[發明專利]人臉和車輛自適應快速檢測系統及檢測方法

無效

• 申請號: 201110124969.6
• 申請日: 2011-05-16
• 公開（公告）號: CN102184388A
• 公開（公告）日: 2011-09-14
• 發明（設計）人: 陳國慶;楊建球
• 申請（專利權）人: 蘇州兩江科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

技術領域

本發明涉及圖像檢測，尤其涉及一種自適應快速檢測系統及檢測方法，能夠對人臉和車輛同時進行檢測。

背景技術

上個世紀90?年代，人臉檢測的研究更多的關注檢測精度和多角度人臉檢測，經過多年的發展已經取得了較多的研究成果，特別是在檢測精度上可以達到?90%以上。但是人臉檢測的檢測速度限制了其實際應用，現階段主要的研究方向是如何在提高檢測精度的同時提高檢測速度。

目前，國外對人臉檢測問題的研究較多，比較著名的有麻省理工學院(MIT)，卡耐基-梅隆大學(CMU)和伊利諾斯大學(UIUC)等；國內如清華大學、北京大學、亞洲微軟研究院、中科院計算技術研究所和中國科學院自動化研究所等都有人員在從事人臉檢測相關的研究。隨著人臉檢測技術的發展，有關這方面的論文數量不斷增長。每年FG、ICIP、CVPR?等重要國際會議都有很多關于人臉檢測的論文。

人臉的檢測過程實際上就是對人臉模式特征的綜合判斷過程，包括三種方法：基于幾何特征的方法、基于膚色模型的方法和基于統計理論的方法。??adaboost算法是由Viola提出的基于統計理論的一種方法，也是目前比較流行運用于人臉檢測的方法，是解決復雜背景下檢測問題的有效途徑。

車輛檢測方法的發展主要經過三個階段：第一，采用雷達獲取車輛信息。這種方法目前在國內應用比較廣泛，例如在高速公路兩邊安設雷達裝置，用于檢測過往車輛的速度。雖然這種方法實現簡單，但是需要額外的硬件設施，且抗干擾性差。第二，采用地感線圈?獲取車速和車流量等信息。這種方法的缺點是地感線圈必須埋設在路面下，鋪設和檢修都會破壞路面，且容易損毀。第三，采用攝像機監控路面，人工獲取交通信息。這種方法由工作人員監控道路，發現違章現象，準確度較高，但是成本高，沒有實現真正的智能化。

在追查汽車逃逸，追查開車罪犯等智能化應用情況下，往往需要在復雜背景下同時進行車輛和人臉的快速綜合檢測。但目前尚無這種同時對人臉和車輛進行快速檢測的檢測系統和檢測方法。

發明內容

本發明所所要解決的技術問題在于現有技術只能單獨對人臉或車輛進行檢測的不足，提供一種人臉和車輛自適應快速檢測系統及檢測方法。

具體而言，本發明采用以下技術方案解決上述技術問題：

一種人臉和車輛自適應快速檢測系統，包括依次連接的圖像采集模塊、圖像預處理模塊、圖像特征提取模塊，以及檢測器，所述檢測器包括分別與所述圖像預處理模塊連接的人臉檢測器和車輛檢測器。

優選地，所述人臉檢測器和車輛檢測器均包括多個級聯的強分類器，所述強分類器由挑選出的弱分類器按照加權投票的方式構造而成。

進一步地，所述強分類器利用Adaboost算法訓練得到。

所述圖像特征提取模塊可以利用各種現有技術提取圖像特征，本發明優選利用積分圖提取圖像的類Harr小波特征（Haar-like，也稱作矩形特征）。

一種人臉和車輛自適應快速檢測方法，包括采集待檢測圖像的步驟，對采集到的圖像進行預處理的步驟，對預處理后的圖像進行特征提取的步驟，以及利用檢測器對提取的圖像特征進行檢測的步驟，所述檢測器包括人臉檢測器和車輛檢測器，人臉檢測器和車輛檢測器分別對提取的圖像特征進行檢測并輸出檢測結果。

優選地，所述人臉檢測器和車輛檢測器均包括多個級聯的強分類器，所述強分類器由挑選出的弱分類器按照加權投票的方式構造而成。

進一步地，所述強分類器利用Adaboost算法訓練得到。

所述人臉檢測器和車輛檢測器分別對提取的圖像特征進行檢測，包括對不同位置以不同尺度的檢測，具體為：分別以原檢測器及原檢測器縮放1.2或1.25倍進行檢測，然后平移4個像素再進行上述步驟，依此類推；最后將得到的重疊的檢測結果進行消減，得到最終的檢測結果。

所述將得到的重疊的檢測結果進行消減具體按照以下方法：對于邊界有相交區域的檢測結果，對它們的四個頂點分別取平均值作為新的頂點，從而合成一個檢測結果。

本發明使用Harr-like特征表示人臉和車輛，使用“積分圖”實現特征數值的快速計算；使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉和車輛的矩形特征(弱分類器)，并按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器；將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的檢測器，級聯結構能有效地提高檢測器檢測速度；對一副圖像作檢測的時候需要從不同的尺度和不同的位置逐個檢測，并對檢測結果的重疊進行消減。本發明能夠同時實現人臉和車輛的快速檢測，在追查汽車逃逸、開車罪犯等智能化方面有良好的應用前景。

附圖說明