一种人脸检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸检测方法及装置。本发明专利技术的方法为：1)从待处理的图像中检测出候选人脸，并提取该候选人脸的候选特征；2)将每一所述候选特征在预先构建的传统外部特征空间或近似外部特征空间进行投影变换，得到对应的传统或近似嵌入特征；其中，该近似外部特征空间是从参考人脸特征字典和非人脸特征字典中选择具有代表性的特征组成的字典；3)对所述嵌入特征进行验证，判别出所述嵌入特征对应的候选人脸是否为人脸。本发明专利技术的人脸检测装置包括候选模块、嵌入模块和验证模块。本发明专利技术能够得到精度更高的人脸检测性能；对有遮挡情况下，也具备良好的人脸检测能力。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸检测方法及装置
本专利技术属于计算机视觉和深度学习领域，尤其涉及一种针对遮挡条件下的人脸检测方法及装置。
技术介绍
人脸检测技术可应用于相机自动对焦、人机交互、照片管理、城市安防监控、智能驾驶等诸多领域。当前，人脸检测在开放环境条件下的实际应用中，由于遮挡的普遍存在(如人群密集情况下)，人脸检测性能受到严重的挑战，因而遮挡条件下的人脸检测性能问题有待解决。另外，研究蒙面遮挡条件下的人脸检测具有重要的现实意义，例如：视频监控中用于发现可疑人员从而提供警告、通过检测蒙面人脸的分布规律进行天气状况预测等。传统的人脸检测方法在遮挡情况下遭遇严重的性能下降，原因在于检测过程中，被遮挡部分的人脸线索已经无效，从而造成在特征提取过程中不可避免地引入噪声。总之，不完整且不准确的特征使蒙面遮挡的人脸检测成为一个极具挑战的问题。近几年来，在这一领域也研究了一些方法，现有技术是先检测出人脸候选，然后再对人脸候选分类确认。其中一种方法通过训练多个神经网络获得人脸多个部件的响应来检测人脸候选，然后再训练一个新的神经网络进行人脸候选的分类确认(参见：S.Yang,P.Luo,C.C.Loy,andX.T本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸检测方法，其步骤包括：1)对待检测图像进行候选人脸检测，得到候选人脸图像；2)对所述候选人脸图像进行候选特征提取，得到候选特征；3)对所述候选特征进行嵌入变换，得到传统嵌入特征或近似嵌入特征，所述嵌入特征能够恢复人脸线索并移除遮挡带来的噪声；4)对所述传统嵌入特征或近似嵌入特征，通过分类与回归算法进行验证，得到检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，其步骤包括：1)对待检测图像进行候选人脸检测，得到候选人脸图像；2)对所述候选人脸图像进行候选特征提取，得到候选特征；3)对所述候选特征进行嵌入变换，得到传统嵌入特征或近似嵌入特征，所述嵌入特征能够恢复人脸线索并移除遮挡带来的噪声；4)对所述传统嵌入特征或近似嵌入特征，通过分类与回归算法进行验证，得到检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3)中所述候选特征通过一个预先构建好的外部特征空间进行嵌入变换后，得到传统嵌入特征或近似嵌入特征；所述外部特征空间为传统外部特征空间或近似外部特征空间。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述嵌入变换采用传统的局部线性嵌入方法或快速近似局部线性嵌入方法实现；传统的局部线性嵌入方法利用传统外部特征空间对带噪声的候选特征进行嵌入变换，得到传统嵌入特征；快速近似局部线性嵌入利用近似外部特征空间对带噪声的候选特征进行嵌入变换，得到近似嵌入特征。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述快速近似局部线性嵌入方法中近似外部特征空间的构造方法，包括以下步骤：a)对标注好的参考人脸数据集进行候选人脸检测及候选特征提取，判断候选特征属于人脸特征还是非人脸特征，将这些候选特征分别存入参考人脸特征字典和参考非人脸特征字典；b)对标注好的蒙面人脸数据集进行候选人脸检测及候选特征提取，判断候选特征属于蒙面人脸特征还是蒙面非人脸特征，将这些候选特征分别存入蒙面人脸特征字典和蒙面非人脸特征字典；c)从上述参考人脸特征字典中选择具有代表性的能够代表上述蒙面人脸特征字典的参考人脸特征字典；d)从上述参考非人脸特征字典中选择具有代表性的能够代表上述蒙面非人脸特征字典的参考非人脸特征字典；e)合并上述具有代表性的参考人脸特征字典和具有代表性的参考非人脸特征字典，得到近似外部特征空间。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤a)中，通过计算该候选特征对应的候选人脸位置与标注好的人脸位置之间的重叠度来确定，其重叠度用交并比来度量，其中，交并比大于0.7则判断候选特征为参考人脸的特征，交...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛仕明，
申请(专利权)人：中国科学院信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11