一种人脸检测方法及装置、人脸表情检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种人脸检测方法及装置、人脸表情检测方法及装置。人脸检测方法包括：对视频第一帧图像进行人脸检测，对于后续图像，若前一帧未检测到人脸，在当前帧全图像中搜索人脸，否则，在当前帧特定区域搜索人脸，特定区域大于前一帧人脸区域，最小人脸尺度小于前一帧人脸尺度。人脸表情检测方法包括：对视频序列图像进行人脸检测；将人脸图像分为训练样本和待检测图像；利用训练样本进行分类器训练；采用级联分类器对待检测图像进行人脸表情检测。人脸检测装置包括第一检测模块、第二检测模块和第三检测模块。人脸表情检测装置包括人脸表情检测装置、分类模块、特征提取模块、训练模块、组合模块和人脸表情检测模块。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸检测方法及装置、人脸表情检测方法及装置
本申请涉及视频序列图像的人脸检测及人脸表情检测技术，尤其涉及一种人脸检测方法及装置、人脸表情检测方法及装置。
技术介绍
对于视频序列图像的人脸表情检测，常用的方法有二分类法，但传统的二分类人脸检测存在过拟合问题，导致识别率低，实时性和准确性低，检测结果不理想。
技术实现思路
本申请的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓减解决上述问题。根据本申请的一个方面，提供了一种人脸检测方法，所述方法包括：对视频序列图像的第一帧图像进行人脸检测，检测完毕后移至下一帧图像；在前一帧图像未检测到人脸的情况下，在当前帧的全图像中搜索人脸，并且最小人脸搜索尺度设置为P1×P2像素，检测完毕后移至下一帧图像；在前一帧图像检测到人脸的情况下，在当前帧图像的特定区域内搜索人脸，所述特定区域为前一帧图像中人脸区域的N倍区域，并且最小人脸尺度设置为前一帧图像中人脸尺度的M倍，N>1，0<M<1，检测完毕后移至下一帧图像。可选地，P1＝P2＝20。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸检测方法，包括：/n对视频序列图像的第一帧图像进行人脸检测，检测完毕后移至下一帧图像；/n在前一帧图像未检测到人脸的情况下，在当前帧的全图像中搜索人脸，并且最小人脸搜索尺度设置为P1×P2像素，检测完毕后移至下一帧图像；/n在前一帧图像检测到人脸的情况下，在当前帧图像的特定区域内搜索人脸，所述特定区域为前一帧图像中人脸区域的N倍区域，并且最小人脸尺度设置为前一帧图像中人脸尺度的M倍，N>1，0<M<1，检测完毕后移至下一帧图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸检测方法，包括：
对视频序列图像的第一帧图像进行人脸检测，检测完毕后移至下一帧图像；
在前一帧图像未检测到人脸的情况下，在当前帧的全图像中搜索人脸，并且最小人脸搜索尺度设置为P1×P2像素，检测完毕后移至下一帧图像；
在前一帧图像检测到人脸的情况下，在当前帧图像的特定区域内搜索人脸，所述特定区域为前一帧图像中人脸区域的N倍区域，并且最小人脸尺度设置为前一帧图像中人脸尺度的M倍，N>1，0<M<1，检测完毕后移至下一帧图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，P1＝P2＝20。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，N＝1.2，M＝0.8。


4.基于权利要求1-3中任一项所述方法的人脸表情检测方法，包括：
对视频序列图像进行人脸检测；
将检测到的人脸图像分为训练样本和待检测图像两部分；
提取所述训练样本的Haar特征；
利用所述Haar特征，并基于AdaBoost分类算法进行分类器训练；
组合若干个所述的分类器得到级联分类器；
采用所述级联分类器对所述待检测图像进行人脸表情检测。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分类器的尺寸为可变。


6.一种人脸检测装置，包括：
第一检测模块，其配置成对视频序列图像的第一帧图像进...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊硕，
申请(专利权)人：北京影谱科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11