[發明專利]一種圖像檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 200710178829.0
• 申請日: 2007-12-05
• 公開（公告）號: CN101187984A
• 公開（公告）日: 2008-05-28
• 發明（設計）人: 鄧亞峰;黃英;王浩;邱嵩;霍曉芳;溫小勇;俞青;鄧中翰
• 申請（專利權）人: 北京中星微電子有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06K9/64
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司
• 代理人: 黃志華

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像檢測方法及裝置。

背景技術

在計算機視覺和圖像處理技術領域，獲取圖像或者視頻中的人臉信息在諸如人機交互、安全、娛樂等領域都具有重要的應用。因此，從圖像中自動獲取人臉的數目、大小、位置信息的技術，即人臉檢測技術，受到了極大地重視。近年來，隨著計算機視覺和模式識別技術的發展，人臉檢測技術也得到了快速的發展，逐漸趨向成熟。

Voila等提出了一種基于微結構特征(Haar-like?Features)和層次型自適應增強(Adaboost)分類器的人臉檢測技術，該技術在性能上與基于向量機(SVM)和神經網絡(Neural?Network)的方法相當，但是，在速度上遠遠高于基于向量機和神經網絡的方法，基本可以達到實時運行的水平。該方法提出后，便得到了研究者的重視，提出了很多改進技術，并且，應用于工業界的很多產品中。

Viola提出的人臉檢測方法速度快的原因主要是兩點，一是由于采用了基于積分圖像(Integral?Image)的方法計算微結構特征值，能夠快速地計算出輸入圖像的微結構特征值；二是由于采用了層次型Adaboost算法，該算法先采用運算量小的層拒掉大部分容易排除的干擾，然后，采用運算量大的層處理少量候選干擾。該方法中的采用的微結構特征如圖1所示，每個微結構特征值定義為灰色矩形區域內像素亮度(即像素灰度值)和與白色矩形區域內像素亮度和之差。

為了快速計算出微結構特征值，Viola提出的積分圖像如圖2所示，積分圖像在點(x，y)處的值定義為其左上角的灰色矩形區域內的所有像素灰度值的和，即：

II(x,y)=Σ0≤x′≤x,0≤y′≤yI(x′,y′)]]>

其中，II(x，y)表示積分圖像在點(x，y)處的值，I(x′，y′)表示輸入圖像在點(x′，y′)處的像素灰度值。Viola采用如下迭代的方式對圖像從左上角的灰色矩形區域掃描一遍得到積分圖像：

s(x，y)＝s(x，y-1)+I(x，y)

II(x，y)＝II(x-1，y)+s(x，y)

其中，s(x，y)表示x行處于y列之前(包括y)的所有像素灰度值之和，并且，定義s(x，-1)＝0，II(-1，y)＝0。

采用積分圖像可以快速求取任意矩形區域像素灰度值之和。用sum(r)表示矩形區域r的像素灰度值之和。如圖3所示，根據積分圖像的定義，可以根據如下公式：

sum(D)＝II(4)-II(2)-II(3)+II(1)

求取任意矩形區域D內的像素灰度值之和(A、B、C、D分別表示一個陰影矩形區域，點1、2、3、4分別對應區域A，B，C，D的右下角頂點)。

為了排除光照等條件的干擾，Viola進一步采用圖像亮度方差對上述微結構特征值進行歸一化。Viola將圖像亮度方差定義為：