[發明專利]人臉檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201710079126.6
• 申請日: 2017-02-14
• 公開（公告）號: CN106951826B
• 公開（公告）日: 2019-09-20
• 發明（設計）人: 王生進;舒晗
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 湯財寶

本發明提供一種人臉檢測方法及裝置，屬于圖像識別技術領域。該方法包括：獲取原始圖像中人臉校正候選區域的位置響應特征圖；對位置響應特征圖進行劃分，得到相應數量的方格，并按照每一方格所處的位置，區分所有方格的方格類型；按照每種方格類型對應的人臉檢測貢獻程度，確定每種方格類型對應的權重；基于每一方格對應的特征向量及權重，計算人臉校正候選區域對應的區域特征向量；基于區域特征向量，輸出原始圖像中最終包含人臉的區域。由于為位置響應特征圖中不同方格類型引入了不同人臉部位的權重，從而能夠減少復雜場景下外在條件對對檢測結果的影響。因此，人臉檢測的準確率較高，且提高了人臉檢測的適用性。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，更具體地，涉及一種人臉檢測方法及裝置。

背景技術

近年來，人臉檢測技術已經廣泛應用到了身份辨認、賬戶注冊、金融支付及安全防控等諸多領域。人臉檢測技術，即檢測出一張圖片或一段視頻中人臉的位置。現有的人臉檢測方法主要是基于Haar特征和Adaboost分類器進行人臉檢測，即先確定原始圖像中的人臉候選區域，在人臉候選區域中計算若干個矩形特征，訓練出與這些矩形特征對應的弱分類器。接著，讓每一候選區域逐級通過弱分類器，如果置信度低于閾值，則不再進行下一步判斷并將該候選區域作為非人臉區域。反之，通過所有弱分類器的候選區域會被作為人臉區域。其中，原始圖像為包含人臉的待檢測圖像。

在實現本發明的過程中，發現現有技術至少存在以下問題：由于于Haar特征表征能力較弱，而人臉檢測的應用場景逐漸趨于復雜多變，基于Haar特征的人臉檢測過程并不能滿足復雜場景的應用需求，從而在復雜應用場景下人臉檢測的準確率較低。

發明內容

本發明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的人臉檢測方法及裝置。

根據本發明的一方面，提供了一種人臉檢測方法，該方法包括：

獲取原始圖像中人臉校正候選區域的位置響應特征圖，位置響應特征圖中不同區域對應人臉的不同部位；

對位置響應特征圖進行劃分，得到相應數量的方格，并按照每一方格所處的位置，區分所有方格的方格類型；

按照每種方格類型對應的人臉檢測貢獻程度，確定每種方格類型對應的權重；

基于每一方格對應的特征向量及權重，計算人臉校正候選區域對應的區域特征向量，區域特征向量與特征向量的長度一致；

基于區域特征向量，輸出原始圖像中最終包含人臉的區域。

根據本發明的另一方面，提供了一種人臉檢測裝置，該裝置包括：

獲取模塊，用于獲取原始圖像中人臉校正候選區域的位置響應特征圖，位置響應特征圖中不同區域對應人臉的不同部位；

劃分模塊，用于對位置響應特征圖進行劃分，得到相應數量的方格，并按照每一方格所處的位置，區分所有方格的方格類型；

確定模塊，用于按照每種方格類型對應的人臉檢測貢獻程度，確定每種方格類型對應的權重；

計算模塊，用于基于每一方格對應的特征向量及權重，計算人臉校正候選區域對應的區域特征向量，區域特征向量與特征向量的長度一致；

輸出模塊，用于基于區域特征向量，輸出原始圖像中最終包含人臉的區域。

本申請提出的技術方案帶來的有益效果是：