[发明专利]一种基于可变形部件加权的多角度人脸检测方法

权利要求书

1.一种基于可变形部件加权的多角度人脸检测方法，其特征在于，包括模型构建过程和人脸检测过程；所述模型构建过程包括如下步骤：

A1，收集人脸训练样本集和负样本集F_n，将人脸训练样本集中的训练图片进行标记，得到人脸在每个训练图片中的位置和大小；然后将人脸训练样本集分为正式训练集和辅助训练集，为了训练多个模型来实现多角度人脸检测，将正式训练集分为M个子集{oset₁，......，oset_M}，用来训练M个原始部件模型，辅助训练集也分成M个子集{aset₁，......，aset_M}，用来训练部件权重并且和正式训练集的子集一一对应，每两个对应的子集包含特定的偏转角度的人脸；

A2，对于m＝1:M循环执行下面的步骤：

A21，利用oset_m、oset_m的标记以及负样本集F_n训练得到第m个基于判别方法的部件模型(采用星形结构)的参数β_m。假设第m个模型包括n个部件

A22，根据每个部件定位性能的好坏给其赋予适当的权重

所述人脸检测过程包括如下步骤：

B1，对于m＝1:M循环执行下面的步骤：

B11，使用第m个模型来检测图片，对于每一个假设得到与部件相关的分数(j＝0......n-1)，进而求得此假设的得分：

scorem(Lm)=scorem0(Lm)+Σj=1n-1λmj.scoremj(Lm)+bm---(1)]]>

如果score_m(L_m)＞db_m(db_m＝C-T，b_m为常数、C为原始阈值，T为下调幅度)，则认为此假设覆盖人脸区域(称为候选假设)，反之没有覆盖人脸区域。模型m扫描所有可能的假设，将得到候选假设集合

B12，对于k＝1:Tm，循环执行步骤：读取集合中的候选假设采用肤色验证(采用YCbCr表色系统)的方法对候选假设进行肤色验证，如果不能通过验证则将其从集合中剔除；

B2，将步骤B1中M个模型得到的结果合并；

2.根据权利要求1所述的基于可变形部件加权的多角度人脸检测方法，其特征在于，所述步骤B11中参数T限定在[0，1]范围内。

3.根据权利要求1所述的基于可变形部件加权的多角度人脸检测方法，其特征在于，所述步骤A22具体实施步骤为：

A221，对于j＝1:n-1循环执行步骤：保留部件以及中心部件使用此原始残余部件模型(只包含两个部件)对aset_i中的图片进行检测，记录正确检测的图片个数

A222，对于j＝1:n-1循环执行步骤：将权重赋予部件