[發(fā)明專利]一種基于視頻的快速人臉檢測(cè)方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200810063444.4
• 申請(qǐng)日: 2008-08-05
• 公開（公告）號(hào): CN101350062A
• 公開（公告）日: 2009-01-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 卜佳俊;陳純;高正華;柏琦峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司
• 代理人: 林懷禹

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域，特別是涉及一種基于視頻的快速人臉檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

人臉檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中首要而關(guān)鍵的一步，在安全識(shí)別、身份鑒定、基于內(nèi)容的壓縮與檢索等許多應(yīng)用領(lǐng)域具有廣泛而重要的應(yīng)用前景。人臉檢測(cè)是這一任務(wù)的首要環(huán)節(jié)，長(zhǎng)久以來，科學(xué)家和研究人員一直都在致力于找到一個(gè)能夠快速準(zhǔn)確的檢測(cè)人臉的算法。

過去幾十年來，研究人員提出了各種不同的方法來檢測(cè)人臉，這些方法有的基于灰度級(jí)別和顏色特征；有的使用各種特征模板來描述人臉局部輪廓或全局輪廓特征并檢測(cè)人臉。

傳統(tǒng)的人臉檢測(cè)算法大部分都是基于靜態(tài)圖片開發(fā)的，近年來，研究人員開始關(guān)注基于視頻的人臉檢測(cè)算法。在視頻監(jiān)控中，研究的對(duì)象是來自于攝像機(jī)的視頻序列，視頻序列可以看作是由一系列靜止的圖片組成，因此，大部分基于靜態(tài)圖片的方法也能用于視頻序列。但是，視頻序列中的人臉檢測(cè)處理有其特殊之處：視頻監(jiān)控中處理的視頻幀間具有時(shí)間上的相關(guān)性，而視頻幀中的監(jiān)控對(duì)象具有空間上的相關(guān)性。因而，并非所有的算法能在基于視頻的檢測(cè)過程中表現(xiàn)出良好的性能。

Paul?Viola等人于2001年提出的基于Haar-like特征和Boosted?Cascade框架結(jié)構(gòu)的人臉檢測(cè)方法是第一個(gè)真正實(shí)時(shí)的人臉檢測(cè)算法。但它并沒有利用視頻幀間的時(shí)空相關(guān)性，同時(shí)，對(duì)于視頻監(jiān)控應(yīng)用來說，它的實(shí)時(shí)性能還需要進(jìn)一步的優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于視頻的人臉檢測(cè)方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案如下：

1)預(yù)處理：利用幀差法取得視頻前景，并判斷前景區(qū)域位置和比例的變化；前景區(qū)域是一塊矩形區(qū)域，以S_f表示，前景區(qū)域位置定義矩形中心點(diǎn)的坐標(biāo)，以(x，y)表示，初始化值均為0，變量M_x，M_y分別表示前景區(qū)域S_f的位置在x和y兩個(gè)方向上的變化；假設(shè)第N幀中，前景區(qū)域S_f，N的位置并定義為(x_N，y_N)，則M_x，M_y分別定義為：

(M_x)_N＝X_N-X_N-1

(M_y)_N＝Y(jié)_N-Y_N-1

前景區(qū)域S_f在視頻幀中所占比例以F_c表示，假設(shè)第N幀中，前景區(qū)域S_f，N所占的比例被定義為P_N，則(F_c)_n被定義為：

(Fc)N=PNPN-1]]>

依據(jù)M_x，M_y，F(xiàn)_c的值的大小，來判斷人臉檢測(cè)過程是否可以進(jìn)入審查模式，當(dāng)M_x＞15，M_y＞15，F(xiàn)_c＞1.15時(shí)，人臉檢測(cè)過程進(jìn)入審查模式。

2)時(shí)空域特征：利用監(jiān)控視頻的時(shí)空域特征，將人臉檢測(cè)過程分為兩種不同的模式：審查模式和跟蹤模式；

●審查模式

審查模式利用正面人臉檢測(cè)器，對(duì)前景區(qū)域做全面的搜索。一旦新的人臉被檢測(cè)到，系統(tǒng)不但要記錄該人臉在監(jiān)控區(qū)域的位置坐標(biāo)(X，Y)，尺寸(H，W)，其中H表示人臉的長(zhǎng)度，W表示人臉的寬度，同時(shí)要記錄其位置的變化(δ_x，δ_y)和尺寸的變化(ρ_h，ρ_w)信息，提供給跟蹤模式做運(yùn)動(dòng)估計(jì)和尺寸變化估計(jì)。因此，每個(gè)檢測(cè)到的人臉信息被描述為：