[发明专利]一种自适应扩展系数的人脸裁剪优化方法

说明书

本发明提供一种自适应扩展系数的人脸裁剪优化方法，包括：S1参数定义及初始化；S2人脸区域检测：S2.1人脸检测；S2.2人脸筛选；S2.3人脸区域判断；S3计算扩展系数：S3.1计算当前帧人脸比例系数；S3.2计算历史人脸比例系数；S3.3计算扩展系数；S4人脸扩展及裁剪：S4.1人脸扩展：人脸在中心区域，scalar≈1.0，扩展系数仅在很小范围内波动，不需要做大调整；如果人脸在边界区域，scalar1.0，在进行人脸扩展时，需要适当增大扩展系数，保证人脸实际的特征点能够在裁剪框内；scalar1.0，在进行人脸扩展时，需要适当减小扩展系数，以便尽可能减少背景扩充的干扰；S4.2按照扩展后的裁剪框对角坐标B_0c(x_0c,y_0c)，B_1c(x_1c,y_1c)裁剪相应人脸图片并送入后续识别模块；S5返回，读取下一帧图像，执行S2。

技术领域

本发明涉及智能视频处理技术领域，特别涉及人脸检测中的一种自适应扩展系数的人脸裁剪优化方法。

背景技术

目前人脸识别技术广泛应用于身份认证、安检、门禁等系统。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。其中人脸图像采集及检测这个环节裁剪的人脸会直接影响人脸识别的结果，通常为了增加人脸识别精度，输入识别模型的人脸会裁剪掉无关的背景信息以及易变化的特征(发型等)，一般的裁剪方法是根据检测的人脸特征点，尽最大可能将人脸特征裁剪下来而又不引入过多的背景干扰信息。

在人脸检测时，人脸是一个实时运动的目标，在出现人脸移动幅度较大而使得检测画面内的人脸不完整，如图1中的Face2、Face3所示，额头、耳朵或下巴出画，这时，特征点的位置(五角星标记位置)与实际特征点位置(小圆圈表示眼睛，弧线表示嘴部)会发生相对偏移，如果采用固定的扩展系数进行人脸扩充，会导致人脸扩充不够(眼睛、脸颊等信息丢失)或者人脸扩充过多(背景、脖子等信息入画较多)。

发明内容

为了解决上述问题，本方法目的在于：提出一种自适应扩展系数的方法进行实时调整人脸裁剪框，以改善在目标人脸不完整时因特征点偏差造成的扩充区域不合理的问题。

具体地，本发明提供一种自适应扩展系数的人脸裁剪优化方法，所述方法包括以下步骤：

S1.参数定义及初始化：

1)人脸五个特征点坐标：P₀(x₀，y₀)，P₁(x₁，y₁)，P₂(x₂，y₂)，P₃(x₃，y₃)，P₄(x₄，y₄)；

2)人脸检测框对角坐标：B_0d(x_0d，y_0d)，B_1d(x_1d，y_1d)；

3)当前帧人脸比例系数：k，其中带下标的k_i与k同意义，下标表示第i帧的人脸比例系数k，k₀＝1.0；

4)历史平均人脸比例系数：其中带下标的与同意义，下标表示第i帧之前的一段时间内的平均人脸比例系数其中

5)扩展系数：λ＝1.8*scalar，其中1.8为经验值，scalar初始化值1.0；

6)人脸裁剪框对角坐标：B_0c(x_0c，y_0c)，B_1c(x_1c，y_1c)；