[發明專利]一種人臉檢測方法

無效

• 申請號: 201310187122.1
• 申請日: 2013-05-20
• 公開（公告）號: CN104166833A
• 公開（公告）日: 2014-11-26
• 發明（設計）人: 李稱鑫;劉雁飛;張丹丹
• 申請（專利權）人: 天津市天堰醫教科技開發有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

????本發明涉及一種醫學檢測領域，尤其涉及一種人臉檢測方法。

背景技術

????在智能化人機交互和對計算機視覺的研究中，人臉提供了大量有價值的信息：如膚色、輪廓、表情等信息，是一個潛在的、友好的人機交互接口。近年來，人臉識別、表情姿態識別逐漸成為一個重要的研究內容，并且在視頻監控、身份驗證、多媒體數據庫的檢索以及網絡傳輸中的基于內容的壓縮與檢索等方面逐漸得到應用。人臉信息的利用包括兩個重要步驟：人臉檢測和人臉信息提取。人臉檢測是提取人臉信息的第一個環節，其檢測性能將直接影響人臉信息提取性能及其應用能力。本文將在人臉檢測算法的魯棒和效率等方面展開研究。人臉信息的第二個環節是人臉信息的提取，主要包括眼睛、鼻子、嘴巴位置信息的提取。人臉檢測問題最初來源于人臉識別(face?recognition)。人臉識別的研究可以追溯到?20?世紀?60-70?年代，經過幾十年的曲折發展已日趨成熟。人臉檢測是自動人臉識別系統中的一個關鍵環節，但是早期的人臉識別研究主要針對具有較強約束條件的人臉圖像(如無背景的圖像)，往往假設人臉位置己知或很容易獲得，因此，人臉檢測問題并未受到重視。近幾年，隨著電子商務等應用的發展，人臉識別成為最有潛力的生物身份確認手段，這種應用背景要求自動人臉識別系統能夠對一般環境圖像具有一定的適應能力，由此所面臨的一系列問題使得人臉檢測開始作為一個獨立的課題受到研究者的重視。今天，人臉檢測的應用背景已經遠遠超出了人臉識別系統的范疇，在基于內容的檢索、數字視頻處理、視覺監測等方面有著重要的應用價值。隨著生物特征技術的發展和應用，成為身份驗證的最理想的依據手段。而生物特征作為人的內在屬性，具有很強的自身穩定性和個體差(如：DNA，指紋、人臉、視網膜、虹膜、聲音等)。其中人臉作為最普通且最具有很強表征性的生物特征模式，廣泛應用于許多領域。人臉相比其它人體生物特征具有以下特點：(1)人臉蘊涵的信息量比人體的其它生物特征豐富；(2)人臉特征信息可以直接應用，并且不容易盜用或者假冒；(3)人臉特征具有較為友好的人機界面，易于為用戶所接受；(4)人臉特征在應用上非常方便，不需要其它任何輔助設備。我們通過觀察人臉的外部特征，可以判斷一個人的性別、種族，甚至身份和性格。因此，對人臉的研究還不僅局限在工業、科學研究上，而且在哲學、心理學、醫學、人文等領域也有著廣泛的研究意義。?

發明內容

???為了更精確的對人臉進行識別，本發明供一種人臉檢測方法。

???本發明提出了一種人臉檢測方法，主要包括以下步驟：首先輸入圖像，預處理，再進行人臉檢測，檢測部分包括人臉識別，視頻傳輸，視頻監控，其他等，最后結果輸出。利用瀑布(Cascade)算法，即在檢測過程中不斷舍棄無法滿足某一特征閾值的區域來減少進一步判斷的區域個數，從而達到了減少計算量目的。

???本發明的功能在于，進行人臉檢測。

???本發明與現有技術相比有以下優點：更加精確。

附圖說明

圖1為人臉檢測應用框架。

具體實施方式

下面結合附圖，對本發明做進一步詳述。

如圖1所示，本發明提出了一種人臉檢測方法。在實際應用中，由于客觀因素的影響，人臉檢測問題的難易程度以及處理方法有很大的差異。在某些情況下，由于圖像(照片)的獲取環境是可以人為控制的(如身份證照片等)，因而人臉的定位可以輕易地作到；但在大多數的場合中由于場景較復雜，人臉的位置是預先不知道的，因而首先確定場景中是否存在人臉，如果存在人臉，再確定圖像中人臉的位置。臉部毛發、化妝品、光照、噪聲、面部傾斜和人臉大小變化以及各種各樣遮擋等因素會使人臉檢測問題變得更為復雜。

隨著人臉識別、表情識別和人臉跟蹤等人臉感知應用系統的研究發展，臉部特征提取具有重要的研究價值，是一切人臉相關知識研究的前期工作。同時，在三維虛擬人臉的自動生成、人臉動畫以及人臉圖像編碼中面部特征提取也有著重要應用，它已成為國際上一個非常重要的研究熱點。眼睛作為人面部最重要的器官之一，包含的信息也較其他器官豐富，因此，眼睛定位算法也越來越引起研究者的關注。

基于統計的人臉檢測方法