[發(fā)明專利]人像檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911188538.9
• 申請(qǐng)日: 2019-11-27
• 公開（公告）號(hào): CN110991310B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魯方波;汪賢;成超;樊鴻飛;蔡媛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京金山云網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司;北京金山云科技有限公司
• 主分類號(hào): G06V40/16
• 分類號(hào): G06V40/16;G06T3/40;G06V10/774
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 董艷芳

本發(fā)明提供了一種人像檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待檢測(cè)圖像；根據(jù)待檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，確定超分辨率處理的目標(biāo)超分類型；其中，目標(biāo)超分類型與人臉區(qū)域所占的面積相關(guān)聯(lián)；根據(jù)目標(biāo)超分類型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像超分辨率重建，得到目標(biāo)檢測(cè)圖像；通過對(duì)目標(biāo)檢測(cè)圖像進(jìn)行人像檢測(cè)，確定待檢測(cè)圖像的人像檢測(cè)結(jié)果；其中，人像檢測(cè)結(jié)果用于指示待檢測(cè)圖像中的人像。由于在對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像超分辨率重建時(shí)考慮到了人臉區(qū)域所占的面積的影響，因此通過圖像超分辨率重建得到的目標(biāo)檢測(cè)圖像更加有利于人像的準(zhǔn)確檢測(cè)，也即能夠提高人像檢測(cè)的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種人像檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)也愈發(fā)成熟，人像檢測(cè)作為圖像分割識(shí)別的基礎(chǔ)，在很多領(lǐng)域都有著非常重要的應(yīng)用。比如，交通系統(tǒng)中使用人像檢測(cè)進(jìn)行人員計(jì)數(shù)，人臉識(shí)別中使用人像檢測(cè)確定人臉的區(qū)域，人臉修復(fù)任務(wù)中使用人像檢測(cè)得到圖像中人像區(qū)域后，對(duì)圖像中人像部分進(jìn)行修復(fù)處理，從而提升圖像畫質(zhì)。

目前人像檢測(cè)方案主要分為兩類：基于諸如Adaboost多視角分類器的傳統(tǒng)人像檢測(cè)方法和基于深度學(xué)習(xí)的人像檢測(cè)方法。然而現(xiàn)有的人像檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確度較低，無法滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種人像檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，以提高人像檢測(cè)的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人像檢測(cè)方法，包括：

獲取待檢測(cè)圖像；

根據(jù)所述待檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，確定超分辨率處理的目標(biāo)超分類型；其中，所述目標(biāo)超分類型與所述人臉區(qū)域所占的面積相關(guān)聯(lián)；

根據(jù)所述目標(biāo)超分類型對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像超分辨率重建，得到目標(biāo)檢測(cè)圖像；

通過對(duì)所述目標(biāo)檢測(cè)圖像進(jìn)行人像檢測(cè)，確定所述待檢測(cè)圖像的人像檢測(cè)結(jié)果；其中，所述人像檢測(cè)結(jié)果用于指示所述待檢測(cè)圖像中的人像。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述待檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，確定超分辨率處理的目標(biāo)超分類型，包括：

對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到人臉檢測(cè)結(jié)果；

根據(jù)所述人臉檢測(cè)結(jié)果，確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)超分類型；其中，不同所述目標(biāo)超分類型對(duì)應(yīng)的目標(biāo)上采樣因子不同；

所述根據(jù)所述目標(biāo)超分類型對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像超分辨率重建，得到目標(biāo)檢測(cè)圖像，包括：

對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行所述目標(biāo)超分類型對(duì)應(yīng)的目標(biāo)上采樣因子下的圖像超分辨率重建，得到目標(biāo)檢測(cè)圖像。

進(jìn)一步地，所述對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到人臉檢測(cè)結(jié)果，包括：

采用快速人臉檢測(cè)算法對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，得到人臉檢測(cè)結(jié)果；其中，所述快速人臉檢測(cè)算法包括Adaboost算法、單階段無頭人臉檢測(cè)器SSH算法、FaceBoxes算法中的一種或多種。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述人臉檢測(cè)結(jié)果，確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)超分類型，包括：

在所述人臉檢測(cè)結(jié)果為檢測(cè)到至少一個(gè)人臉區(qū)域的情況下，根據(jù)各個(gè)所述人臉區(qū)域的尺寸，計(jì)算平均人臉面積；

根據(jù)所述平均人臉面積所屬的目標(biāo)面積區(qū)間，確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)超分類型；其中，所述目標(biāo)超分類型包括低倍超分、中倍超分或高倍超分，所述目標(biāo)超分類型對(duì)應(yīng)的目標(biāo)上采樣因子與所述目標(biāo)面積區(qū)間的中位數(shù)呈負(fù)相關(guān)。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述平均人臉面積所屬的目標(biāo)面積區(qū)間，確定所述待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)超分類型，包括：