[發(fā)明專利]一種基于級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711122961.X
• 申請(qǐng)日: 2017-11-14
• 公開（公告）號(hào): CN107729877B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王斌;王剛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京同達(dá)信恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

本發(fā)明公開了一種基于級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)方法及裝置，通過將級(jí)聯(lián)分類器分組，使每個(gè)弱分類器對(duì)應(yīng)一個(gè)特征提取半徑與一個(gè)評(píng)分閾值，且每個(gè)弱分類器組對(duì)應(yīng)的特征提取半徑依次減小。在待檢測(cè)圖片經(jīng)過一個(gè)弱分類器組時(shí)，使待檢測(cè)圖片在對(duì)應(yīng)的特征提取半徑下檢測(cè)，確定對(duì)應(yīng)的檢測(cè)評(píng)分，并通過檢測(cè)評(píng)分確定分類評(píng)分。在判斷分類評(píng)分小于當(dāng)前弱分類器組對(duì)應(yīng)的評(píng)分閾值時(shí)，直接確定待檢測(cè)圖片為非人臉圖片并輸出，避免非人臉圖片輸入下一個(gè)弱分類器組，降低檢測(cè)時(shí)間，提高檢測(cè)速率。否則，將待檢測(cè)圖片輸入特征提取半徑減小的下一個(gè)弱分類器組，并進(jìn)行與上述當(dāng)前弱分類器相同的檢測(cè)操作，以進(jìn)一步精確檢測(cè)，提高檢測(cè)準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

人臉檢測(cè)在實(shí)際應(yīng)用中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。目前人臉檢測(cè)技術(shù)在門禁系統(tǒng)、智能監(jiān)控系統(tǒng)中已得到了很好的應(yīng)用。另外，在筆記本電腦中也陸續(xù)開始使用人臉識(shí)別技術(shù)作為計(jì)算機(jī)登錄的憑證。近年來，在數(shù)碼相機(jī)和手機(jī)中也集成了人臉檢測(cè)算法，作為新的功能提供給用戶使用。在這些應(yīng)用中，人臉檢測(cè)都是發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

目前，一般采用由多個(gè)級(jí)聯(lián)的弱分類器構(gòu)成的強(qiáng)分類器對(duì)待檢測(cè)圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)以確定待檢測(cè)圖片是否為人臉圖片。該方法具體為：將待檢測(cè)圖片依次輸入級(jí)聯(lián)的每一個(gè)弱分類器中，使每個(gè)弱分類器分別對(duì)該待檢測(cè)圖片進(jìn)行評(píng)分，以得到該待檢測(cè)圖片的多個(gè)評(píng)分，并通過綜合上述這些評(píng)分得到該待檢測(cè)圖片的綜合評(píng)分，在綜合評(píng)分滿足某一閾值時(shí)可以確定該待檢測(cè)圖片為人臉圖片。否則，確定該待檢測(cè)圖片為非人臉圖片。然而，當(dāng)待檢測(cè)圖片最終確定為非人臉圖片時(shí)，由于該待檢測(cè)圖片需要經(jīng)過所有的弱分類器之后才能得到最終檢測(cè)結(jié)果，從而導(dǎo)致檢測(cè)時(shí)間較長，不利于實(shí)際的檢測(cè)應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)方法及裝置，用以降低檢測(cè)時(shí)間。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)方法，所述級(jí)聯(lián)分類器包括級(jí)聯(lián)的多個(gè)弱分類器，其中，所有弱分類器分為N個(gè)弱分類器組，至少1個(gè)所述弱分類器組包括至少相鄰的2個(gè)弱分類器；其中，每個(gè)所述弱分類器組對(duì)應(yīng)一個(gè)評(píng)分閾值；針對(duì)一個(gè)所述弱分類器組，所述弱分類器組中的各弱分類器對(duì)應(yīng)同一個(gè)特征提取半徑，且每個(gè)所述弱分類器組對(duì)應(yīng)的特征提取半徑依次減?。籒為大于1的整數(shù)；

所述人臉檢測(cè)方法包括：

按照所述特征提取半徑從大到小的順序，確定待檢測(cè)圖片將要輸入的所述級(jí)聯(lián)分類器中的當(dāng)前弱分類器組，并根據(jù)預(yù)先建立的弱分類器組與對(duì)應(yīng)的特征提取半徑的關(guān)系表，確定所述當(dāng)前弱分類器組中各弱分類器對(duì)應(yīng)的特征提取半徑；

將所述待檢測(cè)圖片依次輸入所述當(dāng)前弱分類器組中的每個(gè)弱分類器，確定所述待檢測(cè)圖片經(jīng)過每個(gè)所述弱分類器對(duì)應(yīng)的檢測(cè)評(píng)分；其中，針對(duì)所述當(dāng)前弱分類器組中的每一個(gè)弱分類器，根據(jù)預(yù)設(shè)特征計(jì)算方法與所述弱分類器對(duì)應(yīng)的特征提取半徑，確定所述待檢測(cè)圖片經(jīng)過所述弱分類器對(duì)應(yīng)的檢測(cè)評(píng)分；

根據(jù)確定出的所述待檢測(cè)圖片對(duì)應(yīng)的所有檢測(cè)評(píng)分，確定所述待檢測(cè)圖片經(jīng)過所述當(dāng)前弱分類器組對(duì)應(yīng)的分類評(píng)分；

判斷確定出的分類評(píng)分是否小于當(dāng)前弱分類器組對(duì)應(yīng)的評(píng)分閾值；

若是，則確定所述待檢測(cè)圖片為非人臉圖片；

若否，則將所述待檢測(cè)圖片輸入下一個(gè)弱分類器組，并按照與所述當(dāng)前弱分類器組相同的檢測(cè)方法進(jìn)行檢測(cè)，直至所述待檢測(cè)圖片經(jīng)過最后一個(gè)弱分類器組對(duì)應(yīng)的分類評(píng)分不小于最后一個(gè)所述弱分類器組對(duì)應(yīng)的評(píng)分閾值時(shí)，確定所述待檢測(cè)圖片為人臉圖片。

可選地，在本發(fā)明實(shí)施例提供的上述人臉檢測(cè)方法中，所述確定所述待檢測(cè)圖片經(jīng)過所述當(dāng)前弱分類器組對(duì)應(yīng)的分類評(píng)分，具體包括：