[發明專利]基于增量學習的人臉檢測系統和方法

有效

• 申請號: 201310294528.X
• 申請日: 2013-07-15
• 公開（公告）號: CN103366163A
• 公開（公告）日: 2013-10-23
• 發明（設計）人: 王力國
• 申請（專利權）人: 北京豐華聯合科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于增量學習的人臉檢測系統，其特征在于，所述人臉檢測系統包括：

背景建模單元(10)，其用于確定視頻中的前景區域和背景區域；

樣本提取單元(20)，其包括正樣本提取單元(201)和負樣本提取單元(202)，所述正樣本提取單元從前景區域中提取供增量學習的正樣本，所述負樣本提取單元從背景區域中提取供增量學習的負樣本；

增量學習單元(30)，其利用所述正樣本和所述負樣本在人臉分類器上進行增量學習，對人臉檢測器進行更新；

人臉檢測單元(40)，其利用增量學習后的人臉檢測器對人臉進行檢測。

2.根據權利要求1所述的人臉檢測系統，其特征在于，所述背景建模單元使用混合高斯背景建模算法，對視頻中的圖像進行計算，得到所述圖像的混合高斯模型，將圖像中符合該模型特性的區域作為背景區域，將不符合該模型特性的區域作為前景區域。

3.根據權利要求1或2所述的人臉檢測系統，其特征在于，所述正樣本提取單元將前景區域中基于均值漂移跟蹤算法得到的不能被檢測為人臉的圖像區域作為正樣本；所述負樣本提取單元將背景區域中檢測出的人臉區域作為負樣本。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的人臉檢測系統，其特征在于，所述增量學習單元包括：

圖像特征計算模塊(301)，其對每一個樣本計算所述人臉分類器中采用的特征，并逐個計算所述人臉檢測器中的弱分類器的參數；

誤差估計模塊(302)，其基于計算得到的所述弱分類器的參數，分別對每個弱分類器進行誤差估計，計算誤差的上界，并將誤差值進行排序；

人臉檢測器更新模塊(303)，其根據所述誤差估計模塊(302)得到的每個弱分類器的誤差值，利用誤差最小的弱分類器對人臉檢測器進行更新。

5.一種利用根據權利要求1所述的人臉檢測系統進行人臉檢測的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)在所述背景建模單元中對原始視頻進行背景建模，確定視頻中的前景區域和背景區域；

(2)將所述背景建模單元輸出的所述前景區域和所述背景區域分別輸入到所述樣本提取單元的所述正樣本提取模塊和所述負樣本提取模塊中；

(3)所述增量學習單元基于所述樣本提取單元輸出的正樣本和負樣本進行增量學習，利用誤差最小的弱分類器不斷對人臉檢測器進行更新，將更新后的人臉檢測器輸出到所述人臉檢測單元中；

(4)利用更新后的人臉檢測器進行人臉檢測。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述背景建模單元使用混合高斯背景建模算法，對視頻中的圖像進行計算，得到所述圖像的混合高斯模型，將圖像中符合該模型特性的區域作為背景區域，將不符合該模型特性的區域作為前景區域。

7.根據權利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述正樣本提取單元將前景區域中基于均值漂移跟蹤算法得到的不能被檢測為人臉的圖像區域作為正樣本；所述負樣本提取單元將背景區域中檢測出的人臉區域作為負樣本。

8.根據權利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述增量學習單元進行增量學習的步驟包括：

(1)利用所述增量學習單元中的圖像特征計算模塊對每一個樣本計算人臉分類器中采用的特征，并逐個計算所述人臉檢測器中的弱分類器的參數；

(2)所述增量學習單元中的誤差估計模塊基于計算得到的所述弱分類器的參數，分別對每個弱分類器進行誤差估計，計算分類器誤差的上界，并將誤差值進行排序；

(3)所述增量學習單元中的人臉檢測器更新模塊根據所述誤差估計模塊得到的每個弱分類器的誤差值，利用誤差最小的弱分類器對人臉檢測器進行更新。

9.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述正樣本提取模塊提取所述正樣本的方法為：設定一個閾值，對輸入的前景區域進行人臉檢測，待分類人臉窗口得分大于所述閾值的認定為人臉，然后使用均值漂移的人臉跟蹤算法繼續跟蹤該人臉在后續5幀中出現的未檢測為人臉的窗口，作為正樣本。

10.一種視頻瀏覽系統，包括：

視頻幀提取模塊，所述視頻幀提取模塊直接對實時視頻流或歷史視頻文件進行處理，以提取視頻幀；

人臉檢測模塊，所述人臉檢測模塊利用根據權利要求1所述的人臉檢測系統對每個視頻幀的圖像進行人臉檢測，并建立人臉庫；

索引生成模塊，所述索引生成模塊作為所述人臉檢測模塊的后端，實時處理人臉檢測結果，將人臉在視頻中出現的時間點保存為包含xml標記的視頻索引文件；

視頻瀏覽模塊，所述視頻瀏覽模塊為人機交互模塊，當用戶從人臉庫中選擇待檢索或瀏覽的人臉圖片時，所述視頻瀏覽模塊自動根據所述視頻索引文件定位到人臉對應的視頻片段，實現對原始視頻的快速定位與瀏覽。