[发明专利]人脸检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取需要进行人脸检测的待检测图像；

按照预设的多个尺度的模板的要求，依次对所述待检测图像进行归一化处理，获得多个归一化图像；

针对每个所述归一化图像，提取所述归一化图像的多个通道特征；

使用预先训练好的二类分类模型，对多个所述归一化图像的多个通道特征进行分类，以对人脸进行检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个尺度的模板分别为24*24的模板、32*32的模板、48*48的模板、64*64的模板以及96*96的模板，所述二类分类模型为Boosting模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述归一化图像，提取所述归一化图像的多个通道特征包括：

针对每个所述归一化图像，提取所述归一化图像中每个像素点的亮度特征以及色度特征；

确定每个所述像素点的水平梯度分量以及垂直梯度分量；

根据所述水平梯度分量以及所述垂直梯度分量，确定梯度幅值以及梯度方向；

根据所述梯度方向，将所述梯度幅值划分为多个区间，并生成梯度直方图特征；

将所述亮度特征、所述色度特征、所述梯度幅值以及所述梯度直方图特征确定为所述归一化图像的多个通道特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取需要进行人脸检测的待检测图像之前，所述方法还包括：

获取需要进行人脸训练的多个正样本人脸图像以及多个负样本非人脸图像；

按照所述多个尺度的模板的要求，依次对所述多个正样本人脸图像进行归一化处理，获得多个正样本归一化图像，以及依次对所述多个负样本人脸图像进行归一化处理，获得多个负样本归一化图像；

针对每个所述正样本归一化图像以及每个所述负样本归一化图像，提取所述正样本归一化图像的多个通道特征以及提取所述负样本归一化图像的多个通道特征；

对所述正样本归一化图像的多个通道特征以及所述负样本归一化图像的多个通道特征进行训练，获得二类分类模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用第一标识对所述正样本归一化图像的多个通道特征进行标记；

使用第二标识对所述负样本归一化图像的多个通道特征进行标记；

所述对所述正样本归一化图像的多个通道特征以及所述负样本归一化图像的多个通道特征进行训练，获得二类分类模型包括：

对标记后的所述正样本归一化图像的多个通道特征以及标记后的所述负样本归一化图像的多个通道特征进行训练，获得二类分类模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述使用预先训练好的二类分类模型，对多个所述归一化图像的多个通道特征进行分类，以对人脸进行检测包括：

使用预先训练好的二类分类模型，对多个所述归一化图像的多个通道特征进行分类，获得分类结果；

若所述分类结果为所述第一标识，则确定所述待检测图像中存在人脸，并输出人脸位置信息；

若所述分类结果为所述第二标识，则确定所述待检测图像中不存在人脸。

7.一种人脸检测装置，其特征在于，所述人脸检测装置包括：

获取单元，用于获取需要进行人脸检测的待检测图像；

处理单元，用于按照预设的多个尺度的模板的要求，依次对所述待检测图像进行归一化处理，获得多个归一化图像；

提取单元，用于针对每个所述归一化图像，提取所述归一化图像的多个通道特征；

分类检测单元，用于使用预先训练好的二类分类模型，对多个所述归一化图像的多个通道特征进行分类，以对人脸进行检测。

8.根据权利要求7所述的人脸检测装置，其特征在于，所述提取单元针对每个所述归一化图像，提取所述归一化图像的多个通道特征包括：

针对每个所述归一化图像，提取所述归一化图像中每个像素点的亮度特征以及色度特征；

确定每个所述像素点的水平梯度分量以及垂直梯度分量；

根据所述水平梯度分量以及所述垂直梯度分量，确定梯度幅值以及梯度方向；

根据所述梯度方向，将所述梯度幅值划分为多个区间，并生成梯度直方图特征；

将所述亮度特征、所述色度特征、所述梯度幅值以及所述梯度直方图特征确定为所述归一化图像的多个通道特征。