像中檢測(cè)出人臉圖像并給出相應(yīng)的坐標(biāo)后，則可以按坐標(biāo)將人臉圖像摳出(俗稱摳圖)，以獲得人臉圖像。

示例性地，在步驟S307中可以從所述可見(jiàn)光圖像傳感器采集的圖像中檢測(cè)所述人臉圖像所在位置的坐標(biāo)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述目標(biāo)對(duì)象的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，從所述可見(jiàn)光圖像傳感器采集的圖像中摳取僅包括所述人臉的圖像。作為一個(gè)示例，當(dāng)確定人臉圖像所在位置的坐標(biāo)數(shù)據(jù)后，可以在這些坐標(biāo)處進(jìn)行標(biāo)記，例如標(biāo)記為1，而這些坐標(biāo)外的位置標(biāo)記為0，從而確定人臉圖像的區(qū)域、輪廓及像素等，然后可以運(yùn)用現(xiàn)有圖分割技術(shù)(例如，Graph Cut算法)將標(biāo)記為1的區(qū)域摳取出來(lái)，從而得到僅包含人臉的圖像。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)該人臉檢測(cè)可以檢測(cè)/提取人臉的特征信息。

所謂的特征信息，指的可以用于人臉或者將待識(shí)別人臉與其他人臉進(jìn)行區(qū)別的信息。以人臉圖像為例，所謂特征信息示例性地可以包括諸如人臉總體信息，例如臉型、五官布局等，還可以包括局部特征信息，例如痣、雀斑、刀疤等，還可以包括五官特征信息，例如左耳信息(大小、形狀等)，右耳信息(大小、形狀等)、左眉信息(例如形狀、位置、長(zhǎng)、寬等)、右眉信息(例如形狀、位置、長(zhǎng)、寬等)，以及左眼信息(例如形狀、位置、長(zhǎng)、寬等)、右眼信息(例如形狀、位置、長(zhǎng)、寬等)等等。

示例性地，在一實(shí)施例中，可以通過(guò)Sobel算子提取特征算法或Gabor特征算法等特征提取算法從步驟307中獲得的圖像中提取人臉圖像的特征信息。在又一實(shí)施例中，可以利用預(yù)先訓(xùn)練好的關(guān)鍵點(diǎn)定位器來(lái)在人臉區(qū)域中定位人臉關(guān)鍵點(diǎn)(例如眼睛、眼角、眼睛中心、眉毛、鼻子、鼻尖、嘴巴、嘴角和臉部輪廓等)。例如，可以預(yù)先利用級(jí)聯(lián)回歸方法在大量人工標(biāo)注的人臉圖片的基礎(chǔ)上訓(xùn)練出關(guān)鍵點(diǎn)定位器。替換地，也可以采用傳統(tǒng)的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法，其基于參數(shù)形狀模型，根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)附近的表觀特征，學(xué)習(xí)出一個(gè)參數(shù)模型，在使用時(shí)迭代地優(yōu)化關(guān)鍵點(diǎn)的位置，最后得到關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，當(dāng)獲得關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)后，可以基于該坐標(biāo)進(jìn)行一步獲取關(guān)鍵點(diǎn)(例如眼睛、眼角、眼睛中心、眉毛、鼻子、鼻尖、嘴巴、嘴角和臉部輪廓等)的其他信息，例如大小，形狀等等信息。

應(yīng)了解本發(fā)明不受具體采用的人臉圖像提取方法和特征信息提取方法的限制，無(wú)論是現(xiàn)有的人臉圖像提取方法和特征信息提取方法還是將來(lái)開(kāi)發(fā)的人臉圖像提取方法和特征提取方法，都可以應(yīng)用于根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法中，并且也應(yīng)包括在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。

示例性地，根據(jù)本實(shí)施例的人臉圖像采集方法可以部署在人臉圖像采集端處，例如，在安防應(yīng)用領(lǐng)域，可以部署在門禁系統(tǒng)的圖像采集端；在金融應(yīng)用領(lǐng)域，可以部署在個(gè)人終端處，諸如智能電話、平板電腦、個(gè)人計(jì)算機(jī)等。

替代地，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法還可以分布地部署在服務(wù)器端(或云端)和個(gè)人終端處。例如，在金融應(yīng)用領(lǐng)域，可以在個(gè)人終端進(jìn)行圖像采集，然后在服務(wù)器端(或云端)對(duì)采集的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)、人形分割、坐標(biāo)區(qū)域獲取，然后在個(gè)人終端進(jìn)行局部曝光和局部曝光圖像采集，最后在服務(wù)器端(或云端)進(jìn)行人臉圖像采集提取以及識(shí)別等。

根據(jù)本實(shí)施例的人臉圖像采集方法，通過(guò)對(duì)采集的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)和人形分割，從而獲得目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域，然后基于該坐標(biāo)區(qū)域調(diào)節(jié)傳感器的曝光參數(shù)進(jìn)行局部曝光，以使目標(biāo)對(duì)象的圖像中頭部圖像符合人臉圖像采集的標(biāo)準(zhǔn)。由于曝光區(qū)域具有針對(duì)性且位置精準(zhǔn)，所以可以得到比傳統(tǒng)方法更好的人臉曝光圖像。即，通過(guò)對(duì)人像分割出的頭部做局部曝光，解決了目前暗光或逆光環(huán)境下檢測(cè)不到人臉而無(wú)法得到理想照片的難題，并且同樣可以適用于解決強(qiáng)光條件下，照片發(fā)白而不利于人臉識(shí)別的問(wèn)題。

進(jìn)一步地，根據(jù)本實(shí)施例的人臉圖像采集方法還可以對(duì)部分不適于進(jìn)行人臉識(shí)別的圖像進(jìn)行過(guò)濾，以節(jié)省計(jì)算資源，提高人臉圖像采集的整體效率。

在一個(gè)示例中，上述的基于所述目標(biāo)對(duì)象的第一圖像進(jìn)行人形分割的步驟、基于所述人形分割的結(jié)果獲取所述第一圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域的步驟由服務(wù)器實(shí)現(xiàn)，基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求的步驟由相機(jī)內(nèi)部的處理器實(shí)現(xiàn)。由于圖像分割、坐標(biāo)確定等步驟在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)，可以節(jié)省相機(jī)自身的運(yùn)算資源，保證相機(jī)有充足的運(yùn)算資源去進(jìn)行圖像采集。

在另一個(gè)示例中，所述基于所述目標(biāo)對(duì)象的第一圖像進(jìn)行人形分割的步驟、所述基于所述人形分割的結(jié)果獲取所述第一圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域的步驟、以及所述基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制所述圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行局部曝光以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的曝光符合預(yù)定要求的步驟均由相機(jī)內(nèi)部的處理器實(shí)現(xiàn)。由于各個(gè)步驟均在相機(jī)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)，因而可以實(shí)現(xiàn)人臉圖像采集的本地化，進(jìn)而有利于實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的本地化。

圖4為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置的示意性結(jié)構(gòu)框圖。下面結(jié)合圖5對(duì)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置進(jìn)行描述。

如圖4所示，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置400包括圖像獲取模塊410、人形檢測(cè)模塊420、人形分割模塊430、局部曝光模塊440和人臉檢測(cè)模塊450。在某些示例中，也可以不包括人臉檢測(cè)模塊450。

圖像獲取模塊410用于通過(guò)圖像傳感器采集目標(biāo)區(qū)域的圖像。圖像獲取模塊410可以由圖1所示的電子設(shè)備中的處理器102或圖像信號(hào)處理器110運(yùn)行存儲(chǔ)裝置104中存儲(chǔ)的程序指令來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且可以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法中的步驟S201和步驟S301。在本發(fā)明一示例中，圖像獲取模塊410由圖1所示的電子設(shè)備中的處理器102運(yùn)行存儲(chǔ)裝置104中存儲(chǔ)的程序指令通過(guò)通信單元或連接單元來(lái)獲取圖像傳感器114采集的圖像。

人形檢測(cè)模塊420用于對(duì)所述圖像獲取模塊410獲取的目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)，以判斷所述目標(biāo)區(qū)域是否存在人形，如果所述目標(biāo)區(qū)域存在人形，則所述人形檢測(cè)模塊420將所檢測(cè)到的人形發(fā)送至所述人形分割模塊430，反之則繼續(xù)對(duì)下一個(gè)所述目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)。人形檢測(cè)模塊420可以由圖1所示的電子設(shè)備中的處理器102/或圖像信號(hào)器110運(yùn)行存儲(chǔ)裝置104中存儲(chǔ)的程序指令來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且可以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法中的步驟S302。

人形分割模塊430用于對(duì)所述圖像中的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行人形分割，以至少分割出所述目標(biāo)對(duì)象的頭部，并獲取所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域。即，人形分割模塊430對(duì)人形檢測(cè)模塊420檢測(cè)到的人形進(jìn)行分割，例如將人形分割為頭部、軀干和四肢區(qū)域，然后判斷所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)量是否大于設(shè)定閾值，如果所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)量大于設(shè)定閾值，則獲取所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域，并將所述坐標(biāo)區(qū)域發(fā)送至所述局部曝光模塊440；反之則不獲取所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域。人形分割模塊430可以由圖1所示的電子設(shè)備中的處理器102和/或圖像信號(hào)器110運(yùn)行存儲(chǔ)裝置104中存儲(chǔ)的程序指令來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且可以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法中的步驟S202～S203，和步驟S303～S305。

局部曝光模塊440用于基于所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域控制圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部進(jìn)行局部曝光，以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的圖像曝光到人臉圖像采集需要的標(biāo)準(zhǔn)。即，局部曝光模塊440基于所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域調(diào)節(jié)所述圖像傳感器的曝光參數(shù)，以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的圖像曝光到人臉圖像采集需要的標(biāo)準(zhǔn)。例如，局部曝光控制模塊440調(diào)節(jié)所述圖像傳感器的曝光參數(shù)，以增加所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的圖像的亮度。又例如，局部曝光控制模塊440調(diào)節(jié)所述圖像傳感器的曝光參數(shù)，以降低所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域的圖像的亮度。局部曝光控制模塊440可以由圖1所示的電子設(shè)備中的處理器102和/或圖像信號(hào)器110運(yùn)行存儲(chǔ)裝置104中存儲(chǔ)的程序指令來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且可以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法中的步驟S204和S306。

人臉檢測(cè)模塊450基于所獲取的對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域進(jìn)行局部曝光的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)人臉圖像采集。即從圖像傳感器采集的對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部區(qū)域進(jìn)行局部曝光的圖像中檢測(cè)并提取人臉，人臉檢測(cè)人臉圖像采集及提取方法如前述描述，在此不再贅述。

在一個(gè)示例中，所述人臉圖像采集裝置為攝像頭。在另一個(gè)示例中，所述人臉圖像采集裝置包括攝像頭和服務(wù)器，所述攝像頭包括所述圖像獲取模塊和所述局部曝光模塊，所述服務(wù)器包括所述人形分割模塊。

根據(jù)本發(fā)明的人臉圖像采集裝置，通過(guò)對(duì)采集的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)和人形分割，從而獲得目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域，然后基于該坐標(biāo)區(qū)域調(diào)節(jié)傳感器的曝光參數(shù)進(jìn)行局部曝光，以使目標(biāo)對(duì)象的圖像中頭部圖像符合人臉圖像采集的標(biāo)準(zhǔn)。由于曝光區(qū)域具有針對(duì)性且位置精準(zhǔn)，所以可以得到比傳統(tǒng)方法更好的人臉曝光圖像。即，通過(guò)對(duì)人像分割出的頭部做局部曝光，解決了目前暗光或逆光環(huán)境下檢測(cè)不到人臉而無(wú)法得到理想照片的難題，并且同樣可以適用于解決強(qiáng)光條件下，照片發(fā)白而不利于人臉識(shí)別的問(wèn)題。

進(jìn)一步地，根據(jù)本實(shí)施例的人臉圖像采集裝置還可以對(duì)部分不適于進(jìn)行人臉識(shí)別的圖像進(jìn)行過(guò)濾，以節(jié)省計(jì)算資源，提高用于人臉識(shí)別的人臉圖像采集的整體效率。

圖5為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集設(shè)備的示意性結(jié)構(gòu)框圖。下面結(jié)合圖5對(duì)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集設(shè)備系統(tǒng)進(jìn)行描述。

如圖5所示，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像檢測(cè)設(shè)備500包括圖像傳感器510、圖像信號(hào)處理器520、存儲(chǔ)裝置530和處理器540。

圖像傳感器510用于采集目標(biāo)區(qū)域的圖像。圖像傳感器510可以為RGB傳感器，也可以為黑白傳感器。圖像傳感器510可以采集圖片亦可以采集視頻。

圖像信號(hào)處理器520用于圖像傳感器510進(jìn)行控制，并對(duì)圖像傳感器510采集的信號(hào)進(jìn)行處理，以獲得目標(biāo)區(qū)域的圖像或視頻數(shù)據(jù)。即，圖像傳感器510采集的數(shù)據(jù)可以由圖像信號(hào)處理器520運(yùn)行存儲(chǔ)裝置540中存儲(chǔ)的程序指令來(lái)實(shí)現(xiàn)，以獲得目標(biāo)區(qū)域的圖片或視頻數(shù)據(jù)。在本發(fā)明一實(shí)施例中，圖像信號(hào)處理器520還用于運(yùn)行所述存儲(chǔ)裝置530中存儲(chǔ)的程序代碼，以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法中的局部曝光方法的相應(yīng)步驟，或?qū)崿F(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置中的局部曝光模塊440。

所述存儲(chǔ)裝置530存儲(chǔ)用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法中的相應(yīng)步驟的程序代碼。

所述處理器540用于運(yùn)行所述存儲(chǔ)裝置530中存儲(chǔ)的程序代碼，以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法的相應(yīng)步驟，并且用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置中的圖像獲取模塊410、人形檢測(cè)模塊420、人形分割模塊430和人臉檢測(cè)模塊450。

在一個(gè)實(shí)施例中，在所述程序代碼被所述處理器540運(yùn)行時(shí)執(zhí)行以下步驟：

獲取圖像傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的圖像；

基于所述目標(biāo)對(duì)象的圖像進(jìn)行人形分割，以至少分割出所述目標(biāo)對(duì)象的頭部；

獲取所述圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域；

基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部進(jìn)行局部曝光，以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部圖像曝光到人臉圖像采集需要的標(biāo)準(zhǔn)；

采集所述局部曝光的圖像。

在一個(gè)示例中，所述人臉圖像采集設(shè)備為攝像頭。在另一個(gè)示例中，所述人臉圖像采集設(shè)備包括攝像頭和服務(wù)器，所述攝像頭包括所述圖像獲取模塊和所述局部曝光模塊，所述服務(wù)器包括所述人形分割模塊。

在一個(gè)實(shí)施例中，處理器540可以實(shí)現(xiàn)為中央處理器(CPU)，其中，中央處理器(CPU)通過(guò)圖像傳感器510獲取目標(biāo)區(qū)域的圖像，然后通過(guò)執(zhí)行存儲(chǔ)裝置530中相應(yīng)的程序代碼，對(duì)所述圖像進(jìn)行人形檢測(cè)、人形分割，以獲取所述圖像中目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域，然后將該目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域發(fā)送至圖像信號(hào)處理器(ISP)520，圖像信號(hào)處理器520通過(guò)執(zhí)行存儲(chǔ)裝置530中相應(yīng)的程序代碼控制圖像傳感器510進(jìn)行局部曝光，以使圖像傳感器510采集的圖像中目標(biāo)對(duì)象的頭部圖像符合人臉識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)。隨后，中央處理器(CPU)還可以基于圖像傳感器510采集的局部曝光圖像通過(guò)執(zhí)行存儲(chǔ)裝置530中相應(yīng)的程序代碼進(jìn)行人臉檢測(cè)和識(shí)別。

示例性地，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像檢測(cè)設(shè)備500可以實(shí)現(xiàn)為具有圖像傳感器、存儲(chǔ)器、通信接口/單元和處理器的設(shè)備、裝置或者系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像檢測(cè)設(shè)備500可以部署在人臉圖像采集識(shí)別系統(tǒng)中，例如，在安防應(yīng)用領(lǐng)域，可以部署在門禁系統(tǒng)或道路監(jiān)控系統(tǒng)；在金融應(yīng)用領(lǐng)域，可以銀行、交易所等等的身份認(rèn)證系統(tǒng)中。

此外，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，在所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)了程序指令，在所述程序指令被計(jì)算機(jī)或處理器運(yùn)行時(shí)用于執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法、局部曝光方法的相應(yīng)步驟，并且用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置、局部曝光模塊的相應(yīng)模塊/子模塊。所述存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以包括智能電話的存儲(chǔ)卡、平板電腦的存儲(chǔ)部件、個(gè)人計(jì)算機(jī)的硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM)、可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(EPROM)、便攜式緊致盤只讀存儲(chǔ)器(CD-ROM)、USB存儲(chǔ)器、或者上述存儲(chǔ)介質(zhì)的任意組合。所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)的任意組合，例如一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包含用于目標(biāo)對(duì)象信息生成的計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼，另一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包含用于目標(biāo)對(duì)象信息識(shí)別的計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述計(jì)算機(jī)程序指令在被計(jì)算機(jī)運(yùn)行時(shí)可以實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法裝置中的各個(gè)功能模塊，并且/或者可以執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述計(jì)算機(jī)程序指令在被計(jì)算機(jī)運(yùn)行時(shí)執(zhí)行以下步驟：獲取圖像傳感器采集的目標(biāo)對(duì)象的圖像；基于所述目標(biāo)對(duì)象的圖像進(jìn)行人形分割，以至少分割出所述目標(biāo)對(duì)象的頭部；獲取所述圖像中所述目標(biāo)對(duì)象的頭部的坐標(biāo)區(qū)域；基于所述坐標(biāo)區(qū)域控制圖像傳感器對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的頭部進(jìn)行局部曝光，以使所述目標(biāo)對(duì)象的頭部圖像曝光到人臉圖像采集需要的標(biāo)準(zhǔn)；采集所述局部曝光的圖像。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集裝置中的各模塊可以通過(guò)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集的電子設(shè)備的處理器運(yùn)行在存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序指令來(lái)實(shí)現(xiàn)，或者可以在根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)指令被計(jì)算機(jī)運(yùn)行時(shí)實(shí)現(xiàn)。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像采集方法和裝置、圖像檢測(cè)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)對(duì)采集的圖像進(jìn)行人形檢測(cè)和人形分割，從而獲得目標(biāo)對(duì)象頭部的坐標(biāo)區(qū)域，然后基于該坐標(biāo)區(qū)域調(diào)節(jié)傳感器的曝光參數(shù)進(jìn)行局部曝光，以使目標(biāo)對(duì)象的圖像中頭部圖像符合人臉圖像采集的標(biāo)準(zhǔn)。由于曝光區(qū)域具有針對(duì)性且位置精準(zhǔn)，所以可以得到比傳統(tǒng)方法更好的人臉曝光圖像。即，通過(guò)對(duì)人像分割出的頭部做局部曝光，解決了目前暗光或逆光環(huán)境下檢測(cè)不到人臉而無(wú)法得到理想照片的難題，并且同樣可以適用于解決強(qiáng)光條件下，照片發(fā)白而不利于人臉識(shí)別的問(wèn)題。

盡管這里已經(jīng)參考附圖描述了示例實(shí)施例，應(yīng)理解上述示例實(shí)施例僅僅是示例性的，并且不意圖將本發(fā)明的范圍限制于此。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以在其中進(jìn)行各種改變和修改，而不偏離本發(fā)明的范圍和精神。所有這些改變和修改意在被包括在所附權(quán)利要求所要求的本發(fā)明的范圍之內(nèi)。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識(shí)到，結(jié)合本文中所公開(kāi)的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計(jì)算機(jī)軟件和電子硬件的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來(lái)執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用來(lái)使用不同方法來(lái)實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的設(shè)備和方法，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的設(shè)備實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)設(shè)備，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。

在此處所提供的說(shuō)明書中，說(shuō)明了大量具體細(xì)節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實(shí)施例可以在沒(méi)有這些具體細(xì)節(jié)的情況下實(shí)踐。在一些實(shí)例中，并未詳細(xì)示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù)，以便不模糊對(duì)本說(shuō)明書的理解。

類似地，應(yīng)當(dāng)理解，為了精簡(jiǎn)本發(fā)明并幫助理解各個(gè)發(fā)明方面中的一個(gè)或多個(gè)，在對(duì)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的描述中，本發(fā)明的各個(gè)特征有時(shí)被一起分組到單個(gè)實(shí)施例、圖、或者對(duì)其的描述中。然而，并不應(yīng)將該本發(fā)明的的方法解釋成反映如下意圖：即所要求保護(hù)的本發(fā)明要求比在每個(gè)權(quán)利要求中所明確記載的特征更多的特征。更確切地說(shuō)，如相應(yīng)的權(quán)利要求書所反映的那樣，其發(fā)明點(diǎn)在于可以用少于某個(gè)公開(kāi)的單個(gè)實(shí)施例的所有特征的特征來(lái)解決相應(yīng)的技術(shù)問(wèn)題。因此，遵循具體實(shí)施方式的權(quán)利要求書由此明確地并入該具體實(shí)施方式，其中每個(gè)權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨(dú)實(shí)施例。

本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解，除了特征之間相互排斥之外，可以采用任何組合對(duì)本說(shuō)明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開(kāi)的所有特征以及如此公開(kāi)的任何方法或者設(shè)備的所有過(guò)程或單元進(jìn)行組合。除非另外明確陳述，本說(shuō)明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開(kāi)的每個(gè)特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來(lái)代替。

此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。例如，在權(quán)利要求書中，所要求保護(hù)的實(shí)施例的任意之一都可以以任意的組合方式來(lái)使用。

本發(fā)明的各個(gè)部件實(shí)施例可以以硬件實(shí)現(xiàn)，或者以在一個(gè)或者多個(gè)處理器上運(yùn)行的軟件模塊實(shí)現(xiàn)，或者以它們的組合實(shí)現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實(shí)踐中使用微處理器或者數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來(lái)實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的物品分析設(shè)備中的一些模塊的一些或者全部功能。本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的裝置程序(例如，計(jì)算機(jī)程序和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品)。這樣的實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的程序可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個(gè)或者多個(gè)信號(hào)的形式。這樣的信號(hào)可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號(hào)上提供，或者以任何其他形式提供。

應(yīng)該注意的是上述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說(shuō)明而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計(jì)出替換實(shí)施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號(hào)之間的任何參考符號(hào)構(gòu)造成對(duì)權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個(gè)”不排除存在多個(gè)這樣的元件。本發(fā)明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個(gè)可以是通過(guò)同一個(gè)硬件項(xiàng)來(lái)具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序?？蓪⑦@些單詞解釋為名稱。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式或?qū)唧w實(shí)施方式的說(shuō)明，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。