[發明專利]一種基于嵌入式系統的實時人臉檢測方法有效
| 申請號： | 201611230826.2 | 申請日： | 2016-12-28 |
| 公開（公告）號： | CN106650675B | 公開（公告）日： | 2020-01-21 |
| 發明（設計）人： | 戴林;慈紅斌 | 申請（專利權）人： | 天地偉業技術有限公司 |
| 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 |
| 地址： | 300384 天津市西青*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 嵌入式 系統 實時 檢測 算法 | ||
1.一種基于嵌入式系統的實時人臉檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：
(1)圖像縮放：利用訓練模型的尺度大小和要檢測場景中最小目標的尺度大小，對拍攝原圖進行縮放；
(2)前景檢測：利用拍攝場景圖像的情景對比確定檢測熱點；
(3)人臉區域融合：將前景檢測和目標跟蹤預測區域進行疊加融合，得到更有效的人臉檢測區域；
(4)人臉個數預測：利用已檢測出的人臉尺度對步驟(3)得到的人臉檢測區域進行預測，得到該區域人臉個數估計值；
(5)特征提取和分類識別：對步驟(3)中得到的人臉檢測區域進行特征提取和分類識別，得到人臉特征模塊；
(6)識別去誤與人臉跟蹤：使用強分辨器對步驟(5)中得到的人臉特征模塊評價打分，并將分值較低不屬于人臉特征的模塊去除，綜合人臉特征模塊輸出清晰人臉圖像，同時根據人臉圖像在視頻幀中進行人臉區域預測，并將目標跟蹤預測區域數據返回步驟(3)；所述步驟(5)中的特征提取和分類識別包括以下步驟：
(5.1)對步驟(3)中得到的人臉檢測區域做圖像金字塔；
(5.2)通過LBP特征提取算法和BOOST分類器對步驟(5.1)中的圖像金字塔進行特征提取和分類識別，將得到的人臉特征模塊進行計數統計，若不小于步驟(4)中的人臉個數估計值，則進行步驟(6)，若小于步驟(4)中的人臉個數估計值，則進行步驟(5.3)；
(5.3)通過NPD特征提取算法和BOOST分類器將步驟(5.1)中得到的圖像金字塔進行特征提取和分類識別，將得到的人臉特征模塊與步驟(5.2)中得到的人臉特征模塊進行相同區域的融合，然后進行步驟(6)。
2.根據權利要求1所述的基于嵌入式系統的實時人臉檢測方法，其特征在于：所述步驟(6)中的強分辨器為神經網絡分類器。
3.根據權利要求1所述的基于嵌入式系統的實時人臉檢測方法，其特征在于：所述步驟(5.1)中的圖像金字塔由LBP特征提取算法和BOOST分類器或NPD特征提取算法和BOOST分類器制作。
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