复杂背景下的多人脸检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用智能终端及图像处理领域，提供了一种复杂背景下的多人脸检测方法及装置，所述方法包括：对原始图像进行肤色分割得到肤色检测图像；对肤色检测图像进行肤色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像；对肤色掩膜处理后的图像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像。本发明专利技术提供的技术方案具有很好的检测速度，并且误判率较低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能终端及图像处理领域，尤其涉及一种复杂背景下的多人脸检测方法及装置。
技术介绍
在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸标识和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整的、自动的人脸信息分析系统来说，人脸检测算法是必不可少的。人脸检测是指在输入图像中确定是否有人脸存在，如果有则确定其位置、大小的过程。目前人脸检测的方法大致可以分为两大类：即基于知识的方法和基于统计的方法。前者是利用人脸的知识建立若干规则，从而将人脸检测问题转化为假设或者验证问题，例如利用人脸形状和纹理特征的方法、肤色分割法、模板匹配法等。而后者是将人脸图像视为高维向量，将人脸检测问题转化为高维空间信号分布的分析问题，例如人工神经网络(ANN)法、KL变换法、匹配滤波器法等。现有技术的方法仅采用单一的肤色提取方法，虽然具备了人脸区域检测的高效性，但是却存在两方面的缺点，一是不同人种(白、黄、黑)的肤色表现差异较大，仅通过所设定的指定色系来判断会产生误判或漏判；二则是人体中其他区域也拥有同样的肤色，也会被提取出来然后被误判。所以现有的人脸提取的算法的误判率较高，并且检测的速度较慢。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种复杂背景下的多人脸检测方法及装置，其解决现有技术的误判率高，检测速度慢的问题。本专利技术实施例是这样实现的，一方面，提供一种复杂背景下的多人脸检测方法，所述方法包括：对原始图像进行肤色分割得到肤色检测图像；对肤色检测图像进行肤色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像；对肤色掩膜处理后的图像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像。可选的，所述方法在得到人脸检测结果图像之后，还包括：对人脸检测结果进行归一化处理后输出人脸图像。可选的，所述对原始图像进行肤色分割得到肤色检测图像具体包括：对于原始图像中亮度低于80像素点直接判决为非肤色像素点；对于原始图像中亮度在80—230之间的像素点采用Cb、Cr椭圆聚类方法进行分割；对于亮度大于230的像素点进行判决时，将Cb、Cr椭圆聚类方法椭圆的长短轴同时扩大为原来的1.1倍后，采用Cb、Cr椭圆聚类方法进行分割得到肤色检测图像。可选的，所述对肤色检测图像进行肤色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像具体包括：对肤色检测图像进行噪声消除得到消除噪声后的图像，对消除噪声后的图像进行重构处理得到重构图像，对重构图像进行闭运算得到闭运算图像，闭运算图像即为肤色掩膜处理后的图像。可选的，所述对肤色掩膜处理后的图像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像具体包括：对肤色掩膜处理后的图像通过连通区域像素数判断、区域填充率判断、人脸长宽比判断和人眼粗定位后得到人脸检测结果图像。可选的，所述人脸长宽比判断中人脸长宽比的范围为：0.6<人脸长宽比<2。另一方面，本专利技术提供一种复杂背景下的多人脸检测装置，其特征在于，所述装置包括：分割单元，用于对原始图像进行肤色分割得到肤色检测图像；去噪单元，用于对肤色检测图像进行肤色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像；验证单元，用于对肤色掩膜处理后的图像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像。可选的，所述装置还包括：输出单元，用于对人脸检测结果进行归一化处理后输出人脸图像。可选的，所述分割单元具体用于对于原始图像中亮度低于80像素点直接判决为非肤色像素点；对于原始图像中亮度在80—230之间的像素点采用Cb、Cr椭圆聚类方法进行分割；对于亮度大于230的像素点进行判决时，将Cb、Cr椭圆聚类方法椭圆的长短轴同时扩大为原来的1.1倍后，采用Cb、Cr椭圆聚类方法进行分割得到肤色检测图像。可选的，所述去噪单元具体用于对肤色检测图像进行噪声消除得到消除噪声后的图像，对消除噪声后的图像进行重构处理得到重构图像，对重构图像进行闭运算得到闭运算图像，闭运算图像即为肤色掩膜处理后的图像。可选的，所述验证单元具体用于对肤色掩膜处理后的图像通过连通区域像素数判断、区域填充率判断、人脸长宽比判断和人眼粗定位后得到人脸检测结果图像。可选的，所述人脸长宽比判断中人脸长宽比的范围为：0.6<人脸长宽比<2。在本专利技术实施例中，本专利技术提供的技术方案有效的平衡了检测速度和稳定性之间的矛盾，该方法检测效率高，并对背景、尺寸等细节具有很好的适应性，误判率显著降低，在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值，是一种有效的人脸检测算法。附图说明图1是本专利技术提供的一种复杂背景下的多人脸检测方法的流程图；图2是本专利技术提供的原始图像效果图；图3是本专利技术提供的肤色检测图像效果图；图4是本专利技术提供的消除噪声后的图像效果图；图5是本专利技术提供的重构处理后的重构图像效果图；图6是本专利技术提供的闭运算图像效果图；图7是本专利技术提供的人脸检测结果图像效果图；图8是本专利技术提供的另一张人脸检测结果图像效果图；图9是本专利技术提供的归一化输出图像效果图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术具体实施方式提供一种复杂背景下的多人脸检测方法，上述方法由手机或其他的智能设备(例如ipad、PDA等)执行，当然在实际应用中，也可以由其他的智能设备执行，本专利技术具体实施方式并不局限执行该方法设备或装置的具体表现形式。该方法如图1所示，包括：101、对原始图像(如图2所示)进行肤色分割得到肤色检测图像(如图3所示)；102、对肤色检测图像进行肤色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像(如图6所示)；103、对肤色掩膜处理后的图像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像(如图7所示)。本专利技术提供的方案提供的方法包括肤色分割、肤色掩膜处理、人脸特征验证的整体框架，其有效的平衡了检测速度和稳定性之间的矛盾，该方法检测效率高，并对背景、尺寸等细节具有很好的适应性，误判率显著降低，在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值，是一种有效的人脸检测算法。可选的，上述方法在103之后，还包括：104、对人脸检测结果进行归一化处理后输出人脸图像。人脸的归一化要求本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种复杂背景下的多人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：对原始图像进行肤色分割得到肤色检测图像；对肤色检测图像进行肤色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像；对肤色掩膜处理后的图像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像。

【技术特征摘要】
1.一种复杂背景下的多人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：
对原始图像进行肤色分割得到肤色检测图像；
对肤色检测图像进行肤色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像；
对肤色掩膜处理后的图像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法在得到人脸检测结
果图像之后，还包括：
对人脸检测结果进行归一化处理后输出人脸图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对原始图像进行肤色分
割得到肤色检测图像具体包括：
对于原始图像中亮度低于80像素点直接判决为非肤色像素点；对于原始图
像中亮度在80—230之间的像素点采用Cb、Cr椭圆聚类方法进行分割；对于
亮度大于230的像素点进行判决时，将Cb、Cr椭圆聚类方法椭圆的长短轴同
时扩大为原来的1.1倍后，采用Cb、Cr椭圆聚类方法进行分割得到肤色检测图
像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对肤色检测图像进行肤
色掩膜处理得到肤色掩膜处理后的图像具体包括：
对肤色检测图像进行噪声消除得到消除噪声后的图像，对消除噪声后的图
像进行重构处理得到重构图像，对重构图像进行闭运算得到闭运算图像，闭运
算图像即为肤色掩膜处理后的图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对肤色掩膜处理后的图
像进行人脸特征验证得到人脸检测结果图像具体包括：
对肤色掩膜处理后的图像通过连通区域像素数判断、区域填充率判断、人
脸长宽比判断和人眼粗定位后得到人脸检测结果图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述人脸长宽比判断中人脸
长...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽钦，吕婧，沈昀，谷瑑，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44