本发明涉及物体识别领域，具体是一种智能人脸防过曝算法。
背景技术：
目前安防监控摄像头为了保证在暗态环境(夜晚或者光线不足的室内等环境)下，通常采用红外灯或者可见光来补灯，这样大大保证了暗态环境下监控摄像头的效果，但是这样也会产生一个问题，在补光灯的照射下，人脸包括浅色衣物等物体在强补灯下会导致过曝，而导致无法看清人脸等主要细节，而如果使用功率比较低的补光灯，会大大减少摄像头的可视范围，所以在补光灯下人脸过曝对于以安防为核心目的的监控摄像头是一个比较严重的诟病。因此，本领域技术人员提供了一种智能人脸防过曝算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种智能人脸防过曝算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种智能人脸防过曝算法，该方法包括以下步骤：
1)通过在监控设备的控制模块中写入控制算法，再进行取像时，对取像画面进行截图；
2)将截图进行计算，得到人脸区域，将人脸区域提取；
3)将多组截图信息进行对比提取，得到多组人脸信息进行相互补充，获得人脸全部特征信息；
4)对人脸图像进行灰度分割，分割阈值采用人脸的灰度均值，通过分割阈值将人脸图像转换为二值图像，分割后的人脸图像一部分区域会被划为背景区域，进而判断前景区域与人脸图像左右两侧的背景区域像素点之比判断是否光照均匀；
5)通过在监控设备的控制模块中设置合适的曝光权重，对于光照不均匀的正面人脸图像，进行补偿修复；
6)当曝光程度无法通过补偿修复时，则改变补光灯亮度，保证人脸能够看清楚而不过曝，同时保证摄像头的可视范围。
作为本发明进一步的方案：所述步骤1)中，取像的时间间隔为五秒。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤2)中，利用adaboost人脸检测算法，检测人脸图像。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤4)中，通过分析isp图像处理模块提供的图像亮度统计直方图和像素点信息，判断是否光照均匀。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤5)中，对于光照不均匀的正面人脸图像，先使用直方图均衡化对正面人脸图像进行预处理，基于retinex理论的光照补偿算法，对预处理后的正面人脸图像进行光照补偿。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤6)中，亮度调节通过所述控制模块实时控制。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
针对补光导致的人脸过曝问题，现在通过分析isp图像处理模块提供的图像亮度统计直方图和曝光信息来判断图像是否存在过曝区域，通过设置合适的曝光权重和实时控制曝光的强度来保证人脸能够看清楚而不过曝，同时保证摄像头的可视范围。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。
一种智能人脸防过曝算法，该方法包括以下步骤：
1)通过在监控设备的控制模块中写入控制算法，再进行取像时，每隔五秒对取像画面进行截图；
2)将截图进行计算，通过adaboost人脸检测算法，检测人脸图像，得到人脸区域，将人脸区域提取；
3)将多组截图信息进行对比提取，得到多组人脸信息进行相互补充，获得人脸全部特征信息；
4)对人脸图像进行灰度分割，分割阈值采用人脸的灰度均值，通过分割阈值将人脸图像转换为二值图像，分割后的人脸图像一部分区域会被划为背景区域，通过分析isp图像处理模块提供的图像亮度统计直方图和像素点信息，进而判断前景区域与人脸图像左右两侧的背景区域像素点之比判断是否光照均匀；
5)通过在监控设备的控制模块中设置合适的曝光权重，对于光照不均匀的正面人脸图像，先使用直方图均衡化对正面人脸图像进行预处理，基于retinex理论的光照补偿算法，对预处理后的正面人脸图像进行光照补偿；
6)当曝光程度无法通过补偿修复时，则改变补光灯亮度，亮度调节通过所述控制模块实时控制，保证人脸能够看清楚而不过曝，同时保证摄像头的可视范围。
本发明的工作原理是：
针对补光导致的人脸过曝问题，现在通过分析isp图像处理模块提供的图像亮度统计直方图和曝光信息来判断图像是否存在过曝区域，通过设置合适的曝光权重和实时控制曝光的强度来保证人脸能够看清楚而不过曝，同时保证摄像头的可视范围。
上面对本发明的较佳实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。