[發明專利]一種人臉屬性檢測模型生成方法及系統

有效

• 申請號: 201310628991.3
• 申請日: 2013-11-29
• 公開（公告）號: CN104680118B
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 羅平;王曉剛;梁炎;劉健莊;湯曉鷗
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

本發明實施例提供一種人臉屬性檢測模型生成方法及系統，所述方法包括：針對人臉不同的屬性，分別從人臉樣本圖像中選定與屬性對應的特征決策樹結構，所述特征決策樹結構包括一個或多個特征；將所述特征決策樹結構轉換為子和積網絡結構；以多個對應屬性的子和積網絡結構和所述屬性的屬性參量作為結點，組合為母和積網絡結構，并為母和積網絡結構的邊配置權重值，得到檢測模型；所述屬性參量為判斷屬性是否存在的參量；所述和積網絡結構的邊用于連接所述結點。

技術領域

本發明涉及圖像分析技術領域，特別涉及一種人臉屬性檢測模型生成方法及系統。

背景技術

人臉屬性檢測技術是圖像分析領域當中，近年來非常活躍的一個分支。在安防、娛樂或智能設備等諸多范疇當中，人臉屬性檢測技術都有著廣闊的前景和重要的實用價值。

所謂人臉屬性檢測的主要思想就是，利用人臉圖像上顯示的某些細節特征（如局部區域的顏色、邊緣形狀或紋理），來確定人臉圖像上的諸多屬性（如年齡、種族、性別或表情）；以實現人像的篩選、分類、檢索乃至身份識別等目的。

目前階段，最常見的人臉屬性檢測技術一般都基于支持向量機(Support VectorMachine，簡稱SVM）。基于SVM的人臉屬性檢測，就是利用貪婪算法選擇人臉圖像中能最能代表特定屬性的特征，聯合所選取的若干特征并通過SVM模型進行計算，進而實現特定屬性的判斷。

基于SVM的人臉屬性檢測，整體方案相對簡潔，在常規的人臉屬性檢測過程中，其準確率也能夠滿足使用需求。不過該方案的缺陷在于：只能在人臉圖像清晰完整的情況下保障準確率，但不具備延伸和推演的性質；一旦人臉圖像的某些部分模糊或者存在遮擋，即存在未知的特征時，SVM模型便會失效，無法實現正確的人臉屬性檢測。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種人臉屬性檢測模型生成方法和系統，將人臉圖像的多個屬性乃至各屬性下層的特征關聯在檢測模型中，使得該模型再檢測過程中，可以利用待測人臉圖像已知的特征參量計算全部屬性的屬性參量，實現在部分特征參量未知的情況下，準確的完成人臉屬性檢測。

為實現上述目的，本發明有如下技術方案：

第一方面，本發明提供了一種人臉屬性檢測模型生成方法，所述方法包括：

針對人臉不同的屬性，分別從人臉樣本圖像中選定與屬性對應的特征決策樹結構，所述特征決策樹結構包括一個或多個特征；將所述特征決策樹結構轉換為子和積網絡結構；

以多個對應屬性的子和積網絡結構和所述屬性的屬性參量作為結點，組合為母和積網絡結構，并為母和積網絡結構的邊配置權重值，得到檢測模型；

所述屬性參量為判斷屬性是否存在的參量；所述和積網絡結構的邊用于連接所述結點。

在第一方面的第一種可能的實現方式中，所述分別從人臉樣本圖像中選定與屬性對應的特征決策樹結構具體為：

利用人臉樣本圖像，針對屬性進行特征訓練，得到支持該屬性的特征決策樹結構，并得到特征決策樹結構中每個特征對應的特征檢測器和特征定位器。

在第一方面的第二種可能的實現方式中，所述方法還包括：

從待測人臉圖像中提取已知特征參量代入檢測模型，計算得到待測人臉圖像中的屬性參量的值；所述特征參量為代表相應特征判斷結果的參量。

在第一方面的第三種可能的實現方式中，所述從待測人臉圖像中提取已知特征參量具體為：

利用所述特征定位器在待測圖像中找到該特征所在的區域，在區域內利用所述特征檢測器得到已知特征參量。

在第一方面的第四種可能的實現方式中，所述計算得到待測人臉圖像中的屬性參量的值具體為：