基于视频图像的人脸检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于视频图像的人脸检测方法及装置，该人脸检测方法，包括如下步骤：将输入的原始图像拷贝两份，对一份原始图像进行缓存处理得到第一图像，另一份原始图像根据预设的压缩因子进行压缩处理得到第二图像；对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域；根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域；对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据；以及输出人脸检测结果及人脸元数据。本发明专利技术的技术方案能够提高人脸检测的识别效率，并且降低处理难度，能够兼顾效率和效果。

Human face detection method and system based on video image

The invention discloses a face detection method and device based on video image, the face detection method, which comprises the following steps: the original image input of two copies, a copy of the original image cache processing the first image, a copy of the original image according to the preset compression factor of second face image compression processing; second features of the image of the first feature detection, detection area of second images; according to the compression factor in the first image to find the local area and the proportion of secondary detection area corresponding to the face and features of the local area of the second feature detection, face detection area of the first image of the first image of the face; the detection region and two images are combined to get face metadata; and the output results and human face detection Face metadata. The technical proposal of the invention can improve the efficiency of face detection and reduce the difficulty of processing, and can take into account both efficiency and effectiveness.

【技术实现步骤摘要】
基于视频图像的人脸检测方法及系统
本专利技术涉及一种图像处理
，尤其涉及一种基于视频图像的人脸检测方法及系统。
技术介绍
目前，随着人脸检测技术的不断发展，各种优秀的人脸检测算法不断出现，效果已经接近甚至在某些情况超越人眼的识别能力。但方法的复杂性也是越来越高，简单的方法效率高，但效果差，复杂的方法效果好，但效率低，效率与效果成为一个矛盾。寻找效果好、效率高的人脸检测方法业已成为一个竞争热点。有鉴于此，有必要提出对目前的人脸检测技术进行进一步的改进，以兼顾图像处理效率和效果。
技术实现思路
为解决上述至少一技术问题，本专利技术的主要目的是提供一种基于视频图像的人脸检测方法及系统。为实现上述目的，本专利技术采用的一个技术方案为：提供一种基于视频图像的人脸检测方法，包括如下步骤：将输入的原始图像拷贝两份，对一份原始图像进行缓存处理得到第一图像，另一份原始图像根据预设的压缩因子进行压缩处理得到第二图像；对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域；根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域；对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据；以及输出人脸检测结果及人脸元数据。其中，所述对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域的步骤，具体包括：分别对第二图像的人脸特征、肤色特征及运动特征进行第一次特征检测，得到第二图像的人脸检测区、肤色检测区及运动检测区的元数据；将第二图像的人脸检测区、肤色检测区及运动检测区的元数据合并，形成第二图像的检测区域。其中，所述对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据的步骤，具体包括：对第一图像的人脸检测区域及及第二图像的检测区域进行逻辑与/或的操作得到人脸元数据，以实现对输出人脸元数据的过滤。其中，所述预设的压缩因子为4-8倍。为实现本专利技术的目的，本方案采用的另一个技术方案为：提出一种基于视频图像的人脸检测系统，包括：预处理模块，用于将输入的原始图像拷贝两份，对一份原始图像进行缓存处理得到第一图像，另一份原始图像根据预设的压缩因子进行压缩处理得到第二图像；第一特征检测模块，用于对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域；第二特征检测模块，用于根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域；合并模块，用于对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据；以及输出模块，用于输出人脸检测结果及人脸元数据。其中，所述第一特征检测模块，具体用于：对第一图像的人脸检测区域及及第二图像的检测区域进行逻辑与/或的操作得到人脸元数据，以实现对输出人脸元数据的过滤。分别对第二图像的人脸特征、肤色特征及运动特征进行第一次特征检测，得到第二图像的人脸检测区、肤色检测区及运动检测区的元数据；将第二图像的人脸检测区、肤色检测区及运动检测区的元数据合并，形成第二图像的检测区域。其中，所述合并模块，具体用于：其中，所述预设的压缩因子为4-8倍。本专利技术的技术方案通过采用先对经压缩处理的第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域，考虑到运算主要集中在检测环节，因而使得人脸检测的运算量集中在原先大图的某个或某些局部小范围的区域，去掉了大量冗余区域的运算，因而使得总体检测效率变高；根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域，如此，对大目标的检测能力不变，使得人的主观视觉效果不变；最后，对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据，最后输出图像检测结果和人脸元数据，兼顾了图像处理效率和视觉效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例基于视频图像的人脸检测方法的方法流程图；图2为本专利技术另一实施例基于视频图像的人脸检测方法的方法流程图；图3为本专利技术一实施例基于视频图像的人脸检测装置的模块方框图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。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的一部分实施例，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。需要说明，本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。请参照图1，在本专利技术实施例中，该基于视频图像的人脸检测方法，包括如下步骤：步骤S10、将输入的原始图像拷贝两份，对一份原始图像进行缓存处理得到第一图像，另一份原始图像根据预设的压缩因子进行压缩处理得到第二图像；步骤S20、对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域；步骤S30、根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域；步骤S40、对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据；以及步骤S50、输出人脸检测结果及人脸元数据。本实施例中，主要通过结合视频监控的特点，以及通过观察总结人眼及一些生物眼的视觉特点及观察习惯而提出的基于视频图像的人脸检测方法。该人脸检测方法同时兼具图像处理效率和视觉效果的特点，该图像处理效率主要是通过对压缩后得到的第二图像进行特征检测，相比现有技术，相当于只对某个或某些局部小范围的区域作运算，即去掉了大量冗余区域的运算，因而使得总体检测效率及图像处理效率较高；通过压缩因子从第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，对大目标的检测能力不变，使得人的主观视觉效果不变，最后通过对两者合并处理输出后，得到兼具图像处理效率与视觉效果的视频图像。本专利技术的技术方案通过采用先对经压缩处理的第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域，考虑到运算主要集中在检测环节，因而使得人脸检测的运算量集中在原先大图的某个或某些局部小范围的区域，去掉了大量冗余区域的运算，因而使得总体检测效率变高；根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域，如此，对大目标的检测能力不变，使本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频图像的人脸检测方法，其特征在于，所述基于视频图像的人脸检测方法，包括如下步骤：将输入的原始图像拷贝两份，对一份原始图像进行缓存处理得到第一图像，另一份原始图像根据预设的压缩因子进行压缩处理得到第二图像；对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域；根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域；对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据；以及输出人脸检测结果及人脸元数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像的人脸检测方法，其特征在于，所述基于视频图像的人脸检测方法，包括如下步骤：将输入的原始图像拷贝两份，对一份原始图像进行缓存处理得到第一图像，另一份原始图像根据预设的压缩因子进行压缩处理得到第二图像；对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域；根据所述压缩因子在第一图像中等比例地找出与检测区域对应的局部区域，并对局部区域的人脸特征进行第二次特征检测，得到第一图像的人脸检测区域；对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据；以及输出人脸检测结果及人脸元数据。2.如权利要求1所述的基于视频图像的人脸检测方法，其特征在于，所述对第二图像的人脸特征进行第一次特征检测，得到第二图像的检测区域的步骤，具体包括：分别对第二图像的人脸特征、肤色特征及运动特征进行第一次特征检测，得到第二图像的人脸检测区、肤色检测区及运动检测区的元数据；将第二图像的人脸检测区、肤色检测区及运动检测区的元数据合并，形成第二图像的检测区域。3.如权利要求1所述的基于视频图像的人脸检测方法，其特征在于，所述对第一图像的人脸检测区域及第二图像的检测区域进行合并处理得到人脸元数据的步骤，具体包括：对第一图像的人脸检测区域及及第二图像的检测区域进行逻辑与/或的操作得到人脸元数据，以实现对输出人脸元数据的过滤。4.如权利要求1所述的基于视频图像的人脸检测方法，其特征在于，所述预设的压...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘军，
申请(专利权)人：深圳英飞拓科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44