[发明专利]一种人脸算法脸部图像提取方法和装置

说明书

本发明提供了一种人脸算法脸部图像提取方法，包括获取首帧图像；对首帧图像进行人脸检测，由基于Haar特征的检测方法提取第一人脸区域；获取所提取的第一人脸区域的第一人脸视窗大小；预设视窗增量，在第一人脸视窗的基础上增加视窗增量以获得搜索视窗的大小，搜索视窗与基础人脸视窗同中心；在后续帧图中在搜索视窗的范围内进行人脸检测，并提取第二人脸区域，对第二人脸区域进行特征提取以获得人脸信息。该人脸算法脸部图像提取方法具有计算量小、追踪实时性强的优点。

技术领域

本发明涉及了一种人脸算法脸部图像提取方法和装置。

背景技术

序列图像如视频等，对其进行人脸检测与特征提取时,序列图像中人脸检测是特征提取的前期工作,它通常作为一个单独的功能模块,目的就是判断输入的序列图像中是否包含有人脸区域,如果有,给出其位置、大小，然后对该人脸区域进行脸部特种提取以获取人脸信息。由于序列图像内目标多为移动状态，因此在后续的序列图内需要对人脸区域进行追踪，追踪后再进行人脸区域定位，之后再对人脸区域进行特征提取。在跟踪过程中,不仅跟踪目标人脸是运动的,背景以及其他目标也是不断变化的,另外还受到环境因素如光照影,提高跟踪的鲁棒性是设计重点，更为重要的是人脸跟踪所处理的是视频图像,需处理的图像数量巨大。目前采用的追踪方式如主动轮廓或变形模板、瞳孔等特征识别追踪等方法，计算量巨大,对序列图像的处理效率低，实时性差。

发明内容

为了解决背景技术中所存在的问题，本发明提出了一种人脸算法脸部图像提取方法。

一种人脸算法脸部图像提取方法，包括获取首帧图像；对首帧图像进行人脸检测，由基于Haar特征的检测方法提取第一人脸区域；获取所提取的第一人脸区域的第一人脸视窗大小；预设视窗增量，在第一人脸视窗的基础上增加视窗增量以获得搜索视窗的大小，搜索视窗与基础人脸视窗同中心；在后续帧图中在搜索视窗的范围内进行人脸检测，并提取第二人脸区域，对第二人脸区域进行特征提取以获得人脸信息_。。

基于上述，在对首帧图像进行人脸检测时，把整幅图像转换到HSV色彩空间,计算H分量；利用人脸肤色在H分量上的概率分布,去除误检的人脸区域，以获得范围更精确的第一人脸区域。

基于上述，在对后续帧图进行人脸检测时，把搜索视窗内的图像转换到HSV色彩空间,计算H分量；利用人脸肤色在H分量上的概率分布,去除误检的人脸区域，以获得范围更精确的追踪人脸区域。

基于上述，建立摄像区域的空间坐标系和摄像图像的图像坐标系，根据摄像头在摄像区域内的坐标位置，建立空间坐标系与图像坐标系的映射关系；根据目标在空间坐标系内的位置计算目标在空间坐标系内与摄像头的距离关系，预设空间坐标系内的人首视窗大小，根据人首视窗大小、所述距离关系和映射关系计算视窗增量。

基于上述，所述视窗增量为近似增量，所述近似增量为：n＝2*a*b/m，其中，a为摄像图像与摄像区域的比例值，b为人移动速度，m为摄像视频的每秒帧数。

一种人脸算法脸部图像提取装置，包括处理器、存储设备及存储在所述存储设备上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项人脸算法脸部图像提取方法。

本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体的说，本发明通过对首帧图像进行全图人脸检测，并根据检测出的人脸区域建立合适大小的视窗，由于人的运动是连续的，在后续帧图中，以上一帧图中人脸区域为基准，将人脸视窗增大一定的增量，仅对该增大的人脸视窗内进行人脸检测，即可快速识别并定位人脸区域。通过该方式有效缩小了后续帧图中人脸检测的范围，同时该增大人脸视窗作为搜索框的方式算法较为简单，整体有效的减少了计算量，提高了人脸检测追踪的实时性。

附图说明