[发明专利]人脸检测方法及装置

说明书

本申请提供一种人脸检测方法及装置，所述方法包括：确定摄像头采集的深度图中的深度连续区域，并在深度图对应的2D图中确定深度连续区域对应的2D图区域；根据深度连续区域中的深度值和2D图区域中的颜色值提取包含头部区域的第一ROI；合并重合的第一ROI，得到第二ROI；从深度图和2D图中截取第二ROI对应的RGB‑D图，并根据RGB‑D图中的深度值和颜色值回归人脸位置。本申请通过提取ROI进行人脸检测，无需对整幅图进行人脸检测，因此耗时较短，能够提升人脸检测速度。并且由真实人脸的鼻子与脸颊的高度不同可得，鼻子部分和脸颊部分在深度图中的深度值不同，因此通过深度图可以区分真实人脸还是照片。

技术领域

本申请涉及检测技术领域，尤其涉及一种人脸检测方法及装置。

背景技术

目前人脸检测技术已广泛应用在智能监控、智能手机应用、智能家居等领域。现有的人脸检测技术均是在2D图像上进行的人脸定位，具体地，通过对2D图像进行多尺度缩放，得到多尺度图像，然后以滑窗方式遍历每帧多尺度图像，并提取当前窗口对应的特征，并将提取的特征输入到分类器中，以获取人脸区域，最后融合获取到的重合的人脸区域，从而得到人脸位置。

然而，现有检测技术完全依赖于2D图像的像素信息，抗干扰能力弱，很难区分是真实人脸还是照片，并且需要用窗口遍历多个尺度图像，耗时比较长。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种人脸检测方法及装置，以解决现有检测方式抗干扰能力弱的问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种人脸检测方法，所述方法包括：

确定摄像头采集的深度图中的深度连续区域，并在所述深度图对应的2D图中确定所述深度连续区域对应的2D图区域；

根据所述深度连续区域中的深度值和所述2D图区域中的颜色值提取包含头部区域的第一ROI；

合并重合的第一ROI，得到第二ROI；

从所述深度图和所述2D图中截取所述第二ROI对应的RGB-D图，并根据所述RGB-D图中的深度值和颜色值回归人脸位置。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种人脸检测装置，所述装置包括：

确定模块，用于确定摄像头采集的深度图中的深度连续区域，并在所述深度图对应的2D图中确定所述深度连续区域对应的2D图区域；

提取模块，用于根据所述深度连续区域中的深度值和所述2D图区域中的颜色值提取包含头部区域的第一ROI；

合并模块，用于合并重合的第一ROI，得到第二ROI；

回归模块，用于从所述深度图和所述2D图中截取所述第二ROI对应的RGB-D图，并根据所述RGB-D图中的深度值和颜色值回归人脸位置。

应用本申请实施例，图像采集设备确定摄像头采集的深度图中的深度连续区域后，在深度图对应的2D图中再确定深度连续区域对应的2D图区域，然后根据深度连续区域中的深度值和2D图区域中的颜色值提取包含头部区域的第一ROI，并合并重合的第一ROI，得到第二ROI，最后从深度图和2D图中截取第二ROI对应的RGB-D图，并根据RGB-D图中的深度值和颜色值回归人脸位置。基于上述描述可知，由真实人脸的鼻子与脸颊的高度不同可得，鼻子部分和脸颊部分在深度图中的深度值不同，而照片中的人脸是平的，在深度图中的深度值相同，因此通过人脸位置在深度图中的深度值可以区分真实人脸还是照片。由于深度图反映的是物体与成像装置之间的距离大小，并不受光照影响，因此在光照不理想情况下，通过深度图和2D图的结合仍然能够精确定位人脸位置。此外，本申请通过提取ROI进行人脸检测，无需对整幅图进行人脸检测，因此耗时较短，能够提升人脸检测速度。

附图说明

图1A为本申请根据一示例性实施例示出的一种人脸检测方法的实施例流程图；