基于选择性搜索的人脸检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于人脸检测技术领域，具体涉及一种基于选择性搜索的人脸检测方法及装置。本发明专利技术的基于选择性搜索的人脸检测方法包括以下步骤：根据人脸正负样本集合提取人脸特征，训练得到人脸分类器；基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合；根据预设参数扩充待检测区域集合；人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合；过滤掉重叠人脸得到最终人脸区域集合。本发明专利技术技术方案通过对待检测图像进行分割、特征判别并筛选出可能是人脸的区域，以此过滤掉无意义区域，大幅度提升人脸检测效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人脸检测
，具体涉及一种基于选择性搜索的人脸检测方法及装置。
技术介绍
人脸检测就是在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。目前，人脸检测技术已经广泛应用于各种视频监控场所，其中人脸分类器是最常使用的技术手段，它是指对人脸和非人脸进行分类的算法，将图像的某个区域输入分类器进行检查，判断是否包含有人脸，不同的人脸检测技术有不同的分类器训练方法。在实际的应用中，由于人脸有可能以任意尺寸出现在图像的任意位置，所以必须对图像的每一个区域进行检测，因此，穷举搜索法通常是搜索人脸位置的常用方法，其大致流程如下:首先，输入人脸正负样本图像，提取人脸特征，训练得到人脸分类器；其次，输入待检测图像，按照人脸分类器检测区域大小从图像左上角位置开始遍历整幅图像，按分类器检测结果输出人脸区域；再次，缩小待检测图像做为输入图像，重复上述检测流程，直到输入图像宽高小于检测窗口，输出人脸区域集合；最后，以聚类算法过滤掉重叠人脸，输出最终人脸区域。上述方法缺点是:通过遍历方式穷举检测了所有可能的人脸位置、人脸尺寸，处理效率低下，所以非常耗时，尤其是在硬件资源有限的嵌入式设备上，对算法性能有着更严格的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的之一在于克服以上缺点，实现对人脸检测步骤的优化，提高人脸检测效率，缩短检测时间。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于选择性搜索的人脸检测方法，包括以下步骤：根据人脸正负样本集合提取人脸特征，训练得到人脸分类器；基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合；根据预设参数扩充待检测区域集合；人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合；过滤掉重叠人脸得到最终人脸区域集合。本专利技术的技术方案，通过选择性搜索分割方式，避免了对图像所有区域进行遍历，大幅度减少了待检测人脸区域的数量，从而有效提高检测效率，缩短检测时间；同时，对分割后的区域进行扩充可以避免因为分割结果位置、尺寸偏差引起的人脸检测准确率下降。进一步地，所述基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合,包括以下步骤：将待检测图像进行初步分割；根据相似度条件合并相邻区域；框选出合并区域集的外接矩形区域；过滤无意义区域；修正待检测区域的宽高比与人脸分类器检测区域宽高比一致。通过对初步分割后的区域进行根据相似度合并，以及对无意义的区域进行过滤，均可以进一步减少最终需要检测的区域数量，提高人脸检测的效率。进一步地，所述将待检测图像进行初步分割之前,还包括步骤：将待检测图像进行缩小。本专利技术的技术方案，通过将待检测图像进行缩小，在不影响检测效果的前提下，提升分割速度。进一步地，所述将待检测图像进行初步分割，是采用像素灰度差分割规则。进一步地，所述相似度条件包括颜色相似度和尺寸相似度。进一步地，所述预设参数包括缩放参数和偏移参数。进一步地，所述人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合,包括以下步骤：将待检测区域缩放成与人脸分类器检测区域宽高一致；人脸分类器对待检测区域进行人脸检测，若检测出人脸，得到人脸区域；重复上述步骤，直至所有待检测区域检测完成，得到人脸区域集合。进一步地，所述人脸特征为MB-LBP特征；所述人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合，具体为：计算待检测图像积分图；将人脸分类器检测区域缩放成与待检测区域宽高一致；根据待检测图像积分图计算待检测区域所有MB-LBP特征，并输入人脸分类器进行检测，若检测出人脸，得到人脸区域；重复上述步骤，直至所有待检测区域检测完成，得到人脸区域集合。在采用MB-LBP特征作为人脸特征时，本专利技术的技术方案中，使用缩放人脸分类器检测区域的方法代替缩放待检测区域，只需计算一次积分图，避免了每次缩放待检测区域时都需要重新计算一次积分图导致的性能降低；同时，在支持积分图硬件加速的设备上，该方案性能更佳。相应地，本专利技术还提供了一种基于选择性搜索的人脸检测装置，包括:第一处理模块，用于根据人脸正负样本集合提取人脸特征，训练得到人脸分类器；第二处理模块，用于基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合；第三处理模块，用于根据预设参数扩充待检测区域集合；第四处理模块，用于人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合；第五处理模块，用于过滤掉重叠人脸得到最终人脸区域集合。进一步地，所述第二处理模块，包括：第一处理单元，用于将待检测图像进行初步分割；第二处理单元，用于根据相似度条件合并相邻区域；第三处理单元，用于框选出合并区域集的外接矩形区域；第四处理单元，用于过滤无意义区域；第五处理单元，用于修正待检测区域的宽高比与人脸分类器检测区域宽高比一致。进一步地，所述第四处理模块，包括：第一处理单元，用于将待检测区域缩放成与人脸分类器检测区域宽高一致；第二处理单元，用于人脸分类器对待检测区域进行人脸检测，若检测出人脸，得到人脸区域；第三处理单元，用于重复上述步骤，直至所有待检测区域检测完成，得到人脸区域集合。综上所述，本专利技术技术方案的有益效果有:1.通过选择性搜索分割方式，避免了对图像所有区域进行遍历，大幅度减少了待检测人脸区域的数量，从而有效提高检测效率，缩短检测时间；通过对初步分割后的区域进行根据相似度合并，以及对无意义的区域进行过滤，可以进一步减少最终需要检测的区域数量，提高人脸检测的效率；同时，对分割后的区域进行扩充可以避免因为分割结果位置、尺寸偏差引起的人脸检测准确率下降。2.通过将待检测图像进行缩小，在不影响检测效果的前提下，提升分割速度。3.在采用MB-LBP特征作为人脸特征时，使用缩放人脸分类器检测区域的方法代替缩放待检测区域，只需计算一次积分图，避免了每次缩放待检测区域时都需要重新计算一次积分图导致的性能降低；同时，在支持积分图硬件加速的设备上，该方案性能更佳。附图说明图1是本专利技术的一种基于选择性搜索的人脸检测方法流程图。图2是本专利技术的一种基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合流程图。图3是本专利技术的一种人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合流程图。图4是本专利技术的另一种人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合流程图。图5是本专利技术的一种基于选择性搜索的人脸检测装置结构图。图6是本专利技术的第二处理模块结构图。图7是本专利技术的第四处理模块结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1，是本专利技术的一种基于选择性搜索的人脸检测方法流程图，包括以下步骤：步骤1，根据人脸正负样本集合提取人脸特征，训练得到人脸分类器；人脸检测就是在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸检测技术中，人脸分类器是现阶段最常使用的技术手段，它是指通过统计学方法，对检测的目标对象进行概率统计，从而获取待检测对象的一些特征，建立起目标检测模型，这个模型建立的过程称为分类器训练。在分类器训练完成后，就可以将图像的某个区域输入分类本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：根据人脸正负样本集合提取人脸特征，训练得到人脸分类器；基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合；根据预设参数扩充待检测区域集合；人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合；过滤掉重叠人脸得到最终人脸区域集合。

【技术特征摘要】
1.一种基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：根据人脸正负样本集合提取人脸特征，训练得到人脸分类器；基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合；根据预设参数扩充待检测区域集合；人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合；过滤掉重叠人脸得到最终人脸区域集合。2.如权利要求1所述的基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，所述基于选择性搜索对待检测图像进行分割得到待检测区域集合,包括以下步骤：将待检测图像进行初步分割；根据相似度条件合并相邻区域；框选出合并区域集的外接矩形区域；过滤无意义区域；修正待检测区域的宽高比与人脸分类器检测区域宽高比一致。3.如权利要求2所述的基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，所述将待检测图像进行初步分割之前,还包括步骤：将待检测图像进行缩小。4.如权利要求2所述的基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，所述将待检测图像进行初步分割，是采用像素灰度差分割规则。5.如权利要求2所述的基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，所述相似度条件包括颜色相似度和尺寸相似度。6.如权利要求1所述的基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，所述预设参数包括缩放参数和偏移参数。7.如权利要求1所述的基于选择性搜索的人脸检测方法，其特征在于，所述人脸分类器对待检测区域集合进行检测得到人脸区域集合,包括以下步骤：将待检测区域缩放成与人脸分类器检测区域宽高一致；人脸分类器对待检测区域进行人脸检测，若检测出人脸，得到人脸区域；重复上述步骤，直至所有待检测区域检测完成，得到人脸区域集合。8.如权利要求1所述的基于选择性搜索的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕俊杰，
申请(专利权)人：福建星网锐捷安防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35