[发明专利]一种人脸图像检测过滤方法

权利要求书

1.一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤001. 采集预设数量的真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像；

步骤002. 针对真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别针对各幅人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，分别获得与人脸数字样本图像一一对应的像素点颜色统计概率直方图；

步骤003. 采用混合高斯分布模型分别针对各幅人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图进行逼近，分别获得各幅人脸数字样本图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸数字样本图像对应至少一个高斯分布数据，高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；

步骤004. 根据真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别所对应的高斯分布数据，针对全监督性质的分类器进行训练，获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器；

步骤005. 针对待检测数字图像进行检测，获取其中的人脸区域图像；

步骤006. 针对所获得待检测数字图像中的各幅人脸区域图像，按照步骤002至步骤003中针对人脸数字样本图像的处理方法，分别获得各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸区域图像对应至少一个高斯分布数据；

步骤007. 采用过滤分类器，分别针对各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据进行分类，分别判断各幅人脸区域图像是否为真实人脸图像，实现针对检测获得的人脸区域图像进行过滤，获得真实人脸图像。

2.根据权利要求1所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述步骤002中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为多维像素点颜色统计概率直方图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图；

若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，即进行像素点灰度值分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为一维像素点灰度值概率分布图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图。

3.根据权利要求1或2所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述步骤003中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；

若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点灰度值分布的均值和方差。

4.根据权利要求3所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述全监督性质的分类器为神经网络分类器。

5.根据权利要求3所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述全监督性质的分类器为SVM分类器。

6.根据权利要求3所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述全监督性质的分类器为AdaBoost分类器。