[发明专利]一种人脸识别检测方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种人脸识别检测方法及系统，所提供的方法包括：对于实时视频中的任一帧图像，将所述任一帧图像划分为多个大小相同的子窗口；若所述任一帧图像中非静默状态的子窗口数量大于第一预设阈值，则将所述任一帧图像作为待检测图像；根据所述待检测图像每一个像素点为人脸中心点的概率，获取人脸中心点概率图；根据所述人脸中心点概率图，调整检测窗口的位置，对所述检测窗口内的图像进行识别检测。本发明提供的方法，减少了人脸检测模块的计算资源占用，检测效率高，并且能适用于非高清图像的人脸识别。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种人脸识别检测方法及系统。

背景技术

大视频成为中国移动重点发展方向，视频监控业务在政企市场、个人市场增长迅速，主要应用于城市安防、楼宇监控、室内安防等各种场所。视频监控结合计算机图像分析技术，能够创造出各种智能应用。基于视频监控图像的人脸识别技术能应用于案犯跟踪、身份鉴别、形态分析等场景，海量的人脸分析还能形成人脸大数据，形成各种创新应用。

在现有的基于视频监控的人脸识别技术中，公开号103310200B的中国专利介绍的人脸识别方法；该方法含有下列步骤：步骤1：从存储器中按顺序取出一帧图像数据进行图像预处理；步骤2：对图像预处理后的帧数据进行人脸检测；步骤3：对检测到的当前帧图像数据中存在的人脸图片进行人脸图片尺度变换处理和人脸图片灰度归一化处理；步骤4：采用DCT算法和MMSD算法相结合的人脸识别算法，先对预先采集到的人脸数据库的人脸图片进行二维DCT变换，然后再对二维DCT变换后的变换系数矩阵应用MMSD算法进行特征提取，获得最优特征鉴别矩阵W；步骤5：将步骤3中处理后的人脸图片先经过二维DCT变换，然后再投影到步骤4中的最优特征鉴别矩阵W，利用最近邻分类方法匹配人脸图片。该技术方案计算复杂度高，对实时性检测效率有较大影响，不适合大规模、多路视频监控图像的并发人脸检测需求。

公开号103902992B的中国专利介绍的人脸识别方法，包括以下步骤：S1：生成人脸弹性束图；S2：生成基于外观的人脸识别模型，计算获得基于外观的人脸识别模型与数据库中已有的人脸模型矢量之间的余弦相似度；S3：生成基于几何特征的人脸识别模型，计算获得的基于几何特征的人脸识别模型与数据库中已有的人脸模型矢量之间的余弦相似度；S4：基于步骤S2与基于步骤S3的相似度级别使用逻辑回归混合；S5：基于步骤S4的结果判定人脸识别结果。该技术方案适用于近距离高清拍摄图像的人脸识别，不适合光线不佳、天气影响、中等距离拍摄等普通监控画面的人脸识别。

现有技术中，人脸识别的过程中计算复杂度高，对实时性检测效率有较大影响，不适合大规模、多路视频监控图像的并发人脸检测，同时对检测环境有较多的需求，检测准确率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种人脸识别检测方法及系统，用以解决现有技术中人脸识别的过程中计算复杂度高，对实时性检测效率有较大影响，不适合大规模、多路视频监控图像的并发人脸检测，同时对检测环境有较多的需求，检测准确率较低的问题。

本发明实施例提供一种人脸识别检测方法，包括：

对于实时视频中的任一帧图像，将所述任一帧图像划分为多个大小相同的子窗口；

若所述任一帧图像中非静默状态的子窗口数量大于第一预设阈值，则将所述任一帧图像作为待检测图像；

根据所述待检测图像每一个像素点为人脸中心点的概率，获取人脸中心点概率图；

根据所述人脸中心点概率图，调整检测窗口的位置，对所述检测窗口内的图像进行识别检测。

本发明实施例还提供一种人脸识别检测系统，包括：

子窗口划分模块，用于对于实时视频中的任一帧图像，将所述任一帧图像划分为多个大小相同的子窗口；