[發明專利]一種人臉算法臉部圖像提取方法和裝置

在審

• 申請號: 201911328807.7
• 申請日: 2019-12-20
• 公開（公告）號: CN111144265A
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發明（設計）人: 桂洪洋;陳志忠;萬軍杰;趙強;高波;付保慶;郭浩杰;李典;王志;徐超;楊軍峰;聶保春;蔣凱;桑萬里;王曉柯
• 申請（專利權）人: 河南銘視科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 無錫市匯誠永信專利代理事務所(普通合伙) 32260
• 代理人: 吉飛虎

本發明提供了一種人臉算法臉部圖像提取方法，包括獲取首幀圖像；對首幀圖像進行人臉檢測，由基于Haar特征的檢測方法提取第一人臉區域；獲取所提取的第一人臉區域的第一人臉視窗大小；預設視窗增量，在第一人臉視窗的基礎上增加視窗增量以獲得搜索視窗的大小，搜索視窗與基礎人臉視窗同中心；在后續幀圖中在搜索視窗的范圍內進行人臉檢測，并提取第二人臉區域，對第二人臉區域進行特征提取以獲得人臉信息。該人臉算法臉部圖像提取方法具有計算量小、追蹤實時性強的優點。

技術領域

本發明涉及了一種人臉算法臉部圖像提取方法和裝置。

背景技術

序列圖像如視頻等，對其進行人臉檢測與特征提取時,序列圖像中人臉檢測是特征提取的前期工作,它通常作為一個單獨的功能模塊,目的就是判斷輸入的序列圖像中是否包含有人臉區域,如果有,給出其位置、大小，然后對該人臉區域進行臉部特種提取以獲取人臉信息。由于序列圖像內目標多為移動狀態，因此在后續的序列圖內需要對人臉區域進行追蹤，追蹤后再進行人臉區域定位，之后再對人臉區域進行特征提取。在跟蹤過程中,不僅跟蹤目標人臉是運動的,背景以及其他目標也是不斷變化的,另外還受到環境因素如光照影,提高跟蹤的魯棒性是設計重點，更為重要的是人臉跟蹤所處理的是視頻圖像,需處理的圖像數量巨大。目前采用的追蹤方式如主動輪廓或變形模板、瞳孔等特征識別追蹤等方法，計算量巨大,對序列圖像的處理效率低，實時性差。

發明內容

為了解決背景技術中所存在的問題，本發明提出了一種人臉算法臉部圖像提取方法。

一種人臉算法臉部圖像提取方法，包括獲取首幀圖像；對首幀圖像進行人臉檢測，由基于Haar特征的檢測方法提取第一人臉區域；獲取所提取的第一人臉區域的第一人臉視窗大小；預設視窗增量，在第一人臉視窗的基礎上增加視窗增量以獲得搜索視窗的大小，搜索視窗與基礎人臉視窗同中心；在后續幀圖中在搜索視窗的范圍內進行人臉檢測，并提取第二人臉區域，對第二人臉區域進行特征提取以獲得人臉信息_。。

基于上述，在對首幀圖像進行人臉檢測時，把整幅圖像轉換到HSV色彩空間,計算H分量；利用人臉膚色在H分量上的概率分布,去除誤檢的人臉區域，以獲得范圍更精確的第一人臉區域。

基于上述，在對后續幀圖進行人臉檢測時，把搜索視窗內的圖像轉換到HSV色彩空間,計算H分量；利用人臉膚色在H分量上的概率分布,去除誤檢的人臉區域，以獲得范圍更精確的追蹤人臉區域。

基于上述，建立攝像區域的空間坐標系和攝像圖像的圖像坐標系，根據攝像頭在攝像區域內的坐標位置，建立空間坐標系與圖像坐標系的映射關系；根據目標在空間坐標系內的位置計算目標在空間坐標系內與攝像頭的距離關系，預設空間坐標系內的人首視窗大小，根據人首視窗大小、所述距離關系和映射關系計算視窗增量。

基于上述，所述視窗增量為近似增量，所述近似增量為：n＝2*a*b/m，其中，a為攝像圖像與攝像區域的比例值，b為人移動速度，m為攝像視頻的每秒幀數。

一種人臉算法臉部圖像提取裝置，包括處理器、存儲設備及存儲在所述存儲設備上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至5中任一項人臉算法臉部圖像提取方法。

本發明相對現有技術具有突出的實質性特點和顯著的進步，具體的說，本發明通過對首幀圖像進行全圖人臉檢測，并根據檢測出的人臉區域建立合適大小的視窗，由于人的運動是連續的，在后續幀圖中，以上一幀圖中人臉區域為基準，將人臉視窗增大一定的增量，僅對該增大的人臉視窗內進行人臉檢測，即可快速識別并定位人臉區域。通過該方式有效縮小了后續幀圖中人臉檢測的范圍，同時該增大人臉視窗作為搜索框的方式算法較為簡單，整體有效的減少了計算量，提高了人臉檢測追蹤的實時性。

附圖說明