[发明专利]人脸检测方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质

说明书

一种人脸检测方法，所述方法包括：对待检测图像构造图像金字塔；提取图像金字塔的各层图像的聚合通道特征，得到待检测图像的特征金字塔；利用第一滑动窗口获得待检测图像的多个第一检测框，对述第一检测框进行分类，获得多个候选人脸框；对候选人脸框进行合并；利用第二滑动窗口获得待检测图像的多个第二检测框，对第二检测框进行分类，得到多个候选头‑肩框；对候选头‑肩框进行合并；从合并后的候选头‑肩框中预测人脸，得到预测人脸框；对合并后的候选人脸框和预测人脸框进行合并，得到目标人脸框。本发明还提供一种人脸检测装置、计算机装置及可读存储介质。本发明可以实现快速高检出率的人脸检测。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种人脸检测方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质。

背景技术

行人抓拍常用的方式有人脸检测、头-肩检测、行人检测。因人脸特征明显且稳定，人脸检测是3种检测方法中检出率最高，错检率最低的。但实际应用场景较复杂，人脸角度的变化(仰头，低头，侧脸)，光照的变化(逆光，阴影)，遮挡(墨镜、口罩、帽子)等都会降低人脸的检出率。头-肩检测是将头和肩部作为一个整体检测出来，因头、肩不如人脸特征明显和独特，检测效果较人脸稍差。另外，头-肩检测一般使用边缘特征(HOG)或纹理特征(LBP)，这些特征较复杂，计算耗时。行人检测一般要求检测全身，行人必须全部出现在画面中才能被检出，而实际场景中经常不能满足。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种人脸检测方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质，其可以实现快速高检出率的人脸检测。

本申请的第一方面提供一种人脸检测方法，所述方法包括：

对待检测图像构造图像金字塔；

提取所述图像金字塔的各层图像的聚合通道特征，得到所述待检测图像的特征金字塔；

利用第一滑动窗口按照第一预设步长在所述图像金字塔的各层图像上滑动，获得多个第一检测框，利用训练好的人脸检测模型根据所述特征金字塔对所述第一检测框进行分类，获得多个候选人脸框；

对所述候选人脸框进行合并，得到合并后的候选人脸框；

利用第二滑动窗口按照第二预设步长在所述图像金字塔的各层上滑动，获得多个第二检测框，利用训练好的头-肩检测模型根据所述特征金字塔对所述第二检测框进行分类，得到多个候选头-肩框；

对所述候选头-肩框进行合并，得到合并后的候选头-肩框；

利用训练好的人脸框预测模型从所述合并后的候选头-肩框中预测人脸，得到预测人脸框；

对所述合并后的候选人脸框和所述预测人脸框进行合并，得到目标人脸框。

另一种可能的实现方式中，所述图像金字塔的层数由如下公式确定：

其中，n表示待检测图像的图像金字塔的层数，k_up表示待检测图像上采样的倍数，w_img、h_img分别表示待检测图像的宽度和高度，w_m、h_m分别表示所述人脸检测模型接收的输入图像的宽度和高度，n_octave表示图像金字塔中每两倍尺寸之间的图像的层数。

另一种可能的实现方式中，所述提取所述图像金字塔的各层图像的聚合通道特征包括：

计算所述图像金字塔中部分图像的聚合通道特征，由所述部分图像的聚合通道特征插值得到所述图像金字塔中其他图像的聚合通道特征。

另一种可能的实现方式中，所述人脸检测模型和所述头-肩检测模型是由多个决策树级联形成的分类器。