[发明专利]一种头肩检测方法、电子设备及具有存储功能的装置

权利要求书

1.一种头肩检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像的多尺度特征；

利用第一预设窗口和第二预设窗口以预设步长分别遍历每个尺度层的特征，以获取多个第一检测窗口的特征向量和多个第二检测窗口的特征向量；

将所述第一检测窗口的特征向量输入第一分类器，将所述第二检测窗口的特征向量输入第二分类器，以获取第一检测结果和第二检测结果；

获取所述第一检测结果和所述第二检测结果的中心位置坐标在行方向和列方向上的距离；

判断所述第一检测结果和所述第二检测结果的中心位置坐标在行方向上的距离是否小于第一阈值，且所述第一检测结果和所述第二检测结果的中心位置坐标在列方向上的距离是否小于第二阈值；

若所述第一检测结果和所述第二检测结果的中心位置坐标在行方向上的距离小于第一阈值，且所述第一检测结果和所述第二检测结果的中心位置坐标在列方向上的距离小于第二阈值，则选择所述第一检测结果和所述第二检测结果中置信度较高的检测结果作为目标头肩；

其中，所述第一预设窗口和所述第二预设窗口的尺寸不同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一检测窗口的特征向量输入第一分类器，将所述第二检测窗口的特征向量输入第二分类器之前，进一步包括：

利用第一样本集训练第一头肩模型，以得到所述第一分类器；

利用第二样本集训练第二头肩模型，以得到所述第二分类器；

其中，所述第一样本集中的样本尺寸与所述第一预设窗口尺寸相同，所述第二样本集中的样本尺寸与所述第二预设窗口尺寸相同，所述第一头肩模型用于检测人体正背面的头肩，所述第二头肩模型用于检测人体侧面的头肩。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一分类器包括多个级联的第一子分类器，所述第二分类器包括多个级联的第二子分类器；所述第一样本集包括多个第一样本子集，每个所述第一样本子集包括第一正样本集和第一负样本集，所述第二样本集包括多个第二样本子集，每个所述第二样本子集包括第二正样本集和第二负样本集；

所述利用第一样本集训练第一头肩模型，以得到所述第一分类器包括：

利用所述第一样本子集训练得到对应级的所述第一子分类器的第一初始检测模型；

将前一级的所述第一子分类器中被误报为正样本的至少部分所述第一负样本集中的负样本加入后一级的所述第一子分类器的所述第一负样本集中；

利用更新后的所述第一样本子集训练后一级的所述第一子分类器的所述第一初始检测模型，以得到所述第一头肩模型；

所述利用第二样本集训练第二头肩模型，以得到所述第二分类器包括：

利用所述第二样本子集训练得到对应级的所述第二子分类器的第二初始检测模型；

将前一级的所述第二子分类器中被误报为正样本的至少部分所述第二负样本集中的负样本加入后一级的所述第二子分类器的所述第二负样本集中；

利用更新后的所述第二样本子集训练后一级的所述第二子分类器的所述第二初始检测模型，以得到所述第二头肩模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一阈值是所述第一检测结果和所述第二检测结果中行方向上的宽度较大者宽度的一半；所述第二阈值是所述第一检测结果和所述第二检测结果中列方向上的长度较大者长度的一半。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测图像的多尺度特征包括：

利用快速特征金字塔计算所述待检测图像的多尺度特征；

其中，所述特征是多个特征通道的聚合通道特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用第一预设窗口和第二预设窗口以预设步长分别遍历每个尺度层的特征，以获取多个第一检测窗口的特征向量和多个第二检测窗口的特征向量包括：

利用所述第一预设窗口和所述第二预设窗口以预设步长分别遍历每个尺度层的所述聚合通道特征，以获取每个尺度层对应的检测窗口，所述检测窗口包括所述第一检测窗口和所述第二检测窗口；

将每个所述检测窗口分割为多个第一尺寸的第一单元，每相邻第一预设数量的所述第一单元组成一个子块；

将每个所述子块内像素和作为所述特征向量的一个特征元素。