[發(fā)明專利]一種電子設備、ASIC芯片及其人臉檢測方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910506988.1
• 申請日: 2019-06-12
• 公開（公告）號: CN110232351A
• 公開（公告）日: 2019-09-13
• 發(fā)明（設計）人: 宋振坤;畢育欣;王福因;黃若愚
• 申請（專利權(quán)）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 李弘

本發(fā)明公開了一種電子設備、ASIC芯片及其人臉檢測方法和裝置，所述方法包括：識別待檢測圖像中的膚色區(qū)域；從識別出的膚色區(qū)域中篩選出人臉區(qū)域；對所述人臉區(qū)域進行方向和尺寸的歸一化后，利用特征算法進行人臉檢測。應用本發(fā)明在應用特征算法保證人臉檢測準確度的同時，減少檢測過程中的計算量以及所需的存儲資源。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，特別是指一種電子設備、ASIC芯片及其人臉檢測方法和裝置。

背景技術

目前人臉識別技術在很多領域中展開應用，人臉檢測作為人臉識別過程中最關鍵的一個步驟，其檢測的準確度能夠直接影響人臉識別的結(jié)果。

傳統(tǒng)的Haar(哈爾)特征算法可以較好的實現(xiàn)人臉檢測目的。Haar特征是一種用于目標檢測或識別的圖像特征描述子，Haar特征通常和AdaBoost分類器組合使用，而且由于Haar特征提取的實時性以及AdaBoost分類的準確率，使其成為人臉檢測以及識別領域較為經(jīng)典的算法。

然而，在實際應用中，在對復雜的人臉檢測時Haar特征算法需要很大的計算量，在傳統(tǒng)的基于CPU(中央處理器，Central Processing Unit)的PC(personal computer，個人計算機)平臺實現(xiàn)人臉檢測算法會嚴重影響人臉檢測的速度，而如果搭配GPU(圖形處理器，Graphics Processing Unit，)實現(xiàn)人臉檢測算法，雖然可以在一定程度提高人臉檢測速度，但是CPU+GPU的異構(gòu)平臺無法實現(xiàn)小型化且功耗較高。因此，有必要提供一種計算量和所需存儲資源更少的人臉檢測方法。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提出一種電子設備、ASIC芯片及其人臉檢測方法和裝置，在應用特征算法保證人臉檢測準確度的同時，減少檢測過程中的計算量以及所需的存儲資源。

基于上述目的本發(fā)明提供一種人臉檢測方法，包括：

識別待檢測圖像中的膚色區(qū)域；

從識別出的膚色區(qū)域中篩選出人臉區(qū)域；

對所述人臉區(qū)域進行方向和尺寸的歸一化后，利用特征算法進行人臉檢測。

較佳地，在所述識別待檢測圖像中的膚色區(qū)域之前，還包括：

對所述待檢測圖像進行白平衡處理；以及

所述識別待檢測圖像中的膚色區(qū)域，具體為：

從經(jīng)過白平衡處理后的待檢測圖像中識別膚色區(qū)域。

較佳地，所述從識別出的膚色區(qū)域中篩選出人臉區(qū)域，具體包括：

對于根據(jù)膚色區(qū)域的識別結(jié)果生成的二值圖像，確定所述二值圖像中每個膚色區(qū)域的邊界點個數(shù)和外接矩形的長寬比；

將邊界點個數(shù)和外接矩形的長寬比符合預設條件的膚色區(qū)域篩選為人臉區(qū)域。

較佳地，所述確定所述二值圖像中每個膚色區(qū)域的邊界點個數(shù)和外接矩形的長寬比，具體包括：

從所述二值圖像中標記出每個膚色區(qū)域的邊界生成邊界圖像；

從該邊界圖像的左上角第一個像素開始進行遍歷，當檢測到值為1的像素時，確定搜索到一個膚色區(qū)域的邊界的連通區(qū)域的新邊界點；

對于每個搜索到的連通區(qū)域：對該連通區(qū)域的每個當前搜索到的新邊界點進行標定、8鄰域搜索以及搜索結(jié)果的判斷；其中，邊界點的標定包括：記錄其坐標，將其值置為0，將該連通區(qū)域的邊界點總數(shù)加1；所述搜索結(jié)果的判斷包括：若所述搜索結(jié)果中存在值為1的像素，則將該像素作為當前搜索到的新邊界點，繼續(xù)進行標定、8鄰域搜索以及搜索結(jié)果的判斷；否則，輸出統(tǒng)計的該連通區(qū)域的邊界點總數(shù)，該連通區(qū)域的每個邊界點的坐標后，從所述邊界圖像搜索下一個膚色區(qū)域的邊界的連通區(qū)域；