自适应场景的人脸识别方法、装置、存储介质与电子设备与流程

本技术涉及人脸识别领域，具体而言，涉及一种自适应场景的人脸识别方法、自适应场景的人脸识别装置、存储介质与电子设备。

背景技术：

1、基于二维平面图像进行人脸识别，普遍存在如下问题：在特殊光线场景下，如户外强光、夜晚光线昏暗等极端情况，图片成像质量差，导致人脸识别检出率和准确率较差的问题。

2、具体问题如：1、室外强光直射镜头下，人脸背对光源，形成逆光场景，滤镜无法完全过滤复杂光线，传感器成像失真，rgb照片亮度较低，照片黑暗，人脸部信息丢失大半，算法能提取到的特征信息变少；2、室外强光照射下，红外传感器捕获到较多红外光，ir照片(近红外图像)亮度较高，照片中大面积白色，特征信息较少；3、夜晚光线昏暗，rgb照片亮度低，图片成像黑暗；4、夜晚光线昏暗，ir照片噪点较多。

3、针对上述问题，已经有一些解决方案，例如：

4、(1)使用rgb照片和ir照片相似度加权的方式确定人脸识别阈值方法；此方案中提出的使用彩色照片和ir照片取相似度权值的优化方案，仅是取了一个折中的相似度来满足已设定的阈值，在图片亮度和噪点等因素受环境影响程度不同时，此方案无法确保能够完全处理所有异常场景，且准确率也会受到影响。

5、(2)将可见光图像与近红外图像进行融合，通过训练得到cnn分类器，用分类器训练得到目标特征向量与标准特征向量，增加特征向量值，将目标特征向量与标准特征向量逐一比对，提高相似度的方法；此方案提出将彩色图片和近红外结合，旨在增加图片中可提取的特征值，通过卷积神经网络进行特征提取后与标准向量进行逐一比对得到相似度值。此方案在很大程度上优化人脸检测率和识别率，但算法性能会受到影响，拒真率和误识率无法保证。

6、(3)使用近红外图像和三维点云数据结合的方法，提取近红外图特征后与点云特征进行融合的方法；此方案中提出将近红外图像和点云数据结合的方案。但点云数据收集和处理较复杂，且需增加特殊的sensor来处理点云数据。此方案增加了技术上的复杂度和硬件成本。

7、(4)采取了ir图像中人脸位置坐标直接映射rgb图片中人脸坐标，并对rgb图像中人脸区域像素进行亮度提升的方法。此方案中存在映射区域不准确，人脸信息残缺的问题，且未解决强光场景下，ir图像过曝无法使用的情况。

8、综上，上述解决方案，一定程度上克服了光线异常带来的问题，但是无法实现特殊光线条件下的人脸自适应识别。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种自适应场景的人脸识别方法、自适应场景的人脸识别装置、存储介质与电子设备，以至少解决无法实现特殊光线条件下的人脸自适应识别问题。

2、为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种自适应场景的人脸识别方法，包括：获取待识别人脸图像，并获取所述待识别人脸图像的图像亮度值和图像增益值；在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值大于亮度阈值的情况下，确定当前光线场景为逆光场景；在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述亮度阈值且所述图像增益值大于增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为暗光场景，在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述亮度阈值且所述图像增益值小于或者等于所述增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为正常光线场景，其中，所述图像增益值越大图像噪点越多；分别针对所述逆光场景、所述暗光场景和所述正常光线场景，自适应地补偿各光线场景下的所述待识别人脸图像的所述图像亮度值和所述图像增益值，以使得补偿后的所述图像亮度值在预设亮度范围内，补偿后的所述图像增益值在预设增益值范围内，并且针对补偿后的所述待识别人脸图像进行人脸识别。

3、可选地，所述待识别人脸图像为待识别rgb人脸图像或者待识别近红外人脸图像，在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值大于亮度阈值的情况下，确定当前光线场景为逆光场景，包括：在所述待识别rgb人脸图像的所述图像亮度值大于第一亮度阈值的情况下，确定当前光线场景为逆光场景；在所述待识别近红外人脸图像的所述图像亮度值大于第二亮度阈值的情况下，确定当前光线场景为逆光场景。

4、可选地，在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述亮度阈值且所述图像增益值大于增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为暗光场景，在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述亮度阈值且所述图像增益值小于或者等于所述增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为正常光线场景，包括：在所述待识别rgb人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述第一亮度阈值且所述图像增益值大于第一增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为暗光场景，在所述待识别rgb人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述第一亮度阈值且所述图像增益值小于或者等于所述第一增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为正常光线场景；在所述待识别近红外人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述第二亮度阈值且所述图像增益值大于第二增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为暗光场景，在所述待识别近红外人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述第二亮度阈值且所述图像增益值小于或者等于所述第二增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为正常光线场景。

5、可选地，分别针对所述逆光场景、所述暗光场景和所述正常光线场景，自适应地补偿各光线场景下的所述待识别人脸图像的所述图像亮度值和所述图像增益值，以使得补偿后的所述图像亮度值在预设亮度范围内，补偿后的所述图像增益值在预设增益值范围内，包括：针对所述逆光场景，降低所述图像亮度值以使得补偿后的所述图像亮度值在所述预设亮度范围内，设置图像增益补偿值为零以使得补偿后的所述图像增益值在预设增益值范围内；针对所述暗光场景，增大所述图像亮度值的同时降低所述图像增益值，以使得补偿后的所述图像亮度值在所述预设亮度范围内，补偿后的所述图像增益值在所述预设增益值范围内；针对所述正常光线场景，配置图像亮度补偿值为零亮度补偿值且配置图像增益补偿值为零增益补偿值，使得补偿后的所述图像亮度值在所述预设亮度范围内、补偿后的所述图像增益值在预设增益值范围内。

6、可选地，针对所述暗光场景，降低所述图像增益值，包括：基于所述图像增益值调整图像传感器的参数，以降低所述图像增益值，其中，所述图像传感器的参数包括：增益数值。

7、可选地，所述方法还包括：在所述待识别人脸图像满足第一预设条件和第二预设条件中的至少之一的情况下，将所述待识别人脸图像确定为样本图像，其中，所述第一预设条件表征所述待识别人脸图像的所述图像亮度值不在所述预设亮度范围内，所述第二预设条件表征所述待识别人脸图像的所述图像增益值不在所述预设增益值范围内；采用仅满足所述第一预设条件的多个所述样本图像，进行模型训练，得到第一图像识别模型；采用同时满足所述第一预设条件和所述第二预设条件的多个所述样本图像，进行模型训练，得到第二图像识别模型。

8、可选地，所述待识别人脸图像为待识别rgb人脸图像或者待识别近红外人脸图像，采集所述待识别rgb人脸图像的图像传感器为彩色相机，采集所述待识别近红外人脸图像的图像传感器为红外相机，所述方法还包括：在所述待识别rgb人脸图像的图像亮度值小于第一亮度下限值的情况下，控制白光补光灯开启，以补光；在所述待识别近红外人脸图像的图像亮度值小于第二亮度下限值的情况下，控制红外光补光灯开启，以补光。

9、根据本技术的另一方面，提供了一种自适应场景的人脸识别装置，包括：获取单元，用于获取待识别人脸图像，并获取所述待识别人脸图像的图像亮度值和图像增益值；第一确定单元，用于在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值大于亮度阈值的情况下，确定当前光线场景为逆光场景；第二确定单元，用于在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述亮度阈值且所述图像增益值大于增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为暗光场景，在所述待识别人脸图像的所述图像亮度值小于或者等于所述亮度阈值且所述图像增益值小于或者等于所述增益上限值的情况下，确定所述当前光线场景为正常光线场景，其中，所述图像增益值越大图像噪点越多；补偿单元，用于分别针对所述逆光场景、所述暗光场景和所述正常光线场景，自适应地补偿各光线场景下的所述待识别人脸图像的所述图像亮度值和所述图像增益值，以使得补偿后的所述图像亮度值在预设亮度范围内，补偿后的所述图像增益值在预设增益值范围内，并且针对补偿后的所述待识别人脸图像进行人脸识别。

10、根据本技术的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的自适应场景的人脸识别方法。

11、根据本技术的再一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的自适应场景的人脸识别方法。

12、应用本技术的技术方案，通过获取待识别人脸图像，并获取待识别人脸图像的图像亮度值和图像增益值，在待识别人脸图像的图像亮度值大于亮度阈值的情况下，确定当前光线场景为逆光场景，在待识别人脸图像的图像亮度值小于或者等于亮度阈值且图像增益值大于增益上限值的情况下，确定当前光线场景为暗光场景，在待识别人脸图像的图像亮度值小于或者等于亮度阈值且图像增益值小于或者等于增益上限值的情况下，确定当前光线场景为正常光线场景，然后分别针对逆光场景、暗光场景和正常光线场景，自适应地补偿各光线场景下的待识别人脸图像的图像亮度值和图像增益值。实现对逆光场景、暗光场景以及正常光线场景的精确区分，且在实现对光线场景区分的前提下，针对不同的光线场景，自适应地补偿各光线场景下的待识别人脸图像的图像亮度值和图像增益值，实现对不同的光线场景下获取到的待识别人脸图像的精确识别。