[发明专利]一种基于视频的快速人脸检测方法

摘要

本发明公开了一种基于视频的人脸检测方法。它关注视频帧中的前景区域，通过预处理利用视频帧间的时空域特征进行前景区域的人脸检测，将人脸检测过程分为审查模式和跟踪模式两种不同的模式。如果跟踪模式中无法在预测区域检测到人脸或者预测到在下一帧中正在跟踪的人脸将脱离监控区域，检测流程转入审查模式，对前景区域做全面的搜索，重新收集监控区域的人脸信息。本发明可以减少检测过程中需要搜索的区域面积，减少检测过程中需要搜索的区域，避免了传统的AdaBoost算法搜索全帧的缺陷，使得计算复杂性大大降低，提高了智能视频监控应用中人脸检测的实时性。

主权项

1.一种基于视频的人脸检测方法，其特征在于：1)预处理：利用帧差法取得视频前景，并判断前景区域位置和比例的变化；前景区域是一块矩形区域，以Sf表示，前景区域位置定义矩形中心点的坐标，以(x，y)表示，初始化值均为0，变量Mx，My分别表示前景区域Sf的位置在x和y两个方向上的变化；假设第N帧中，前景区域Sf，N的位置并定义为(xN，yN)，则Mx，My分别定义为：(Mx)N＝XN-XN-1 (My)N＝YN-YN-1 前景区域Sf在视频帧中所占比例以Fc表示，假设第N帧中，前景区域Sf，N所占的比例被定义为PN，则(Fc)n被定义为：${\left(F_c\right)}_N=\frac{P_N}{P_{N-1}}依据Mx，My，Fc的值的大小，来判断人脸检测过程是否可以进入审查模式，当Mx＞15，My＞15，Fc＞1.15时，人脸检测过程进入审查模式；2)时空域特征：利用监控视频的时空域特征，将人脸检测过程分为两种不同的模式：审查模式和跟踪模式；●审查模式审查模式利用正面人脸检测器，对前景区域做全面的搜索。一旦新的人脸被检测到，系统不但要记录该人脸在监控区域的位置坐标(X，Y)，尺寸(H，W)，其中H表示人脸的长度，W表示人脸的宽度，同时要记录其位置的变化(\delta x，\delta y)和尺寸的变化(\rho h，\rho w)信息，提供给跟踪模式做运动估计和尺寸变化估计。因此，每个检测到的人脸信息被描述为：f＝其中：\delta x＝Xn-xn-1，\delta y＝Yn-Yn-1，\rho h＝Hn-Hn-1，\rho h＝Wn-Wn-1\; ●跟踪模式在跟踪模式下，根据已经检测到的人脸的相关信息，预测该人脸在当前帧中可能的位置和尺寸，并利用正面人脸检测器，只在预测区域检测人脸；如果成功检测到人脸，更新该人脸的相关信息，供下一次预测；如果在预测区域无法检测到人脸，表明跟踪失败，检测流程转入审查模式；如果跟踪模式中无法在预测区域检测到人脸或者预测到在下一帧中正在跟踪的人脸将脱离监控区域，检测流程转入审查模式，对前景区域做全面的搜索，重新收集监控区域的人脸信息。$