[发明专利]一种深度图像中人脸检测方法

权利要求书

1.一种深度图像中人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

找出深度图像中所有有效深度值的局部最小值点；

计算局部最小值点的曲率，去除曲率超出范围的点；

如果此时没有剩余的局部最小值点，则判断这一张深度图像中没有人脸；如果还有剩余的局部最小值点，则在纵向剖线上用深度阈值切割出可能的人脸轮廓线，去除纵向人脸轮廓线长度不符合真实人脸尺寸的局部最小值点；

如果此时没有剩余的局部最小值点，则判断这一张深度图像中没有人脸；如果还有剩余的局部最小值点，则计算鼻子的深度值和纵向剖线上鼻子轮廓线占人脸轮廓线长度的比值，排除鼻子的深度值或比值超出一定范围的局部最小值点；

如果此时没有剩余的局部最小值点，则判断这一张深度图像中没有人脸；如果还有剩余的局部最小值点，则通过深度阈值切割出可能存在的人脸区域，并排除切割区域尺寸小于真实人脸尺寸的局部最小值点；

如果此时还有剩余的局部最小值点，则认为图像中有人脸，输出图像中所有的人脸区域位置，否则认为图像中没有人脸。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述找出深度图像中所有有效深度值的局部最小值点步骤，包括：

对深度相机输出的深度图像，找出深度图像中所有在局部窗口中有效深度值最小的像素点的位置，如果局部窗口中邻接的多个像素都为有效深度值最小的像素，则只取所述邻接的多个像素的中心位置为局部最小值位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算局部最小值点的曲率，去除曲率超出范围的点步骤，包括：

对得到的每个局部最小值点，在一定邻域范围内计算有效深度值梯度幅度的平均值，此梯度幅度平均值反映了物体表面的曲率，通过人鼻尖表面曲率的范围，可以排除不是鼻尖的局部最小值点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在纵向剖线上用深度阈值切割出可能的人脸轮廓线，去除纵向人脸轮廓线长度不符合真实人脸尺寸的局部最小值点步骤，包括：

对于剩余的每个局部最小值点，找出深度图像中局部最小值点位置的纵向轮廓线，由局部最小值点的深度和位置信息估计出该深度下真实人脸在纵向轮廓线上的最大范围，该范围作为人脸可能存在的范围，在该范围内，用该局部最小值点的深度值加上一个深度差值，作为深度切割的阈值，用该阈值切割出可能存在的人脸纵向轮廓线，并计算可能的人脸轮廓线的长度，由局部最小值点的深度估计出该深度下真实人脸轮廓线的长度，通过对比去除纵向剖线不符合真实人脸尺寸的局部最小值点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算纵向剖线上鼻子轮廓线占人脸轮廓线长度的比值，排除比值超出一定范围的局部最小值点步骤，包括：

根据符合真实人脸尺寸的每个局部最小值点，计算其在人脸轮廓线上的梯度，如果梯度值不大于0，则继续计算其在人脸轮廓线上的上一个像素点的梯度；当梯度值大于0时，此时的像素点位置即为鼻子轮廓线的上边缘位置；

所述像素点位置的深度值与对应的局部最小值点位置的深度值的差值即为鼻子的高度；所述像素点位置与对应的局部最小值点位置的差值即为鼻子轮廓线的长度；

计算鼻子轮廓线与人脸轮廓线长度的比值，排除比值超出一定范围的局部最小值点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过深度阈值切割出可能存在的人脸区域，并排除切割区域尺寸小于真实人脸尺寸的局部最小值点步骤，包括：

对于每一个局部最小值点，由局部最小值点的深度估计出该深度下真实人脸在深度图像中的最大尺寸，该尺寸范围作为人脸可能存在的范围，在该范围内，用该局部最小值点的深度值加上一个深度差值，作为深度切割的阈值，用该阈值切割出可能存在的人脸；计算切割出的区域面积与估计出的人脸范围的比值，如果比值小于一定阈值，则判断该区域不是人脸，否则判断该区域为人脸区域。