[发明专利]结合肤色信息的人脸检测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种结合肤色信息的人脸检测方法，其包括：获取人脸待检测图像；对所述人脸待检测图像进行肤色检测，以从所述人脸待检测图像中检测出肤色区域；对所述肤色区域中的像素点所对应的检测窗口进行筛选，以筛选出满足预设的候选检测窗口条件的检测窗口作为候选检测窗口；对得到的候选检测窗口中的所述人脸待检测图像中的图像区域进行人脸特征计算，以计算出图像区域中的人脸特征部分；对计算出的人脸特征部分输入进行分类，以分类得到人脸备选区域；从得到的所有所述人脸备选区域中筛选出满足预设的人脸区域条件的人脸备选区域，以作为识别出的人脸位置。本发明能够提高人脸检测效率及人脸检测准确度，并能够检测出侧脸。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种结合肤色信息的人脸检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

在现在大量摄像头使用的情况下，人脸作为人类目标的重要特征能够提供大量的信息。大量的技术被应用在移动摄像头等移动设备上，如人脸重识别，人脸跟踪等。而这些技术都需要以人脸检测为基础，加上移动端设备的处理速度以及内存消耗上的限制，快速精确的人脸检测方案就显得十分重要了。

目前，在使用特征检测方面，Paul Viola和Michael Jones提出的Adaboost方法在人脸检测上有很强的代表性。在实际场景中，人脸目标相对于整个场景较小，大量的背景目标需要使用分类器进行判别。Adaboost由于其级联结构，大量的背景目标能够被快速的筛选掉，大大的减少了分类器的判别时间。同时由于一般分类器在保证较高的人脸检出率的情况下，背景被误检为人脸的区域也会变多，这时会通过色彩空间提取肤色区域分割，从而利用肤色区域对非人脸区域进行筛选得到较好的人脸检测结果。

但是现有的使用特征进行人脸检测的方法具有以下缺点：1.难以进行侧脸等姿态变化的脸型的检测；2.虽然Adaboost的级联特性能够减少判别时间，但是由于大量的背景样本，还是会有较大的时间消耗；3.使用肤色区域筛选，仅仅在Adaboost判别时使用，没有在特征计算部分就使用肤色区域信息，导致会人脸检测的准确度相对不够理想。

发明内容

本发明实施例提供一种结合肤色信息的人脸检测方法、装置、设备及可读存储介质，能有效解决现有技术的人脸检测效率不高、侧脸难以检测且人脸检测的准确度不够理想的问题。

本发明一实施例提供了一种结合肤色信息的人脸检测方法，包括：

获取人脸待检测图像；

对所述人脸待检测图像进行肤色检测，以从所述人脸待检测图像中检测出肤色区域；

对所述肤色区域中的像素点所对应的检测窗口进行筛选，以筛选出满足预设的候选检测窗口条件的检测窗口作为候选检测窗口；

对得到的候选检测窗口中的所述人脸待检测图像中的图像区域进行人脸特征计算，以计算出图像区域中的人脸特征部分；

对计算出的人脸特征部分进行分类，以分类得到人脸备选区域；

从得到的所有所述人脸备选区域中筛选出满足预设的人脸区域条件的人脸备选区域，以作为识别出的人脸位置。

作为上述方案的改进，所述对所述人脸待检测图像进行肤色检测，以从所述人脸待检测图像中检测出肤色区域，包括：

对所述人脸待检测图像中的各个像素点进行肤色评分，得到各个所述像素点的肤色评分值；

判断所述人脸待检测图像中的各个像素点的所述肤色评分值是否满足预设的评分阈值条件；

将满足所述评分阈值条件的像素点集合作为肤色区域。

作为上述方案的改进，所述对所述人脸待检测图像中的各个像素点进行肤色评分，得到各个所述像素点的肤色评分值，包括：