技術(shù)特征：

1.一種確定劉海區(qū)域的方法，其特征在于，包括：

基于局部二值模式LBP算子提取劉海特征；

基于置信度的支持向量機(jī)SVM判斷人臉圖像是否存在劉海；

在存在劉海時(shí)確定劉海的區(qū)域。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在基于LBP算子提取劉海特征時(shí)，LBP算子的尺度選取為：水平方向半徑為3，垂直方向半徑為1。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定劉海的區(qū)域，包括：

將人臉圖像中的人臉?lè)譃?塊區(qū)域，其中3塊為劉海區(qū)域，1塊為眼部以下、嘴部以上的臉部區(qū)域；

確定4塊區(qū)域的平均灰度值；

根據(jù)4塊區(qū)域的平均灰度值確定劉海區(qū)域的閾值；

根據(jù)閾值確定劉海的區(qū)域。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，通過(guò)如下公式根據(jù)4塊區(qū)域的平均灰度值確定劉海區(qū)域的閾值：

其中，3塊劉海區(qū)域的平均灰度值依次為AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru，臉部區(qū)域的平均灰度值為AVG_face。

5.如權(quán)利要求3或4所述的方法，其特征在于，根據(jù)閾值確定劉海的區(qū)域，包括：

確定眉毛位置所在的線；

從眉毛位置所在的線開始按預(yù)設(shè)距離向上移動(dòng)，在每次移動(dòng)后，以移動(dòng)后的線為基線確定兩個(gè)上下相鄰的高度為預(yù)設(shè)高度，寬度為圖像寬度的區(qū)域；

若兩個(gè)區(qū)域內(nèi)的灰度值滿足閾值Th的像素個(gè)數(shù)都大于預(yù)設(shè)值，則將該根基線確定為劉海的區(qū)域底線。

6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，進(jìn)一步包括：

若AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru與AVG_face的數(shù)值差別小于預(yù)設(shè)閾值，則確定不存在劉海。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定劉海的區(qū)域，包括：

若劉海的區(qū)域底線低于眉毛位置所在的線，二值化劉海區(qū)域；

若劉海的區(qū)域底線等于眉毛位置所在的線，以眉毛位置所在的線為截止線二值化劉海區(qū)域。

8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在基于置信度的SVM判斷人臉圖像是否存在劉海前，進(jìn)一步包括：

對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行包括人臉對(duì)齊和/或光照歸一化的預(yù)處理。

9.一種確定劉海區(qū)域的裝置，其特征在于，包括：

LBP處理模塊，用于基于LBP算子提取劉海特征；

SVM處理模塊，用于基于置信度的SVM判斷人臉圖像是否存在劉海；

劉海區(qū)域確定模塊，用于在存在劉海時(shí)確定劉海的區(qū)域。

10.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，LBP處理模塊進(jìn)一步用于在基于LBP算子提取劉海特征時(shí)，LBP算子的尺度選取為：水平方向半徑為3，垂直方向半徑為1。

11.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，劉海區(qū)域確定模塊進(jìn)一步用于在所述確定劉海的區(qū)域時(shí)，包括：

將人臉圖像中的人臉?lè)譃?塊區(qū)域，其中3塊為劉海區(qū)域，1塊為眼部以下、嘴部以上的臉部區(qū)域；

確定4塊區(qū)域的平均灰度值；

根據(jù)4塊區(qū)域的平均灰度值確定劉海區(qū)域的閾值；

根據(jù)閾值確定劉海的區(qū)域。

12.如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，劉海區(qū)域確定模塊進(jìn)一步用于通過(guò)如下公式根據(jù)4塊區(qū)域的平均灰度值確定劉海區(qū)域的閾值：

其中，3塊劉海區(qū)域的平均灰度值依次為AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru，臉部區(qū)域的平均灰度值為AVG_face。

13.如權(quán)利要求11或12所述的裝置，其特征在于，劉海區(qū)域確定模塊進(jìn)一步用于在根據(jù)閾值確定劉海的區(qū)域時(shí)，包括：

確定眉毛位置所在的線；

從眉毛位置所在的線開始按預(yù)設(shè)距離向上移動(dòng)，在每次移動(dòng)后，以移動(dòng)后的線為基線確定兩個(gè)上下相鄰的高度為預(yù)設(shè)高度，寬度為圖像寬度的區(qū)域；

若兩個(gè)區(qū)域內(nèi)的灰度值滿足閾值Th的像素個(gè)數(shù)都大于預(yù)設(shè)值，則將該根基線確定為劉海的區(qū)域底線。

14.如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，SVM處理模塊進(jìn)一步用于若AVG_lu、AVG_mu、AVG_ru與AVG_face的數(shù)值差別小于預(yù)設(shè)閾值，則確定不存在劉海。

15.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，劉海區(qū)域確定模塊進(jìn)一步用于在所述確定劉海的區(qū)域時(shí)，包括：

若劉海的區(qū)域底線低于眉毛位置所在的線，二值化劉海區(qū)域；

若劉海的區(qū)域底線等于眉毛位置所在的線，以眉毛位置所在的線為截止線二值化劉海區(qū)域。

16.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，進(jìn)一步包括：

預(yù)處理模塊，用于在基于置信度的SVM判斷人臉圖像是否存在劉海前，對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行包括人臉對(duì)齊和/或光照歸一化的預(yù)處理。