[发明专利]一种人脸检测方法及装置

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其步骤包括：

1)对待检测图像进行候选人脸检测，得到候选人脸图像；

2)对所述候选人脸图像进行候选特征提取，得到候选特征；

3)对所述候选特征进行嵌入变换，得到传统嵌入特征或近似嵌入特征；

4)对所述传统嵌入特征或近似嵌入特征，通过分类与回归算法进行验证，得到检测结果；

其中，步骤3)中，所述候选特征通过一个预先构建好的外部特征空间进行嵌入变换后，得到传统嵌入特征或近似嵌入特征；所述外部特征空间为传统外部特征空间或近似外部特征空间所述嵌入变换采用传统的局部线性嵌入方法或快速近似局部线性嵌入方法实现；传统的局部线性嵌入方法利用传统外部特征空间对带噪声的候选特征进行嵌入变换，得到传统嵌入特征；快速近似局部线性嵌入利用近似外部特征空间对带噪声的候选特征进行嵌入变换，得到近似嵌入特征；

所述快速近似局部线性嵌入方法中近似外部特征空间的构造方法，包括以下步骤：

a)对标注好的参考人脸数据集进行候选人脸检测及候选特征提取，判断候选特征属于人脸特征还是非人脸特征，将这些候选特征分别存入参考人脸特征字典和参考非人脸特征字典；

b)对标注好的蒙面人脸数据集进行候选人脸检测及候选特征提取，判断候选特征属于蒙面人脸特征还是蒙面非人脸特征，将这些候选特征分别存入蒙面人脸特征字典和蒙面非人脸特征字典；

c)从上述参考人脸特征字典中选择具有代表性的能够代表上述蒙面人脸特征字典的参考人脸特征字典；

d)从上述参考非人脸特征字典中选择具有代表性的能够代表上述蒙面非人脸特征字典的参考非人脸特征字典；

e)合并上述具有代表性的参考人脸特征字典和具有代表性的参考非人脸特征字典，得到近似外部特征空间。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a)中，通过计算该候选特征对应的候选人脸位置与标注好的人脸位置之间的重叠度来确定，其重叠度用交并比来度量，其中，交并比大于0.7则判断候选特征为参考人脸的特征，交并比小于0.3则判断候选特征为参考非人脸的特征。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b)，通过计算该候选特征对应的候选人脸位置与标注好的人脸位置之间的重叠度来确定，其重叠度用交并比来度量，其中，交并比大于0.6则判断候选特征为蒙面人脸的特征，交并比小于0.4则判断候选特征为蒙面非人脸的特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤c)中采用贪婪算法从参考人脸特征字典中选择具有代表性的参考人脸特征字典；所述贪婪算法是指计算参考人脸特征字典中每个参考人脸特征的损失，得到按损失由小到大升序排列的参考人脸特征列表，取该列表最前面的参考人脸特征来代表蒙面人脸特征；其中所述损失是指每个参考人脸特征与蒙面人脸特征字典的最近邻特征的距离和每个参考人脸特征与蒙面非人脸特征字典的最近邻特征的距离之差。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤d)中采用贪婪算法从参考非人脸特征字典中选择具有代表性的参考非人脸特征字典；所述贪婪算法是指计算参考非人脸特征字典中每个参考非人脸特征的损失，得到按损失由小到大升序排列的参考非人脸特征列表，取该列表最前面的参考非人脸特征来代表蒙面非人脸特征；其中所述损失是指每个参考非人脸特征与蒙面非人脸特征字典的最近邻特征的距离和每个参考非人脸特征与蒙面人脸特征字典的最近邻特征的距离之差。