[发明专利]一种视频中人脸检测区域的定位方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及模式识别和计算机视觉领域，尤其涉及一种视频中人脸检测区域的定位方法及装置。

背景技术

人脸检测是指从指定图像中标定出所有人脸的位置和尺寸。作为智能信息处理中的一项关键技术，人脸检测近年来已成为模式识别和计算机视觉领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题。

人脸检测是人脸识别系统中的一个重要环节，也可以独立应用于视频监控。随着视频监控系统的普及化及庞大化，在视频监控中对人脸检测就成为了当前研究的一个热点问题。视频中人脸检测由于需要考虑人脸检测的实时性问题，因此视频中人脸检测的准确性和效率显得尤为重要。

传统的人脸检测方法需要全局扫描整帧视频图像，效率低，不能达到实时性的要求。现有技术中，提供了两种人脸检测效率改进方法：基于肤色特征的区域提取方法和基于帧差法的运动区域提取方法。其中：

基于肤色特征的区域提取方法，通过将一帧视频图像中所有近肤色的区域提取出来实现人脸检测。该方法适应性差，受光线、人种、背景等的影响较大，导致人脸检测的准确性较低。

基于帧差法的运动区域提取方法，通过计算两帧视频图像之间的像素差值提取出运动区域从而实现人脸检测。该方法不能有效提取出完整的区域，使人脸检测的漏检率和误检率大大提高。

因此，如何有效提升视频中人脸检测的准确性和效率成为现有技术中亟待解决的技术问题之一。

发明内容

本发明实施例提供一种视频中人脸检测区域的定位方法及装置，能够从整帧视频图像中有效过滤掉不包含人脸的区域，使人脸的检测范围大大缩小，从而有效提升视频中人脸检测的准确性和效率。

本发明实施例提供的视频中人脸检测区域的定位方法，包括：

从视频图像序列中依次提取三帧连续的视频图像；

针对每次提取的三帧连续的视频图像，执行如下操作：

根据当前提取的三帧视频图像、以及上一帧历史运动图像，构建当前帧历史运动图像，所述历史运动图像是指在一段时间内运动目标连续运动的轨迹；

对当前帧历史运动图像进行运动分割以及区域连通，得到当前帧连通区域序列，并将不符合人脸特征的连通区域去除，定位出当前帧人脸检测区域。

本发明实施例提供的一种视频中人脸检测区域的定位装置，包括：

提取模块，用于从视频图像序列中依次提取三帧连续的视频图像；

构建模块，用于针对每次提取的三帧连续的视频图像，根据当前提取的三帧视频图像、以及上一帧历史运动图像，构建当前帧历史运动图像，所述历史运动图像是指在一段时间内运动目标连续运动的轨迹；

定位模块，用于对当前帧历史运动图像进行运动分割以及区域连通，得到当前帧连通区域序列，并将不符合人脸特征的连通区域去除，定位出当前帧人脸检测区域。

本发明实施例提供的视频中人脸检测区域的定位方法及装置，从视频图像序列中依次提取三帧连续的视频图像，每次执行如下操作：首先构建当前帧历史运动图像，对当前帧历史运动图像进行运动分割以及区域连通，得到当前帧连通区域序列，并将不符合人脸特征的连通区域去除，定位出当前帧人脸检测区域。能够对受光照影响的区域进行有效去除，使人脸检测区域范围大幅度缩减，消除了背景干扰，大大降低了人脸误检率，并且有效解决因为运动幅度太小和包含人脸的区域突然静止导致的当前帧视频图像中前景检测丢失的问题，基于本发明实施例提供的视频中人脸检测区域的定位方法及装置，使得人脸检测的准确性和效率有了很大的提升。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中视频中人脸检测区域的定位方法流程图；

图2为本发明实施例中针对任意一次提取的三帧连续的视频图像执行人脸检测区域定位的方法流程图；

图3为本发明实施例中人脸检测区域的定位装置框图；

图4为本发明实施例中构建模块的一种可能的结构框图。

图5为本发明实施例中定位模块的一种可能的结构框图。

具体实施方式