[发明专利]人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸检测方法，包括：

获取待检测图像；

获取预先构建的概率回归模型中本次回归树的初始形状；

从所述待检测图像提取图像特征，并根据所述图像特征分别计算所述本次回归树各个叶子结点的概率；

从所述本次回归树中提取所述各个叶子结点的误差；

根据所述各个叶子结点的概率及误差确定所述本次回归树的形状误差；

根据所述初始形状及所述形状误差计算得到所述本次回归树的估计形状；

将所述估计形状作为相邻的下一回归树的初始形状进行迭代计算，直至所述概率回归模型中的最后一棵回归树，得到所述最后一棵回归树的估计形状，作为检测到的人脸形状。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待检测图像提取图像特征，并根据所述图像特征分别计算所述本次回归树各个叶子结点的概率，包括：

从所述本次回归树的根结点开始，根据各个结点的结点信息从所述待检测图像提取图像特征；

根据所述各个结点提取的图像特征计算对应结点的分支概率，所述分支概率包括左分支概率及右分支概率，所述右分支概率与对应结点提取的图像特征成正相关关系，所述左分支概率与所述右分支概率之和为1；

确定各个叶子结点所经历过的分支对应的分支概率，并根据所述对应的分支概率计算得到所述各个叶子结点的概率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个叶子结点的概率及误差确定所述本次回归树的形状误差，包括：

分别计算所述各个叶子结点的概率及对应的误差的乘积，并将计算得到的乘积进行累加，得到所述本次回归树的形状误差。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待检测图像之后，所述方法还包括：

对所述待检测图像进行中值滤波处理，包括：

在所述待检测图像中定义预设大小的窗口；

计算所述窗口包含的各个像素点的灰度值的中值；

将位于所述窗口中心的像素点的灰度值替换为所述中值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待检测图像之前，所述方法还包括：

根据样本图像集构建级联回归的概率回归模型，所述概率回归模型包括多级随机森林，每级随机森林包括多棵回归树；

所述根据样本图像集构建级联回归的概率回归模型，包括：

构建每级随机森林时，从所述样本图像集中随机选取第一像素对集合；

根据所述第一像素对集合对所述样本图像集的样本图像进行划分，分裂生成回归树的各个结点，配置生成的回归树各个叶子结点的概率，并根据分配到所述各个叶子结点的样本图像的真实形状与所述生成的回归树的初始预测形状确定所述各个叶子结点的误差；

根据所述生成的回归树的初始预测形状与所述各个叶子结点的误差计算所述生成的回归树的预测形状，并将所述预测形状作为相邻的下一棵回归树的初始预测形状迭代生成所述下一棵回归树，直至完成概率回归模型最后一级随机森林的回归树生成。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素对集合对所述样本图像集的样本图像进行划分，分裂生成回归树的各个结点，包括：

从回归树的根结点开始，对所述根结点及分裂生成的各个结点进行如下处理：

从所述第一像素对集合中随机选取第二像素对集合；

根据所述第二像素对集合对分配到结点的样本图像进行划分，将所述结点分裂生成新的分支结点，并确定所述结点的划分像素对，直至生成的回归树的深度满足预设深度则停止分裂生成新的分支结点。