一种确定刘海区域的方法及装置与流程

技术特征：

1.一种确定刘海区域的方法，其特征在于，包括：

基于局部二值模式LBP算子提取刘海特征；

基于置信度的支持向量机SVM判断人脸图像是否存在刘海；

在存在刘海时确定刘海的区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于LBP算子提取刘海特征时，LBP算子的尺度选取为：水平方向半径为3，垂直方向半径为1。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定刘海的区域，包括：

将人脸图像中的人脸分为4块区域，其中3块为刘海区域，1块为眼部以下、嘴部以上的脸部区域；

确定4块区域的平均灰度值；

根据4块区域的平均灰度值确定刘海区域的阈值；

根据阈值确定刘海的区域。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过如下公式根据4块区域的平均灰度值确定刘海区域的阈值：

其中，3块刘海区域的平均灰度值依次为AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru，脸部区域的平均灰度值为AVG_face。

5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据阈值确定刘海的区域，包括：

确定眉毛位置所在的线；

从眉毛位置所在的线开始按预设距离向上移动，在每次移动后，以移动后的线为基线确定两个上下相邻的高度为预设高度，宽度为图像宽度的区域；

若两个区域内的灰度值满足阈值Th的像素个数都大于预设值，则将该根基线确定为刘海的区域底线。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括：

若AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru与AVG_face的数值差别小于预设阈值，则确定不存在刘海。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定刘海的区域，包括：

若刘海的区域底线低于眉毛位置所在的线，二值化刘海区域；

若刘海的区域底线等于眉毛位置所在的线，以眉毛位置所在的线为截止线二值化刘海区域。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于置信度的SVM判断人脸图像是否存在刘海前，进一步包括：

对所述人脸图像进行包括人脸对齐和/或光照归一化的预处理。

9.一种确定刘海区域的装置，其特征在于，包括：

LBP处理模块，用于基于LBP算子提取刘海特征；

SVM处理模块，用于基于置信度的SVM判断人脸图像是否存在刘海；

刘海区域确定模块，用于在存在刘海时确定刘海的区域。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，LBP处理模块进一步用于在基于LBP算子提取刘海特征时，LBP算子的尺度选取为：水平方向半径为3，垂直方向半径为1。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，刘海区域确定模块进一步用于在所述确定刘海的区域时，包括：

将人脸图像中的人脸分为4块区域，其中3块为刘海区域，1块为眼部以下、嘴部以上的脸部区域；

确定4块区域的平均灰度值；

根据4块区域的平均灰度值确定刘海区域的阈值；

根据阈值确定刘海的区域。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，刘海区域确定模块进一步用于通过如下公式根据4块区域的平均灰度值确定刘海区域的阈值：

其中，3块刘海区域的平均灰度值依次为AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru，脸部区域的平均灰度值为AVG_face。

13.如权利要求11或12所述的装置，其特征在于，刘海区域确定模块进一步用于在根据阈值确定刘海的区域时，包括：

确定眉毛位置所在的线；

从眉毛位置所在的线开始按预设距离向上移动，在每次移动后，以移动后的线为基线确定两个上下相邻的高度为预设高度，宽度为图像宽度的区域；

若两个区域内的灰度值满足阈值Th的像素个数都大于预设值，则将该根基线确定为刘海的区域底线。

14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，SVM处理模块进一步用于若AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru与AVG_face的数值差别小于预设阈值，则确定不存在刘海。

15.如权利要求9所述的装置，其特征在于，刘海区域确定模块进一步用于在所述确定刘海的区域时，包括：

若刘海的区域底线低于眉毛位置所在的线，二值化刘海区域；

若刘海的区域底线等于眉毛位置所在的线，以眉毛位置所在的线为截止线二值化刘海区域。

16.如权利要求9所述的装置，其特征在于，进一步包括：

预处理模块，用于在基于置信度的SVM判断人脸图像是否存在刘海前，对所述人脸图像进行包括人脸对齐和/或光照归一化的预处理。