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申请/专利权人：浙江中正智能科技有限公司

摘要：本发明提供了一种人脸脸颊光照精细化检测方法，仅针对人脸中占比较大的左右脸颊区域进行光照检测分析，且通过潜在噪声掩膜操作方法和亮暗区域获取方法有效规避图像噪声带来的影响，在兼顾检测准确率的同时有效提升检测速度，实时性好，具有良好的实际应用价值。

主权项：1.一种人脸脸颊光照精细化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S01：获取正常姿态的人脸图像，采用人脸关键点定位算法对所获人脸图像进行关键点定位，然后进行人脸对齐，根据对齐后的人脸关键点得到左脸颊区域和右脸颊区域；步骤S02：对左脸颊区域和右脸颊区域的所有像素点进行遍历以判别潜在噪声点并记录其位置信息，遍历完成后得到左脸颊区域和右脸颊区域的潜在噪声掩码图；步骤S03：对获取的潜在噪声掩码图分别进行滑框检测，判断潜在噪声点是否为实际噪声点，若判断当前潜在噪声点为实际噪声点，则将此潜在噪声点的灰度值更新为其邻域像素点的灰度值；步骤S04：将最终所得人脸脸颊区域的像素点灰度值与阈值T1、T2进行比较，若像素点灰度值大于等于阈值T1则判断其为亮点，若像素点灰度值小于等于阈值T2则判断其为暗点，分别统计左右脸颊区域亮点和暗点的个数及位置信息，得到左脸颊区域和右脸颊区域的亮点掩码图和暗点掩码图；步骤S05：对步骤S04得到的亮点掩码图和暗点掩码图分别进行形态学操作，获取相应的亮点区域大小及暗点区域大小；步骤S06：判断步骤S05所得左右脸颊的亮点区域和暗点区域占其所在脸颊区域的比例，具体为：若亮点区域大小或暗点区域大小小于阈值W1判断其区域占比为0；若亮点区域大小或暗点区域大小大于等于阈值W1，区域占比不为0；步骤S07：根据步骤S06所得亮点区域和暗点区域占比判定当前脸颊区域的光照状态；步骤S08：根据步骤S07得到的左脸颊和右脸颊区域的光照状态对当前人脸光照进行属性判定；所述步骤S02中潜在噪声点的判定方法为当前像素点的灰度值与其邻域像素点的灰度平均值绝对误差超过M则判定为潜在噪声点；所述步骤S03中实际噪声点的具体判定方法为对潜在噪声掩码图进行采用N*N的滑框处理，即依次取潜在噪声点作为N*N滑框的中心并统计当下滑框所命中的潜在噪声点总个数，计算当前潜在噪声点总个数占滑框的比例，若所占比例小于阈值T0，则判断此潜在噪声点为实际噪声点；所述步骤S07中当前脸颊区域的光照状态具体判定规则如下：正常：区域内亮点区域占比和暗点区域占比均为0；过暗：区域内亮点区域占比为0且暗点区域占比不为0；过亮：区域内亮点区域占比不为0时且暗点区域占比为0；阴阳：区域内亮点区域占比和暗点区域占比均不为0；所述步骤S08中人脸光照属性判定规则如下：正常：左右脸颊区域光照状态均正常；过暗：左右脸颊区域光照状态均过暗；过亮：左右脸颊区域光照状态均过亮；阴阳：左右脸颊区域光照状态至少一个为阴阳或左右脸颊区域光照状态不相同。

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