[发明专利]一种针对多姿态人脸的人脸检测系统及方法

权利要求书

1.一种针对多姿态人脸的人脸检测系统，其特征在于，包括：前端检测器和后端检测器，其中，

所述前端检测器包括多层分类器，所述多层分类器中的每一层包含至少两个并列的分别针对不同姿态人脸的第一类分类器，用于对候选的人脸与非人脸窗口进行区分，其中，按照从所述前端检测器的输入端至输出端的顺序，较低层上的所述第一类分类器的数目不多于较高层上的所述第一类分类器的数目；

所述后端检测器包括采用深度神经网络的一个第二类分类器，用于进一步区分所述前端检测器的检测结果中的人脸和非人脸，所述第二类分类器对应于人脸的所有姿态。

2.根据权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述前端检测器的所述多层分类器中靠前的至少一层分类器采用LAB特征进行分类，靠后的至少一层分类器采用Haar特征进行分类。

3.根据权利要求1或2所述的人脸检测系统，其特征在于，所述前端检测器的第一层上有5个并列的AdaBoost分类器，分别对应于左全侧面人脸、左半侧面人脸、右全侧面人脸、右半侧面人脸、准正面人脸的姿态；所述前端检测器的第二层上有2个的卷积神经网络分类器，其中一个卷积神经网络分类器对应于左全侧面人脸和右全侧面人脸的姿态，另一个卷积神经网络分类器对应于左半侧面人脸、右半侧面人脸和准正面人脸。

4.根据权利要求3所述的人脸检测系统，其特征在于，所述前端检测器的第二层上的卷积神经网络分类器具有一个卷积层、一个池化层和两个全连接层。

5.根据权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述第一类分类器包括采用能快速计算的特征的分类器，和/或采用能够快速计算的算法的分类器。

6.根据权利要求5所述的人脸检测系统，其特征在于，所述能快速计算的特征包括LAB、Haar、加速的SIFT特征，和/或SURF特征。

7.根据权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述第一类分类器包括级联分类器、基于部件模型的分类器，和/或基于神经网络模型的分类器。

8.根据权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述不同姿态人脸 包括根据人脸头部平面外左右旋转的角度、平面外上下旋转的角度，和/或平面内旋转的角度划分的不同角度范围。

9.根据权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述第二类分类器包括由至少两个深度神经网络级联构成的分类器。

10.一种用于根据权利要求1至9中任一项所述的人脸检测系统的人脸检测方法，包括：

步骤1，输入待检测窗口；

步骤2，通过所述前端检测器分别确定所述待检测窗口是否为特定姿态的人脸；

步骤3，通过所述后端检测器统一确定所述步骤2中所有被确定为特定姿态的人脸的待检测窗口是否为人脸；

步骤4，将所述步骤3中所有被确定为人脸的待检测窗口标记为人脸窗口。

11.根据权利要求10所述的人脸检测方法，其中，

所述步骤2还包括:滤除所有被确定为非特定姿态的人脸的窗口；和/或，

所述步骤3还包括:滤除所有被确定为非人脸的窗口。

12.根据权利要求10或11所述的人脸检测方法，其中，所述步骤4还包括:将所述步骤3中所有被确定为人脸的待检测窗口进行窗口合并，并将合并后的窗口标记为人脸窗口。