[发明专利]一种基于图像检测的在座状态系统

摘要

本发明公开了一种基于图像检测的在座状态系统，主要包括：步骤(1)分类器训练：建一个含有大量图片的样本库，样本库中的图片分为：包含人脸特征和不包含人脸特征，从样本库采用中将人脸和非人脸的haar‑like特征提取出来，作为分类器训练过程的输入，Adaboost算法训练出一个级联强分类器，该级联强分类器用来判断目标是否为人脸；步骤(2)人脸检测：如果待检测的目标是视频，则提取一帧来进行图片的预处理；如果要检测的目标是图片，直接进行图片的预处理阶段。本发明达到了90％的识别准确率，误检测窗口数较少，对于正向及姿势端正的人脸有着比较优良的识别效果，能够成功地完成区域人数统计功能。

主权项

1.一种基于图像检测的在座状态系统，其特征在于：主要包括：步骤(1)分类器训练：所述分类器训练的操作流程：建立一个含有大量图片的样本库，样本库中的图片分为：包含人脸特征和不包含人脸特征，然后从样本库采用中将人脸和非人脸的haar‑like特征提取出来，作为分类器训练过程的输入，Adaboost算法训练出一个级联强分类器，该级联强分类器用来判断目标是否为人脸；步骤(2)人脸检测：所述人脸检测操作流程：如果待检测的目标是视频，则提取一帧来进行图片的预处理；如果要检测的目标是图片，直接进行图片的预处理阶段，加载之前工作中训练得到的级联强分类器，检测截取出的图像，如果级联强分类器使目标通过，则表示人脸被检测出，与该人脸相关的信息会被储存起来并且将其标记，如果目标没有通过级联强分类器就表示没有检测到人脸，然后移动剪裁窗口并反复之前检测的工作，直到测试目标的所有像素点都被扫描，则此次人脸检测的过程便结束了，将最后的图像输出，图像中所有被检测到的人脸都会被一个人脸框标记出来。