[发明专利]一种适用于视频中快速人脸检测的方法及系统

权利要求书

1.一种适用于视频中快速人脸检测的方法，其特征在于，包括：

对图片进行等步长扫描，对扫描框内的图片提取出正则化像素差值的RPD特征；

将全部的所述RPD特征通过决策树进行分类，并得到候选框；

去掉重复的候选框，得到人脸检测的结果。

2.根据权利要求1所述的适用于视频中快速人脸检测的方法，其特征在于，所述正则化像素差值特征为：

RPD(x,y)=x-yx2+y22]]>

其中，x，y代表扫描框内两个特征点l₁、l₂的像素强度。

3.根据权利要求1所述的适用于视频中快速人脸检测的方法，其特征在于，所述将全部的所述RPD特征通过决策树进行分类，并得到的候选框，具体为：

将该棵决策树得到的分数与之前决策树得到的分数相加得到级连分数

采用soft cascade对得到级连分数S(i)用Tf函数进行判断是否得到结果，如下式所述；

若不存在下一棵决策树，则判断为人脸候选框，若还存在下一棵决策树，则继续计算级连分数S(i)；其中θ(i)为决策树i对应设置的阈值，用于筛选出低于所述阈值的候选框。

4.根据权利要求3所述的适用于视频中快速人脸检测的方法，其特征在于，所述决策树得到的分数中的分数具体为：

每棵决策树i，每个叶子节点有一个训练样本的加权平均值，所有叶子节点的加权平均值的平均值为决策树i的得分s(i)。

5.根据权利要求3所述的适用于视频中快速人脸检测的方法，其特征在于，所述每棵决策树的层数为2层至8层。

6.根据权利要求1所述的适用于视频中快速人脸检测的方法，其特征在于，在所述去掉大面积重复的候选框之前还包括：对所有得到的候选框进行soft NMS来提取候选框的筛选。

7.一种运用权利要求1～6任一项所述方法的适用于视频中快速人脸检测的装置，其特征在于，包括：

图片扫描单元：用于对图片进行等步长扫描，对扫描框内的图片提取出全部的正则化像素差值的RPD特征；

特征分类单元：用于将全部的所述RPD特征通过决策树进行分类，并得到候选框；

人脸获取单元：用于去掉重复的候选框，得到人脸检测的结果。