[发明专利]使用单一网络的面部检测、姿态估计和距相机距离的估计

说明书

本发明题为“使用单一网络的面部检测、姿态估计和距相机距离的估计”。单个网络对使用设备上的相机所捕获的图像进行编码和解码。该单个网络检测图像中是否有面部。如果在图像中检测到面部，该单个网络确定图像中面部的属性并与面部检测输出一起输出属性。通过共享用于面部检测的任务来确定面部的属性。与面部检测输出一起输出的面部属性包括面部的位置、面部的姿态和面部距离相机的距离。

技术领域

本文所述的实施方案涉及用于在设备上的相机所捕获的图像中进行面部检测的方法和系统。更具体地讲，本文所述的实施方案涉及在所捕获的图像中检测面部时使用神经网络。

背景技术

通常可以使用面部识别过程来识别图像中的个人。可以使用面部检测来检测图像中的面部，以用于面部识别过程。除了面部检测之外，通常还估计头部姿态。用于既实现面部检测又实现姿态估计的传统方式是识别(检测)面部并在面部周围放置边界框，在识别边界框之后，对边界框中的面部进行操作以确定姿态估计。

发明内容

使用设备(例如，移动设备或计算机系统)上的单个网络对使用设备上的相机所捕获的图像进行编码和解码。该网络可以评估图像中是否有面部，如果检测到面部，评估面部的位置、面部的姿态和面部距离相机的距离。该相机捕获利用泛光红外照明或光斑(点)图案红外照明来照明的用户的红外图像。该单个网络可以包括用于生成特征空间中图像的特征矢量的编码器模块以及用于对特征矢量解码(分类)以确定在任何区域中是否检测到面部并评估所检测面部的额外属性的解码器模块。

附图说明

当与附图结合时，参考根据本公开中描述的实施方案的目前优选的但仅为例示的实施方案的以下详细描述，将更充分地理解本公开中描述的实施方案的方法与装置的特征和优点，在附图中：

图1示出了包括相机的设备的实施方案的表示。

图2示出了相机的实施方案的表示。

图3示出了设备上的处理器的实施方案的表示。

图4示出了神经网络模块的实施方案的表示。

图5示出了用于神经网络模块的培训过程的实施方案的流程图。

图6示出了具有神经网络模块的处理器的实施方案的表示。

图7示出了具有区域的特征空间的实施方案的示例。

图8示出了用于神经网络模块的测试过程的实施方案的流程图。

图9示出了在设备上使用神经网络模块实施的面部检测过程的实施方案的流程图。

图10示出了距离测量调节过程的实施方案的流程图。

图11示出了从登记期间所捕获的泛光IR照明图像确定的距离(y轴)和从登记期间所捕获的对应深度图图像确定的距离(x轴)的示例。

图12示出了从登记期间所捕获的泛光IR照明图像确定的距离(y轴)和从登记期间所捕获的对应深度图图像确定的距离(x轴)的示例，其中可能不希望有校准方程。

图13示出了示例性计算机系统的一个实施方案的框图。

图14示出了计算机可访问存储介质的一个实施方案的框图。

尽管本公开所述的实施方案可受各种修改形式和替代形式的影响，但其具体实施方案在附图中以举例的方式示出并将在本文中详细描述。然而，应当理解，附图和对其的详细描述并非旨在将实施方案限制于所公开的具体形式，相反，本发明旨在涵盖落入到所附权利要求书的实质和范围内的所有修改形式、等价形式和替代形式。本文所使用的标题仅用于组织目的，并不旨在用于限制说明书的范围。如在整个本申请中所使用的那样，以允许的意义(即，意味着具有可能性)而非强制的意义(即，意味着必须)使用“可能”一词。类似地，字词“包括”是指包括但不限于。