人脸检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种人脸检测方法及装置。所述方法包括：利用adaboost人脸检测算法获取第一帧图像的多个目标，为所述多个目标分别添加识别码；保存所述第一帧图像的添加有识别码的多个目标；利用adaboost人脸检测算法依次获取后续各帧图像中每帧图像的多个目标，在每次获取所述后续各帧图像中其中一帧图像的多个目标之后，将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较，根据比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码，保存该帧图像的添加有识别码的多个目标。本发明专利技术能够提高检测效率。

Face detection method and device

The invention provides a face detection method and device. The method comprises the following steps: acquiring multiple targets of the first frame image by AdaBoost face detection algorithm, adding recognition codes for the multiple targets respectively; storing multiple targets with recognition codes added to the first frame image; acquiring multiple targets of each frame image in succession by AdaBoost face detection algorithm; After each acquisition of a plurality of targets of one of the subsequent frames, a plurality of targets of the frame image are compared with those of the successive multi-frame image before the frame image with an identification code, and an identification code is added to the plurality of targets of the frame image according to the comparison result, and the frame image is saved. Add multiple targets with identification numbers. The invention can improve the detection efficiency.

【技术实现步骤摘要】
人脸检测方法及装置
本专利技术涉及模式识别
，尤其涉及一种人脸检测方法及装置。
技术介绍
人脸识别是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴定的计算机技术，是目前人工智能和模式识别的重点，被广泛地应用在国家安全、军事安全、身份识别、银行及海关的监控、门禁系统、视频会议等领域。人脸检测是人脸识别中的关键环节，人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。为了便于目标识别，在人脸检测过程中，对于每个检测出的人脸目标都可以增加一个识别码，如果是同一个目标，该识别码始终是同一个值。现阶段常用的人脸检测方法通过跟踪算法来认定目标是否是同一个目标，该算法计算量大，检测效率低。
技术实现思路
本专利技术提供的人脸检测方法及装置，能够提高检测效率。第一方面，本专利技术提供一种人脸检测方法，包括：利用adaboost人脸检测算法获取第一帧图像的多个目标，为所述多个目标分别添加识别码；保存所述第一帧图像的添加有识别码的多个目标；利用adaboost人脸检测算法依次获取后续各帧图像中每帧图像的多个目标，在每次获取所述后续各帧图像中其中一帧图像的多个目标之后，将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较，根据比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码，保存该帧图像的添加有识别码的多个目标。可选地，所述将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较包括：将该帧图像的每个目标按照从后向前的顺序依次与该帧图像之前的连续多帧图像中各帧图像的添加有识别码的目标作比较，直至该目标与所述连续多帧图像的其中一个目标的重合度超过第一阈值。可选地，所述根据比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码包括：当该帧图像的其中一个目标与该帧图像之前的连续多帧图像的其中一个目标的重合度超过第一阈值时，为该目标添加相同的识别码；当该帧图像的其中一个目标与该帧图像之前的连续多帧图像的任何一个目标的重合度都不超过第一阈值时，为该目标添加新的识别码。第二方面，本专利技术提供一种人脸检测装置，包括：第一获取模块，用于利用adaboost人脸检测算法获取第一帧图像的多个目标；第一添加模块，用于为所述第一获取模块获取的多个目标分别添加识别码；第一保存模块，用于保存所述第一帧图像的添加有识别码的多个目标；第二获取模块，用于利用adaboost人脸检测算法依次获取后续各帧图像中每帧图像的多个目标；第一比较模块，用于在所述第二获取模块每次获取所述后续各帧图像中其中一帧图像的多个目标之后，将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较；第二添加模块，用于根据所述第一比较模块的比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码；第二保存模块，用于保存该帧图像的添加有识别码的多个目标。可选地，所述第一比较模块，用于将该帧图像的每个目标按照从后向前的顺序依次与该帧图像之前的连续多帧图像中各帧图像的添加有识别码的目标作比较，直至该目标与所述连续多帧图像的其中一个目标的重合度超过第一阈值。可选地，所述第二添加模块包括：第一添加单元，用于当该帧图像的其中一个目标与该帧图像之前的连续多帧图像的其中一个目标的重合度超过第一阈值时，为该目标添加相同的识别码；第二添加单元，用于当该帧图像的其中一个目标与该帧图像之前的连续多帧图像的任何一个目标的重合度都不超过第一阈值时，为该目标添加新的识别码。本专利技术提供的人脸检测方法及装置，利用adaboost人脸检测算法获取第一帧图像的多个目标，为所述多个目标分别添加识别码；保存所述第一帧图像的添加有识别码的多个目标；利用adaboost人脸检测算法依次获取后续各帧图像中每帧图像的多个目标，在每次获取所述后续各帧图像中其中一帧图像的多个目标之后，将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较，根据比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码，保存该帧图像的添加有识别码的多个目标。与现有技术相比，本专利技术不需要大量的计算，能够减少计算时间，快速添加目标的识别码，提高了检测效率。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的人脸检测方法的流程图；图2为本专利技术一实施例提供的人脸检测装置的结构示意图；图3为图2所示人脸检测装置中第二添加模块的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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做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。本专利技术实施例提供一种人脸检测方法，如图1所示，所述方法包括：S11、利用adaboost人脸检测算法获取第一帧图像的多个目标，为所述多个目标分别添加识别码；对所述第一帧图像进行预处理，包括图像灰度化、直方图均衡化等，得到所述第一帧图像的灰度图，使用人脸检测模型对得到的灰度图采用adaboost人脸检测算法进行检测，获取所述第一帧图像的多个目标，具体检测步骤如下：1)提取所述第一帧图像的特征，计算特征值。2)使用第一检测窗口从所述第一帧图像的左上角(0,0)处开始遍历检测，依次检测所述第一帧图像的所有子窗口，所述第一检测窗口与所述人脸检测模型训练时的窗口大小保持一致；对于任意一个子窗口来说，由所述人脸检测模型的第一级强分类器的第一个弱分类器算起，若子窗口的特征值小于该弱分类器的阈值，则直接退出检测，否则继续判断下一个弱分类器，直到通过该级强分类器，再继续进入下一个强分类器，直到退出检测或者通过全部强分类器。每一个子窗口在退出检测时，都会返回该子窗口通过的当前强分类器的级数，正常情况下，遍历的步长设为step，即下一次的偏移在前一次的基础上加上step，如果当前子窗口在退出检测时返回的强分类器的级数不超过2级，即只通过了1级或2级强分类器，则遍历的步长临时改为2*step，直接跳过下一个子窗口，也就是说，认为当前子窗口的下一个子窗口为目标的可能性极小，直接不检测。3)判断每个所述子窗口是否为人脸目标，当所述子窗口通过所述人脸检测模型时，所述子窗口为人脸目标；只有当一个子窗口依次通过全部强分类器，该子窗口才被认为是人脸目标并保存下来。4)按照设定的比例因子(第一图像缩放因子)缩放所述第一帧图像，重复1)～3)；5)重复步骤4)，直到第一帧图像缩放到设定的最小值，通常最小值设定为一个第一检测窗口的大小，当所述第一帧图像的宽或高小于设定的宽或高时，不再继续缩放，结束当前帧图像的检测。经过上述步骤，能够在第一帧图像中检测出所有的人脸目标并保存。6)对检测出的人脸目标进行聚类分析。重合度在70％以上的人脸目标均认为是同一个目标而被合并，合并采用的是取均值的原则。经过合并之后剩余的人脸目标就是最终的人脸目标。对于只检测到1次的人脸目标被认为是误检而被剔除。在检测到所述第一帧图像的多个目标之后，为所述多个目标分别添加识别码(也可以称为Id值)，这些识别码可以是随机值，也可以是从0开始，依次加1的一列数值。为便于说明，本实施例中，识别码从0开始，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：利用adaboost人脸检测算法获取第一帧图像的多个目标，为所述多个目标分别添加识别码；保存所述第一帧图像的添加有识别码的多个目标；利用adaboost人脸检测算法依次获取后续各帧图像中每帧图像的多个目标，在每次获取所述后续各帧图像中其中一帧图像的多个目标之后，将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较，根据比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码，保存该帧图像的添加有识别码的多个目标。

【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：利用adaboost人脸检测算法获取第一帧图像的多个目标，为所述多个目标分别添加识别码；保存所述第一帧图像的添加有识别码的多个目标；利用adaboost人脸检测算法依次获取后续各帧图像中每帧图像的多个目标，在每次获取所述后续各帧图像中其中一帧图像的多个目标之后，将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较，根据比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码，保存该帧图像的添加有识别码的多个目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该帧图像的多个目标分别与该帧图像之前的连续多帧图像的添加有识别码的目标作比较包括：将该帧图像的每个目标按照从后向前的顺序依次与该帧图像之前的连续多帧图像中各帧图像的添加有识别码的目标作比较，直至该目标与所述连续多帧图像的其中一个目标的重合度超过第一阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果为该帧图像的多个目标分别添加识别码包括：当该帧图像的其中一个目标与该帧图像之前的连续多帧图像的其中一个目标的重合度超过第一阈值时，为该目标添加相同的识别码；当该帧图像的其中一个目标与该帧图像之前的连续多帧图像的任何一个目标的重合度都不超过第一阈值时，为该目标添加新的识别码。4.一种人脸检测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：余慧，
申请(专利权)人：北京君正集成电路股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11