[发明专利]人脸检测器训练方法、人脸检测方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种人脸检测器训练方法、人脸检测方法及装置。该方法中，在训练阶段构造出弹性的块状局部二值模式特征及相应的第二分类器，寻找合适的第二分类器生成多个第一分类器，通过级联的方法得到多层的第一分类器构成最终的人脸检测器；在检测阶段通过训练过程中学习到的第一分类器或人脸检测器对待检测图像中进行人脸检测，区分出人脸与非人脸，将人脸检测结果合并并输出。该过程中，每个FBLBP特征包括一个基准框与至少一个邻域框，基准框与邻域框的大小相等，各邻域框与基准框的位置无严格的限制，灵活性高，提高鲁棒性的同时降低误检率。

主权项

1.一种人脸检测器训练方法，其特征在于，包括：步骤1、采集人脸和非人脸图像作为训练样本集，提取所述人脸和非人脸图像的弹性的块状局部二值模式FBLBP特征构成FBLBP特征集，所述FBLBP特征用于表示图像局部灰度相对变化的共生信息，所述FBLBP特征包括若干个全等的矩形框、阈值和符号位sign，其中，所述若干个全等的矩形框包括一个基准框和至少一个邻域框，所述符号位sign为-1时，所述阈值为θ0，所述符号位sign为1时，所述阈值为θ1，所述θ0与所述θ1为实数；步骤2、利用所述FBLBP特征和GentleBoost算法进行训练，得到第一分类器，所述第一分类器包括若干个最优第二分类器，每个最优第二分类器通过GentleBoost算法训练所得；步骤3、重复步骤1到步骤2的训练过程，得到多层第一分类器，将多层第一分类器级联成人脸检测器。