[发明专利]一种人脸检测的方法和装置

权利要求书

1.一种人脸检测的方法，其特征在于，包括：

以第一步长为间隔，利用滑动窗口扫描目标图像，并对相应滑动窗口中的图像进行人脸粗检测，选择出候选区域；

以小于所述第一步长的第二步长为间隔，利用滑动窗口扫描所述候选区域，并对相应滑动窗口中的图像进行人脸精检测，选择出人脸区域；

其中，人脸粗检测和/或人脸精检测包括：

将滑动窗口内的图像的特征输入各弱分类器；

得到各弱分类器的分数；

根据各弱分类器的分数与各弱分类器对应的阈值的比较，确定滑动窗口内的图像是否为背景；

其中，各弱分类器对应的阈值基于各弱分类器的人脸阈值和背景阈值得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当各弱分类器确定滑动窗口内的图像不是背景时，将所述特征传递到下一个弱分类器。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对相应滑动窗口中的图像进行人脸粗检测，具体包括：

使用第一人脸检测模块对相应滑动窗口中的图像进行人脸粗检测；

其中，所述第一人脸检测模块具备下述至少一种特征：

生成所述第一人脸检测模块时的样本集检测率测试阈值小于设定测试阈值；

生成所述第一人脸检测模块时训练的迭代次数小于设定迭代次数；

所述第一人脸检测模块的检测阈值为在标准检测阈值的基础上进行偏移得到的宽松阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述宽松阈值保证第一人脸检测模块对人脸的检测率高于所述标准检测阈值对应的检测率，和/或，所述宽松阈值保证第一人脸检测模块对人脸的虚警率高于标准检测阈值对应的虚警率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各弱分类器对应的人脸阈值和背景阈值是采用MIP方法分别使用人脸样本和背景样本得到的。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用MIP方法，使用人脸样本训练所述各弱分类器对应的人脸阈值，具体包括：

使用强分类器对用于训练的所有人脸样本进行检测，并记录经过所有弱分类器的分数；对于每个弱分类器，选择所述所有人脸样本对应的分数中的最小值，作为该弱分类器的人脸阈值Pos-Threshold。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用MIP方法，使用背景样本训练所述各弱分类器对应的背景阈值，具体包括：

使用强分类器对用于训练的所有背景样本进行检测，并记录经过所有弱分类器的分数；对于每个弱分类器，选择所述所有背景样本对应的分数中的最大值，作为该弱分类器的背景阈值Neg-Threshold。

8.根据权利要求1、5、6或7所述的方法，其特征在于，基于各个弱分类器的人脸阈值和背景阈值得到弱分类器对应的阈值，具体包括：对于每个弱分类器，将所述人脸阈值和所述背景阈值以设定的权重进行混合得到该弱分类器对应的阈值。

9.一种人脸检测的方法，其特征在于，包括：

利用目标图像构造图像金字塔；

利用小脸检测器对所述图像金字塔中第一设定层以上的各个图像进行人脸检测；

利用标准脸检测器对所述图像金字塔中第二设定层以上的各个图像进行人脸检测；

利用小脸检测器的人脸检测结果和标准脸检测器的人脸检测结果确定所述目标图像的人脸检测结果；

其中，生成所述小脸检测器的样本图像小于生成所述标准脸检测器的样本图像。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第一设定层和第二设定层均不是图像金字塔的最底层，和/或，根据所述目标图像的大小、生成所述标准脸检测器的样本图像大小、生成所述小脸检测器的样本图像大小和要检测的目标人脸尺寸构造所述图像金字塔。