[发明专利]一种深度图像中人脸检测方法

说明书

本发明涉及深度图像中人脸检测方法，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，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，否则认为图像中没有人脸。

技术领域

本发明涉及深度图像人脸检测领域，特别涉及一种深度图像中人脸检测方法。

背景技术

在人脸正对深度相机时，鼻子在深度图上是距离深度相机最近的部分；现有的深度图像人脸检测技术通过把深度图上距离深度相机最近的部分作为鼻尖位置，人脸其他部位到鼻尖的距离都在一定范围内，通过计算深度图中的其余部分到鼻尖的距离来划分出人脸区域。

鼻子是三维人脸上最突出的部位，能否准确定位鼻尖的位置是三维人脸检测的关键步骤。现有的人脸检测技术把深度图上距离深度相机最近的部分作为鼻尖位置，在人脸正对深度相机或者近似正对深度相机，而且没有戴帽子的情况下，是能够准确定位鼻尖位置的。但是，在人脸与深度相机的角度较大时，或者是在人戴了帽子的情况下，深度图上距离深度相机最近的部分就不一定是鼻子了，所以仅靠深度图中的距离信息来定位鼻尖的方法就不适用了。另外，如果深度图中没有人脸，或者虽然有人脸但是有其他物体比人脸更靠近深度相机，现有的检测技术就会发生误检，把非人脸的物体当成人脸检测出来。

发明内容

本发明的目的在于，针对现有技术人脸检测中存在的上述问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种深度图像中人脸检测方法，该方法包括以下步骤：

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鼻子轮廓线比值超出一定范围的局部最小值点；如果此时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，则判断图像中有人脸，输出图像中所有的人脸区域位置。本发明在人戴帽子的情况下仍然能够检测出人脸。

本发明通过人脸的以上几个特点来逐级判断，最终能够排除绝大部分的非人脸干扰，并且不漏检真实存在的人脸，从而能够实现对人脸具有高检测率，同时对非人脸具有低误检率。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种深度图像中人脸检测方法流程示意图；

图2为图1方法人脸检测效果图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的一种深度图像中人脸检测方法流程示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤一，找出局部最小值点。