[发明专利]一种自动学习划定人脸检测兴趣区域的方法

权利要求书

1.一种自动学习划定人脸检测兴趣区域的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1，对采集视频图像帧序列中的当前帧图像进行全画面人脸检测，得到帧图像中所有人脸对应的最小外接矩形；

S2，根据步骤S1中得到的多个最小外接矩形的位置以及大小，判断图像采集区域的人脸集中度，并以此生成人脸检测感兴趣区域；

S3，对后续的视频图像帧序列中的每一帧图像，针对步骤S2中生成的感兴趣区域进行人脸检测。

2.根据权利要求1所述的一种自动学习划定人脸检测兴趣区域的方法，其特征在于：步骤S1中所述最小外接矩形的位置参数为人脸的中心坐标。

3.根据权利要求2所述的一种自动学习划定人脸检测兴趣区域的方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下子步骤：

S21，设置淘汰阈值，判断步骤S1中得到的所有最小外接矩形的面积是否小于淘汰阈值，保留面积大于淘汰阈值的最小外接矩形；

S22，以步骤S21中保留的最小外接矩形的位置坐标为中心，按照一定比例，扩大每个最小外接矩形的边长，生成包含单张人脸的感兴趣区域；

S23，将相互有交叉的包含单张人脸的感兴趣区域合并，并利用最小外包矩形将合并区域进行框选，所述最小外包矩形即为包含多张人脸的人脸检测感兴趣区域。

4.根据权利要求3所述的一种自动学习划定人脸检测兴趣区域的方法，其特征在于：步骤S2所述人脸检测感兴趣区域由包含多张人脸的人脸检测感兴趣区域和与其他区域没有交叉的包含单张人脸的感兴趣区域组成。

5.根据权利要求4所述的一种自动学习划定人脸检测兴趣区域的方法，其特征在于：步骤S1具体为，对采集到的视频帧图像，每隔指定的时间间隔，进行一次帧图像提取，并对提取的帧图像进行全画面人脸检测，得到帧图像中所有人脸所处的最小外接矩形的位置和大小。

6.根据权利要求5所述的一种自动学习划定人脸检测兴趣区域的方法，其特征在于：针对时间间隔内的视频帧图像，进行人脸检测时，仅针对上一时间间隔点生成的多块兴趣区域进行人脸检测。