人脸检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人脸检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测图像；通过预设的多个分类器并行对所述待检测图像进行检测；在所述多个分类器中的任一目标分类器在检测到人脸的情况下，停止人脸检测，并将所述目标分类器检测到的区域作为人脸区域。通过本发明专利技术实施例可以融合多个分类器的优势，对一个图像进行人脸检测，可以提升人脸检测效率。

【技术实现步骤摘要】
人脸检测方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种人脸检测方法及装置。
技术介绍
当前人脸检测主流的技术是基于统计学习理论，主要有Adaboost，SVM和深度学习等方法。Adaboost+Haar-Like，Adaboost+HOG，SVM+HOG特征，分为两个步骤，首先收集人脸正负样本数据进行训练，得到分类器，然后通过分类器，计算待检测的样本的图像特征，送入分类器进行检测。训练时间和准确度与样本量和样本质量有关系，理论上，样本量越多，训练得到的分类器更加准确，但是训练样本量大的情况下，训练时间相当长，可能超过一周，甚至一个月，限于硬件条件和时间限制，样本量不可能无限大，不同角度，姿态，光照和表情的人脸检测存在检测率低的问题，重新训练又浪费了很大的资源，而且训练出来的分类器又可能无法识别某种姿态或者状态的人脸，可以采用分批训练得到不同的强分类器，如此，如何提升人脸检测效率的问题亟待解决。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人脸检测方法及装置，可以提升人脸识别效率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种人脸检测方法，包括：获取待检测图像；通过预设的多个分类器并行对所述待本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；通过预设的多个分类器并行对所述待检测图像进行检测；在所述多个分类器中的任一目标分类器在检测到人脸的情况下，停止人脸检测，并将所述目标分类器检测到的区域作为人脸区域。

【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；通过预设的多个分类器并行对所述待检测图像进行检测；在所述多个分类器中的任一目标分类器在检测到人脸的情况下，停止人脸检测，并将所述目标分类器检测到的区域作为人脸区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过预设肤色模型对所述待检测图像进行检测，得到第一目标区域；所述通过预设的多个分类器并行对所述待检测图像进行检测，包括：通过预设的多个分类器并行对所述第一目标区域进行检测。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过预设的人眼分类器对所述待检测图像进行人眼检测，得到第一目标人眼；依据所述第一目标人眼的位置进行模板匹配，得到第二目标人眼；依据所述第一目标人眼、所述第二目标人眼确定人脸所在的第二目标区域；所述通过预设的多个分类器并行对所述待检测图像进行检测，包括：通过预设的多个分类器并行对所述第二目标区域进行检测。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述多个分类器中的分类器i出现漏检的次数超过预设阈值时，则控制所述分类器i停止人脸检测，所述分类器i为所述多个分类器中的任一分类器。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括:获取多个正样本集和负样本集，每一正样本集对应一个类别标签，每一正样本集包括多张人脸图像，所述负样本集包括多张不包括人脸的图像；对所述多个正样本集和所述负样本集进行特征提取，得到多个正样本特征集和负样本特征集；分别通过多种分类器算法对所述多个正样本特征集和所述负样本特征集进行训练，得到所述预设的多个分类器，每一中分类器算法对应一分类器。6.一种人脸检测装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取待检测图像；第一检测单元，用于通过预设的多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟平，曾昭志，
申请(专利权)人：深圳市科脉技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44