[发明专利]人脸图像检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本公开的实施例公开了人脸图像检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：控制无人机进行图像拍摄，得到行人图像；利用滑动窗口对行人图像进行区域遍历，得到行人检测图像；确定行人检测图像包括的多个初始候选框所框选区域的方向梯度直方图特征，得到行人特征图像；利用支持向量机对多个直方图特征进行分类处理，得到分类结果；对行人特征图像进行非极大值抑制处理，得到待分割图像；根据待分割图像中包括的目标候选框进行图像分割处理，得到目标行人图像；将目标行人图像输入至预先训练的人脸检测模型，得到人脸区域的位置信息。该实施方式可以有效避免出现漏检或误检的情况，提高人脸图像的检出率。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及人脸图像检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

人脸检测，是对图像中包括的人脸区域进行识别，并输出人脸区域在图像中所在位置的技术。在进行人脸检测时，通常会对图像进行预处理，把图像缩放到固定的尺寸，再输入至网络中进行检测。

然而，当采用上述方式时经常会存在如下技术问题：

第一，无人机拍摄的图像中人脸区域的有效像素较少，对图像进行缩放后，导致人脸区域的有效像素更小，从而，可能出现漏检或者误检的情况，造成人脸图像的检出率较低。同时，若不对图像进行缩放，会因为原图的规格较大，导致计算机计算量增加。

第二，由于拍摄到的行人图像中的行人的姿势和动作是随机的，行人图像中不同区域的光照和几何形状存在变化，因此，难以准确的提取图像区域内的特征，从而导致难以对图像区域进行准确划分。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了人脸图像检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种人脸图像检测方法，该方法包括：控制无人机以俯拍的方式进行图像拍摄，得到行人图像，其中，上述行人图像中包括人脸区域；利用滑动窗口对上述行人图像进行区域遍历，得到行人检测图像，其中，上述行人检测图像中包括多个初始候选框；确定上述行人检测图像包括的多个初始候选框中每个初始候选框所框选区域的方向梯度直方图特征以生成直方图特征，得到行人特征图像，其中，上述行人特征图像中包括多个直方图特征；利用支持向量机对上述行人特征图像包括的多个直方图特征进行分类处理，得到分类结果；响应于确定上述分类结果满足预设条件，对上述行人特征图像进行非极大值抑制处理，得到待分割图像，其中，上述待分割图像包括目标候选框；根据上述待分割图像中包括的目标候选框进行图像分割处理，得到目标行人图像；将上述目标行人图像输入至预先训练的人脸检测模型，得到上述目标行人图像的人脸区域的位置信息。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种人脸图像检测装置，装置包括：控制单元，被配置成控制无人机以俯拍的方式进行图像拍摄，得到行人图像，其中，上述行人图像中包括人脸区域；区域遍历单元，被配置成利用滑动窗口对上述行人图像进行区域遍历，得到行人检测图像，其中，上述行人检测图像中包括多个初始候选框；确定单元，被配置成确定上述行人检测图像包括的多个初始候选框中每个初始候选框所框选区域的方向梯度直方图特征以生成直方图特征，得到行人特征图像，其中，上述行人特征图像中包括多个直方图特征；分类处理单元，被配置成利用支持向量机对上述行人特征图像包括的多个直方图特征进行分类处理，得到分类结果；非极大值抑制处理单元，被配置成响应于确定上述分类结果满足预设条件，对上述行人特征图像进行非极大值抑制处理，得到待分割图像，其中，上述待分割图像包括目标候选框；图像分割处理单元，被配置成根据上述待分割图像中包括的目标候选框进行图像分割处理，得到目标行人图像；输入单元，被配置成将上述目标行人图像输入至预先训练的人脸检测模型，得到上述目标行人图像的人脸区域的位置信息。