[发明专利]笑脸检测方法及其系统

权利要求书

1.一种笑脸检测方法，其特征在于，包含以下步骤：

对原始脸部图像进行预处理，所述预处理包括去噪处理和亮度调节处理；

将经所述预处理后的脸部图像，以投票机制的Adaboost算法进行笑脸检测；

输出所述笑脸检测的结果。

2.根据权利要求1所述的笑脸检测方法，其特征在于，在所述对原始脸部图像进行去预处理的步骤中，先进行所述去噪处理，再进行所述亮度调节处理。

3.根据权利要求1所述的笑脸检测方法，其特征在于，所述去噪处理为基于变分法的脸部图像去噪处理，包含以下子步骤：

A1、计算脸部图像中的每个像素在行方向和列方向上的导数；

A2、根据计算的每个像素在行方向和列方向上的导数，计算每个像素的梯度值和梯度模长；

A3、根据每个像素的梯度值和梯度模长，求得每个像素的梯度值和梯度模长之比的散度；

A4、根据以下公式对脸部图像uⁱ进行一次降噪处理：

ui+1=ui+t(div(▿ui(x,y)|▿ui(x,y)|)-λ(ui-u0))]]>

其中，i初始化为0，u⁰表示原始脸部图像，uⁱ⁺¹表示对uⁱ进行一次降噪处理后的脸部图像，表示每个像素的梯度值和梯度模长之比的散度，x和y表示像素的定位坐标，t为用于调节算法速度的算法步长，λ为预设的可调参数，λ越小表示要求图像越光滑；

A5、判断||uⁱ⁺¹-uⁱ||＜ε是否成立，其中所述ε为给定阈值，如果||uⁱ⁺¹-uⁱ||＜ε成立，则将uⁱ⁺¹作为经所述去噪处理后的脸部图像；如果||uⁱ⁺¹-uⁱ||＜ε不成立，则将i＝i+1，重复执行所述步骤A1至所述步骤A5。

4.根据权利要求3所述的笑脸检测方法，其特征在于，所述t和所述λ均为0.01。

5.根据权利要求1所述的笑脸检测方法，其特征在于，所述亮度调节处理包含以下子步骤：

计算待调节的脸部图像中所有像素的灰度的均值；

根据所述计算的所有像素的灰度的均值，将所述待调节的脸部图像中所有像素的灰度，调整到一个定值。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的笑脸检测方法，其特征在于，在所述Adaboost算法中，用于投票的弱分类器为h(x，f，p，θ)，

其中，f(x)为所述弱分类器的特征值，所述f(x)取haar特征值，θ为用于判断所述弱分类器的特征值是否满足笑脸条件的预设阈值，p用于调整不等号的方向，当所述f(x)小于所述阈值θ时，所述p＝1，当所述f(x)大于所述阈值θ时，所述p＝-1；h＝1时表示弱分类器的投票为笑脸，h＝0时表示弱分类器的投票为非笑脸。