[发明专利]被遮挡的人脸的检测方法

说明书

本发明公开了一种被遮挡的人脸的检测方法，包括如下步骤：构建每帧图片的图像金字塔；基于预先采用Boosting方法训练得到的人脸检测字典，进行人脸是否存在、以及人脸是否遮挡的判别；用若干幅人脸和非人脸图片进行训练；根据每个弱分类器提取特征时所采用的人脸局部的位置，对各个弱分类器进行划分；基于划分类别后得到的弱分类器集合{h_i^(j)}，进行人脸检测和异常人脸判别；对人脸检测集合进行合并，合并完成后得到人脸或异常人脸的检测结果。本发明具有对于佩带不同颜色的口罩、佩带不同颜色的眼罩、佩带深色墨镜等情况，都能正确判断人脸是否发生遮挡的特点。

技术领域

本发明涉及ATM机安全防护设备技术领域，尤其是涉及一种可以快速检测人脸是否发生了遮挡，以及是上半脸遮挡或下半脸遮挡的被遮挡的人脸的检测方法。

背景技术

ATM机中都装配有用于拍摄取款人员的针孔摄像头，用于监控操作ATM机的人员的行为，并记录下取款人员的面部图像。为了规避相机抓拍下自己的脸部图像进而识别出自己的身份，犯罪分子在进行ATM机操作时，会刻意用墨镜、口罩、头巾等遮挡住面部。因此，遮挡住面部操作ATM机的情况，一直是银行监管的重点。

中国目前ATM机的数量已经达到60余万台，且还在不断增长。ATM机7x24小时不间断工作。所以无论是数量还是时间，靠人盯住监控录像来判断是否发生了遮挡人脸操作ATM机的情况都是不可能完成的任务。

近年来，随着图像和人工智能技术的发展，通过计算机自动识别图像中的人脸图片是否有遮挡成为可能。

有的方法提出分析抓拍人脸图片的上半脸和下半脸的主要颜色，如果都与肤色接近，则为正常人脸；否则，如果上半脸偏离肤色，则为戴墨镜，如果下半脸偏离肤色，则为戴口罩，如果上下半脸都偏离肤色，则为戴面具。

然而，银行相机由于曝露在室外，无论是白天阳光较强的时候，还是夜间光线暗淡的时候，摄像头拍摄到的人脸图片都会接近灰白，肤色检测手段无法正确的检测人脸遮挡。另外，如果刻意佩戴与肤色相近的遮挡物，如粉色的口罩，也会导致无法正确检测。

发明内容

本发明的发明目的是为了克服现有技术中的监控方法无法准确检测遮挡人脸操作ATM机的情况的不足，提供了一种可以快速检测人脸是否发生了遮挡，以及是上半脸遮挡或下半脸遮挡的被遮挡的人脸的检测方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种被遮挡的人脸的检测方法，包括如下步骤：

(1-1)获得监控视频数据，监控视频数据包括按时间顺序排列的若干帧图片；

(1-2)构建每帧图片的图像金字塔；

(1-3)对图像金字塔每一层的图像，按照从上到下、从左至右逐行扫描的顺序进行遍历，对每个遍历位置截取一个固定尺寸的子图，基于预先采用Boosting方法训练得到的人脸检测字典，进行人脸是否存在、以及人脸是否遮挡的判别；

(1-4)用若干幅人脸和非人脸图片进行训练，得到可划分类别的有鉴别力的弱分类器的集合{h_i^(j)(x)}，和每个弱分类器在检测人脸时进行加权求和的权重集合{α_i}；i为弱分类器的序号，j为弱分类器类别；

其中，x为子图各个像素点的像素值按照从上到下、从左至右顺序排列得到的列向量，每个弱分类器根据子图某个局部像素点的像素值的状况，给出人脸或非人脸的判断；

(1-5)根据每个弱分类器提取特征时所采用的人脸局部的位置，对各个弱分类器进行划分；