[发明专利]被遮挡的人脸的检测方法

摘要

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{hi(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。

主权项

1.一种被遮挡的人脸的检测方法，其特征是，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{hi(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{αi}；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；(1-6)基于划分类别后得到的弱分类器集合{hi(j)}，进行人脸检测和异常人脸判别；j＝{1，2，3}，hi(1)用于标识弱分类器在上半脸，hi(2)用于标识弱分类器在下半脸，hi(3)用于标识弱分类器在全脸；(1-7)对图像金字塔所有层的所有位置子图进行扫描后，得到一个人脸检测结果的集合，根据每个检测结果所位于的金字塔层，将每个检测结果还原到原始图像的尺寸时的子图所在的位置；(1-8)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。