人臉檢測方法、裝置及系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及計算機視覺技術領域，特別涉及一種人臉檢測方法、裝置及系統。
【背景技術】
[0002] 人臉檢測最初起源于人臉識別，是實現自動人臉識別系統的一個重要環節。近年 來隨著移動互聯網的發展，人臉檢測的應用已推廣至智能監控等方面。
[0003]目前智能監控應用于眾多領域，如智能交通，智慧園區、城市安防等。由于人臉最 能提供有效的人員信息，因此人臉檢測技術是智能監控系統中對出入口的人臉抓拍，人臉 考勤，人員布控等進行信息處理的關鍵技術。
[0004]相關技術中，人臉檢測方法主要是對二維圖像中的人臉進行檢測，包括:膚色檢 測、模板匹配，機器學習等方法。其中，較準確的基于機器學習的人臉檢測方法，實現步驟 為：首先，收集大量的人臉正、負樣本；然后，采用Adaboost或SVM(SupportVector Machine，支持向量機)等機器學習方法對人臉正、負樣本進行學習訓練，得到人臉檢測分類 器;最后，利用訓練好的人臉檢測分類器對待檢測圖像進行人臉檢測，判斷出圖像中的人臉 位置。然而，相關技術中的人臉檢測技術因為完全依賴于二維圖像信息，抗干擾能力弱，無 法準確區分真實人臉和人臉影像，比如容易將衣服上的人臉圖像、玻璃門上的人臉倒影等 也誤檢為人臉，誤檢率較高。
【發明內容】
[0005]有鑒于此，本發明提供一種人臉檢測方法、裝置及系統，以提高人臉檢測的準確 性。
[0006]第一方面，本發明實施例提供了一種人臉檢測方法，所述方法包括：
[0007]對待檢測二維圖像進行前景目標提取；
[0008]若所述待檢測二維圖像中存在前景目標，對前景目標區域進行膚色檢測；
[0009]若所述前景目標區域存在膚色前景，利用人臉二維圖像分類器對膚色前景區域進 行人臉檢測。
[0010] 可選地，所述利用人臉二維圖像分類器對膚色前景區域進行人臉檢測，包括：
[0011] 根據所述膚色前景區域和人臉估計尺寸，確定待搜索人臉區域；
[0012] 估計所述待搜索人臉區域內的人臉尺寸范圍，確定所述待搜索人臉區域的縮放系 數；
[0013]根據所述縮放系數，對所述待搜索人臉區域進行縮放；
[0014]計算每一次縮放后的待搜索人臉區域的積分圖；
[0015]利用所述人臉二維圖像分類器，對所述每一次縮放后的待搜索人臉區域的積分圖 進tx人臉檢測；
[0016]當所述人臉二維圖像分類器完成對各個縮放尺度的待搜索人臉區域的檢測時，合 并檢測出的相鄰人臉，輸出第一目標二維人臉；
[0017] 確定所述第一目標二維人臉的人臉位置和尺寸；
[0018]根據所述第一目標二維人臉的人臉位置和尺寸，更新下一幀存在膚色前景區域的 待檢測圖像的人臉估計尺寸及人臉估計平均亮度。
[0019]可選地，所述估計所述待搜索人臉區域內的人臉尺寸范圍，確定所述待搜索人臉 區域的縮放系數，包括：
[0020] 計算所述待搜索人臉區域內的最小人臉估計尺寸WFac^min:
[0021]
[0022] 計算所述待搜索人臉區域內的最大臉估計尺寸WFac^max:
[0023]
[0024]上述公式中，（W+WF_)表示待搜索人臉區域的寬度；（H+WF_)表示待搜索人臉區域 的高度;xFace表示待搜索人臉區域中心位置的水平坐標;yFace表示待搜索人臉區域中心 位置的垂直坐標
I表示待搜索人臉區域的右下角位置；
1表示待搜索人臉區域的左下角位置：
隸不符?系人服兇J5W、」卜;?琢與待檢測二維圖像的垂直平分線的交點處位置;Wi表示整幀 待檢測二維圖像的寬度；
[0025]其中，人臉尺寸擴展搜索范圍系數α為：
[0026]
[0027]其中，Nf_表示在所述待檢測區域的對應位置檢測出的人臉的圖像的總幀數； [0028]分別計算所述最小人臉估計尺寸WFace+min和所述最大臉估計尺寸WFacejnax與所述膚 色前景區域中心位置(xFace，yFace)處的人臉估計尺寸WFace的比值，確定所述待搜索人臉 區域的縮放系數。
[0029]可選地，所述利用所述人臉二維圖像分類器，對所述每一次縮放后的待搜索人臉 區域圖像的積分圖進行人臉檢測，包括：
[0030]采用平移矩形框的方式，對所述每一次縮放后的待搜索人臉區域圖像的積分圖進 行人臉檢測，其中，平移矩形框時的水平跨矩Step_w采用以下公式計算：
[0031]
[0032] 其中，WScaie表示縮放后的待搜索人臉區域的寬度；（W+WFace)表示縮放前待搜索人 臉區域的寬度;表示所述待搜索人臉區域的最大縮放系數;RSc^l^n表示所述待搜 索人臉區域的最小縮放系數；
[0033]平移矩形框時的垂直跨矩Step_H采用以下公式計算：
[0034]
[0035]只rT，mcaieU、；?|HA!A/口cm^n文亦;八冋度；（H+WFace)表不縮放如待搜索人 臉區域的高度。
[0036]可選地，所述根據所述第一目標二維人臉的人臉位置和尺寸，更新下一幀存在膚 色前景區域的待檢測圖像的人臉估計尺寸及人臉估計平均亮度，包括：
[0037 ]利用以下公式審新下一幀存在膚色前景岡域的待檢測圖像的人瞼估計尺寸：
[0038]
[0039]其中，Wn+1_FaCe(x，y)為下一幀待檢測圖像在位置(x，y)處的人臉估計尺寸;Wn_Face(x，y)為當前待檢測圖像在位置(x，y)處的人臉估計尺寸；1?%. 為所述第一 目標二維人臉在位置(x，y)處的人臉尺寸;β為更新系數，取值范圍為[0.1，0.5];
[0040] 丞田苗H一帖左在1前甚Γ7姑的性拾、ΜΕ0梅的人臉估計平均亮度：
[0041]
[0042]其中，為下一幀待檢測圖像在位置（x，y)處的人臉估計平均亮度； $丨,1_為本次檢測前、所述第一目標二維人臉在位置U，y)處的人臉估計平均亮度； 為所述第一目標二維人臉在位置(x，y)處的人臉平均亮度值。
[0043]第二方面，提供了另一種人臉檢測方法，所述方法包括：
[0044]獲取人臉二維圖像分類器及對應的人臉深度圖像分類器；
[0045]根據上述任一所述的人臉檢測方法對輸入的待檢測二維圖像進行人臉檢測；
[0046]若所述人臉二維圖像分類器在所述待檢測二維圖像中檢測到人臉信息，利用所述 人臉深度圖像分類器，對所述待檢測二維圖像對應的待檢測深度圖像進行人臉檢測；
[0047]若所述人臉深度圖像分類器在所述待檢測深度圖像中檢測到人臉信息，輸出人臉 檢測結果。
[0048]可選地，所述人臉檢測方法還包括：
[0049]記錄已檢測圖像中目標二維圖像的幀數，其中，所述目標二維圖像為存在前景目 標、但不存在膚色前景的待檢測二維圖像；
[0050]當所述目標二維圖像的幀數達到預設閾值時，對當前目標二維圖像對應的待檢測 深度圖像中的目標深度圖像區域，進行深度歸一化處理，獲得歸一化的目標深度圖像區域， 其中，所述待檢測深度圖像中的目標深度圖像區域的位置與所述目標二維圖像中的前景目 標區域的位置相同；
[0051]利用所述預設人臉深度圖像分類器對所述歸一化的目標深度圖像區域進行人臉 檢測；
[0052]若在所述歸一化的目標深度圖像區域檢測到第二目標深度人臉，按照預置策略自 適應調整曝光補償參數，以使圖像采集裝置調整采集圖像的曝光補償等級。
[0053] 可選地，所述按照預置策略自適應調整曝光補償參數，包括：
[0054]根據所述第二目標深度人臉在深度圖像中的位置和人臉尺寸，確定對應二維圖像 中的第二目標二維人臉的人臉位置和尺寸；
[0055]根據所述第二目標二維人臉的人臉位置和尺寸，計算所述第二目標二維人臉的 平均亮度；
[0056]若所述第二目標二維人臉的平均亮度小于當前統計的最小人臉亮度，則增大曝光 補償參數；
[0057]若所述第二目標二維人臉的平均亮度大于當前統計的最大人臉亮度，則減小曝光 補償參數。
[0058]可選地，采用以下公式自適應調整曝光補償參數：
[0059]
[0060] 其中，Stage+EVi為調整后的曝光補償等級；Stage_EVo為調整前的曝光補償等級；YF__avg所述第二目標二維人臉的估計平均亮度￥&(^^。*(1，7)為所述第二目標二維人臉 在(x,y)位置檢測到的平均亮度，為當前統計的最大人臉亮度，^^_為當前統計的最小人臉亮度;Stage_EV_T0TAL為預設的曝光補償等級。
[0061]第三方面，對應上述第一方面提供的人臉檢測方法，本公開提供了 一種人臉檢測 裝置，所述裝置包括：
[0062]前景目標提取模塊，用于對待檢測二維圖像進行前景目標提取；
[0063]膚色檢測模塊，用于在所述待檢測二維圖像中存在前景目標的情況下，對前景目 標區域進行膚色檢測；
[0064]人臉檢測模塊，用于在所述前景目標區域存在膚色前景的情況下，利用人臉二維 圖像分類器對膚色前景區域進行人臉檢測。
[0065]可選的，所述人臉檢測模塊包括：
[0066]搜索區域確定單元，用于根據所述膚色前景區域和人臉估計尺寸，確定待搜索人 臉區域；
[0067]縮放系數確定單元，用于估計所述待搜索人臉區域內的人臉尺寸范圍，確定所述 待搜索人臉區域的縮放系數；
[0068]縮放單元，用于根據所述縮放系數，對所述待搜索人臉區域進行縮放；
[0069]積分單元，用于計算每一次縮放后的待搜索人臉區域的積分圖；
[0070]人臉檢測單元，用于利用所述人臉二維圖像分類器，對所述每一次縮放后的待搜 索人臉區域的積分圖進行人臉檢測；
[0071]第一結果輸出單元，用于在所述人臉二維圖像分類器完成對各個縮放尺度的待搜 索人臉區域的檢測時，合并檢測出的相鄰人臉，輸出第一目標二維人臉；
[0072]尺寸確定單元，