[發明專利]一種加速的人臉檢測方法及存儲介質

有效

• 申請號: 201810901056.2
• 申請日: 2018-08-09
• 公開（公告）號: CN109086724B
• 公開（公告）日: 2019-12-24
• 發明（設計）人: 王行;盛贊;周曉軍;李驪;楊淼;李朔
• 申請（專利權）人: 北京華捷艾米科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 32200 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 樓高潮

一種加速的人臉檢測方法及存儲介質，該方法為通過帶有彩色圖捕捉和深度圖捕捉的設備，獲取不少于一幀的2D圖像和其對應的深度圖，根據獲取的視頻幀進行背景建模，獲得背景圖；接著計算得到前景圖；對前景圖進行去噪處理，查找連通區域，根據連通區域大小判斷是否存在運動物體；獲取運動物體的外輪廓，以及該區域所對應的深度值，將外輪廓映射到彩色圖中，得到人臉檢測器作用區域；根據深度值確定人臉檢測器尺度參數，進行人臉檢測，定位人臉位置，根據人臉區域的深度值判斷當時人臉為3D立體人臉還是平面人臉，同時根據深度值校正人臉框位置；將得到的人臉位置映射回原始圖像坐標系中，得到人臉位置。

技術領域

本發明涉及圖像領域，具體的，涉及一種加速的人臉檢測方法，以及存儲介質，基于深度信息和彩色信息融合的人臉檢測方法，同時結合背景建模技術，能夠快速準確地定位人臉。

背景技術

隨著信息科技以及圖像識別技術的不斷發展，人臉技術越來越多地應用到各個領域中，如智能手機、視頻監控、新零售、智能家居、金融支付等。這些人臉應用一般包括人臉檢測、人臉識別(比對)、人臉屬性識別、活體檢測等基礎算法，其中人臉檢測是定位圖像(視頻)中人臉的位置，是所有人臉算法的入口，提升人臉檢測的精度和速度對整個人臉應用算法性能的提升有著重要的意義。現有的人臉檢測算法大多數只是基于2D圖像信息(即，RGB或灰度)進行檢測，這些做法僅依賴于圖像像素值信息，抗干擾能力較弱，當人臉姿態變化較大、光照不均或不理想時，定位往往不夠準確；現有人臉檢測方法為了盡可能檢測出不同大小的人臉，往往采用多尺度的方式遍歷整張圖像定位人臉，這樣往往比較耗時。

中國專利申請CN201710386007.5“一種基于監控視頻多目標跟蹤和人臉識別的隱私保護方法”提出了一種基于多目標跟蹤和人臉識別的隱私保護方法，該方法：根據實時監控錄像建立和更新背景模型，運用新背景模型分割出前景目標區域；基于前景目標區域進行行人檢測，接著在行人區域進行人臉識別，通過卡爾曼濾波器跟蹤預測目標的狀態，使用Kuhn-Munkres算法進行上一幀圖像中的預測目標與當前幀檢測目標之間的目標關聯；利用信息隱藏對社區內部人員的視頻信息進行保護。雖然該專利申請采用了背景建模的方式，卻只在前景區域進行行人檢測，然后在行人區域進行人臉檢測和識別，且因為沒有深度信息，需要采用多尺度的方式定位人臉位置，即需要在多尺度圖像上進行滑窗檢測，檢測時間較長。

且現有技術依賴于2D圖像信息的人臉識別，抗干擾能力弱，當人臉姿態角度較大、光照不理想，定位準確度往往不高，沒有深度信息，很難區分是否是真實人臉還是照片。

發明內容

本發明的目的在于提出一種作用在視頻幀序列上的基于圖像像素值和深度信息的人臉檢測方法及存儲介質，首先通過背景建模的方式查找運動物體，然后利用運動物體深度信息確定人臉檢測器尺度參數，最后結合跟蹤技術，定位出視頻幀中人臉位置。

為達此目的，本發明采用以下技術方案：

一種加速的人臉檢測方法，包括如下步驟：

圖像獲取步驟S110：通過帶有彩色圖捕捉和深度圖捕捉的圖像采集設備，獲取不少于一幀的2D圖像I_i(x,y)和其對應的深度圖D_i(x,y)；

背景圖建模步驟S120：利用所獲取的不少于一幀的深度視頻幀，進行背景建模獲得背景圖像B(x,y)；

前景圖獲取步驟S130:獲取新的視頻幀，計算得到前景圖F(x,y)；

運動物體判斷步驟S140：去除前景圖F(x,y)中的噪聲，查找連通區域，根據連通區域大小或者面積判斷是否存在運動物體，若連通區域面積大于設定的閾值，則認為檢測到感興趣物體，即運動物體，并繼續進行下一步，否則沒有感興趣物體，回到圖像獲取步驟S110；

外輪廓及深度信息獲取步驟S150：獲取感興趣物體，即運動物體的外輪廓ROI，并計算該外輪廓的深度值d；