[發(fā)明專利]一種笑臉圖像的識(shí)別方法和識(shí)別裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010222867.3
• 申請(qǐng)日: 2010-06-30
• 公開（公告）號(hào): CN102314592A
• 公開（公告）日: 2012-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王俊艷;黃英
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京中星微電子有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京銀龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243
• 代理人: 郭海彬

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，特別是涉及一種笑臉圖像的識(shí)別方法和識(shí)別裝置。

背景技術(shù)

目前，數(shù)碼攝像機(jī)、數(shù)碼相機(jī)以及攝像頭等數(shù)碼圖像設(shè)備的應(yīng)用越來越多。人們?cè)诶眠@些設(shè)備拍攝圖像時(shí)，往往希望拍攝到的圖像中的人臉具有較好的面部表情，例如微笑表情等。而在實(shí)際拍攝過程中，由于拍攝時(shí)機(jī)、拍攝速度等客觀因素的關(guān)系，可能無法拍攝到笑臉，特別是對(duì)兒童進(jìn)行拍攝時(shí)，由于兒童很難長(zhǎng)時(shí)間維持笑的表情，因而往往無法拍攝到兒童的笑臉。

針對(duì)以上情況的應(yīng)用需求，要求攝像設(shè)備可以在檢測(cè)到笑臉時(shí)快速地自動(dòng)拍攝，從而獲得合適的笑臉圖像。這就需要在攝像設(shè)備上應(yīng)用能夠快速識(shí)別笑臉的笑臉識(shí)別技術(shù)，同時(shí)，笑臉識(shí)別還可以用于圖像內(nèi)容分析和檢索等應(yīng)用范圍。

但是，目前常用的笑臉識(shí)別技術(shù)通常是進(jìn)行牙齒檢測(cè)，檢測(cè)到牙齒的就認(rèn)為是笑臉，這種方法識(shí)別出的是露出牙齒的臉，而不是真正的笑臉。此外，目前常見的笑臉識(shí)別方法通常識(shí)別速度很慢、識(shí)別率低，往往需要使用者擺好表情一段時(shí)間之后才能識(shí)別出來。因此，如何提供一種快速準(zhǔn)確的笑臉識(shí)別方法，是有待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種笑臉圖像的識(shí)別方法和識(shí)別裝置，能夠快速準(zhǔn)確的進(jìn)行笑臉識(shí)別，解決現(xiàn)有技術(shù)不能快速準(zhǔn)確的捕獲和檢索笑臉圖像的技術(shù)問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，一方面，提供了一種笑臉圖像的識(shí)別方法，包括：

步驟一，對(duì)輸入圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，確定所述輸入圖像中的體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域；

步驟二，在所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域規(guī)劃出N個(gè)互相嵌套的積分區(qū)域，第i+1個(gè)積分區(qū)域是在第i個(gè)積分區(qū)域的基礎(chǔ)上增加預(yù)定步長(zhǎng)的面積而得到，1≤i＜N，第N個(gè)積分區(qū)域?yàn)檎麄€(gè)所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域；

步驟三，對(duì)每個(gè)積分區(qū)域進(jìn)行橫向積分投影，獲得每個(gè)積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)，所有積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)組成所述輸入圖像的特征向量；

步驟四，根據(jù)預(yù)置的由樣本圖像的特征向量訓(xùn)練的預(yù)置分類器對(duì)所述輸入圖像的特征向量進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果確定所述輸入圖像是否為笑臉圖像。

優(yōu)選地，上述的方法中，所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域或嘴部區(qū)域。

優(yōu)選地，上述的方法中，所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域和嘴部區(qū)域；

所述人臉區(qū)域被規(guī)劃出N個(gè)互相嵌套的人臉積分區(qū)域，所述嘴部區(qū)域被規(guī)劃出N個(gè)互相嵌套的嘴部積分區(qū)域；

所述特征向量包括所有人臉積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)以及所有嘴部積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)。

優(yōu)選地，上述的方法中，所述步驟四中，根據(jù)分類結(jié)果確定所述輸入圖像是否為笑臉圖像具體包括：如果所述輸入圖像的特征向量被分入到笑臉圖像樣本的類別，則所述輸入圖像為笑臉圖像，否則所述輸入圖像為非笑臉圖像。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種笑臉圖像的識(shí)別裝置，包括：

人臉檢測(cè)模塊，用于：對(duì)輸入圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，確定所述輸入圖像中的體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域；

分區(qū)模塊，用于：在所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域規(guī)劃出N個(gè)互相嵌套的積分區(qū)域，第i+1個(gè)積分區(qū)域是在第i個(gè)積分區(qū)域的基礎(chǔ)上增加預(yù)定步長(zhǎng)的面積而得到，1≤i＜N，第N個(gè)積分區(qū)域?yàn)檎麄€(gè)所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域；

特征向量模塊，用于：對(duì)每個(gè)積分區(qū)域進(jìn)行橫向積分投影，獲得每個(gè)積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)，所有積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)組成所述輸入圖像的特征向量；

判斷模塊，用于：根據(jù)預(yù)置的由樣本圖像的特征向量訓(xùn)練的預(yù)置分類器對(duì)所述輸入圖像的特征向量進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果確定所述輸入圖像是否為笑臉圖像。

優(yōu)選地，上述的識(shí)別裝置中，所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域或嘴部區(qū)域。

優(yōu)選地，上述的識(shí)別裝置中，所述體現(xiàn)人臉特征的區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域和嘴部區(qū)域；

所述分區(qū)模塊具體用于：將所述人臉區(qū)域被規(guī)劃出N個(gè)互相嵌套的人臉積分區(qū)域，將所述嘴部區(qū)域被規(guī)劃出N個(gè)互相嵌套的嘴部積分區(qū)域；

所述特征向量模塊具體用于：使所述特征向量包括所有人臉積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)以及所有嘴部積分區(qū)域的投影向量和峰谷點(diǎn)。

優(yōu)選地，上述的識(shí)別裝置中，所述判斷模塊中還包括預(yù)置分類器單元，用于：