[发明专利]一种基于深度相机的人脸误检优化方法、系统及人脸检测设备

说明书

本发明公开了一种基于深度相机的人脸误检优化方法、系统及人脸检测设备，包括：S1、获取目标区域的彩色图像和深度图像；S2、对彩色图像进行人脸区域检测，得到初始人脸框和人脸关键点；S3、将初始人脸框与彩色图像结合并进行裁剪得到人脸图像，进行图像分类，得到第一人脸区域图像；S4、检测人脸关键点在深度图像上的深度值，获得第二人脸区域图像；S5、根据人脸关键点的位置信息，求取人脸的旋转角度并将人脸进行重投影，以对第二人脸区域图像进行筛选，剔除大角度偏向人脸以确认最终人脸区域。本发明提高了人脸关键点定位的准确率，且减少了每个关键特征点单独判断带来的误差累积，从而有效降低了人脸检测的误检率。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度相机的人脸误检优化方法、系统及人脸检测设备。

背景技术

随着图像处理技术以及光学摄像技术等的发展，人脸检测技术已得到快速发展，并应用到各个领域中，如：在门禁、电子消费产品的开机以及使用过程中的身份验证等领域，通过人脸检测以进行身份验证；在安防监控等领域，通过人脸检测以搜索检测出目标物体并进行监控。

人脸检测是指对于任意一幅指定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否包含有人脸，如果有包含人脸，则返回该人脸的位置信息；人脸检测是人脸识别、安防监控领域中一个重要的组成部分。

误检率作为为评价人脸检测的一个重要的指标，如果误检率越低，则检测的精度就越高，漏检错检就越少，所以人脸检测中都希望尽量能降低误检率。当前的人脸检测方法中，一般是采用单个模型输出人脸检测的结果和人脸关键点的信息，然而，使用单个模型的缺点是容易把非人脸的区域认为是人脸区域或者将大角度的测量也引入其中，导致误检率较高，影响后续的人脸比对和人脸识别，为后续的执行带来很大的干扰和增加人工甄别的成本。因此，有必要提供一种技术方案，以对人脸误检进行优化，提升检测的准确率。

上述背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度相机的人脸误检优化方法、系统及人脸检测设备，以解决上述背景技术问题中的至少一种问题。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一种基于深度相机的人脸误检优化方法，包括如下步骤：

S1、获取目标区域的彩色图像和深度图像；

S2、对所述彩色图像进行人脸区域检测，得到初始人脸框和人脸关键点；

S3、将所述初始人脸框与所述彩色图像结合并进行裁剪得到人脸图像，对所述人脸图像进行图像分类，得到第一人脸区域图像；

S4、结合所述人脸关键点与所述第一人脸区域图像，进一步检测所述人脸关键点在所述深度图像上的深度值，获得第二人脸区域图像；

S5、根据所述人脸关键点在所述第二人脸区域图像的位置信息，求取人脸的旋转角度并将所述人脸进行重投影，以对所述第二人脸区域图像进行筛选，剔除大角度偏向人脸以确认最终人脸区域。

进一步地，步骤S1中，通过控制采集设备采集目标区域的所述彩色图像和所述深度图像；其中，所述采集设备为深度相机。

进一步地，步骤S1中，还包括：对所采集到的所述深度图像与所述彩色图像进行配准，以确定所述深度图像与所述彩色图像中的像素之间的对应关系。

进一步地，步骤S2包括：

S20、将所述彩色图像传输至主干特征提取网络，输出第一有效特征层；