[发明专利]人脸检测装置及其人脸检测方法

说明书

技术领域

本发明是有关一种人脸检测装置及其人脸检测方法，且特别是有关一种降低运算量的人脸检测装置及其人脸检测方法。

背景技术

传统人脸检测技术多先以肤色检测，将可能为人脸的区域定义出来，再通过图形比较的方式检测出人脸可能位置。然而，图形比较的方式将造成运算量相当地庞大，所以并不适合使用于如个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、数码相机或其它嵌入式系统中。不仅如此，肤色检测容易受到光源影响，而影响人脸检测结果的正确性。

发明内容

本发明的目的是提供一种人脸识别装置及其人脸识别方法，其至少包括如下优点：

一、运算量低且大幅提升运算速度。

二、对于不同光源具有较大的容忍性。

三、有效对抗取像过程中的复杂背景或噪声产生。

根据本发明的一方面，提出一种人脸检测装置。人脸检测装置包括矩形积分影像单元、特征匹配单元及串列及评分单元。矩形积分影像根据原始影像提供矩形积分影像。特征匹配单元根据矩形人脸特征样板决定人脸候选区域，并根据矩形积分影像计算矩形人脸特征样板的特征值。串列及评分单元判断人脸候选区域是否符合串列条件，当人脸候选区域符合串列条件，根据特征值对人脸候选区域评分，若人脸候选区域的分数小于阈值时，人脸候选区域即为非人脸区域。

根据本发明的另一方面，提出一种人脸检测方法。

人脸检测方法包括根据原始影像提供矩形积分影像；根据矩形人脸特征样板决定人脸候选区域；根据矩形积分影像计算矩形人脸特征样板的特征值；判断人脸候选区域是否符合串列条件；当人脸候选区域符合串列条件，根据特征值对人脸候选区域评分；以及若人脸候选区域的分数小于阈值时，人脸候选区域即为非人脸区域。

附图说明

为让本发明的上述内容能更明显易懂，下面将配合附图对本发明的较佳实施例作详细说明，其中：

图1是依照本发明第一实施例的人脸识别装置的方块图平均值的示意图。

图2是在坐标(x，y)处的矩形积分影像的示意图。

图3是原始影像的灰阶值的示意图。

图4是图3的矩形积分影像的示意图。

图5是原始影像的灰阶值的示意图。

图6绘示为图5的矩形积分影像的示意图。

图7A及图7B是矩形人脸特征样板的示意图。

图8是串列条件的示意图。

图9是评分表的示意图。

图10是人脸候选区域的示意图。

图11是将人脸候选区域分为64等分的示意图。

图12是64等分的灰阶平均值的示意图。

图13是支持向量机(Support Vector Machine，SVC)的示意图。

图14是依照本发明实施例的一种人脸识别方法的流程图。

具体实施方式

为了改善传统人脸识别技术运算量大且易受光源影响的缺点，下述实施例揭露一种人脸识别装置及其人脸识别方法。人脸检测装置至少包括矩形积分影像(Rectangle Integral Image，RII)单元、特征匹配(Feature Mapping)单元及串列及评分(Cascade and Score)单元。矩形积分影像单元根据原始影像提供矩形积分影像。特征匹配单元根据矩形人脸特征样板决定人脸候选区域，并根据矩形积分影像计算矩形人脸特征样板的特征值。串列及评分单元判断人脸候选区域是否符合串列条件？当人脸候选区域符合串列条件，根据特征值对人脸候选区域评分。若人脸候选区域的分数小于一阈值时，人脸候选区域即为非人脸区域。

请参照图1，图1是依照本发明第一实施例的人脸识别装置的方块图平均值的示意图。人脸检测装置10包括矩形积分影像单元110、特征匹配单元120、串列及评分单元130、区块平均单元140、分类器150及人脸及非人脸数据库160。矩形积分影像单元110根据原始影像OI提供矩形积分影像RII。特征匹配单元120根据矩形人脸特征样板决定人脸候选区域HFC，并根据矩形积分影像RII计算矩形人脸特征样板的特征值FV。串列及评分单元130判断人脸候选区域HFC是否符合串列条件？当人脸候选区域HFC符合串列条件，根据特征值FV对人脸候选区域HFC评分。若人脸候选区域HFC的分数小于一阈值时，人脸候选区域HFC即为非人脸区域。