[发明专利]一种图像人脸检测方法

摘要

本发明涉及一种图像人脸检测方法，基于大量不同角度人脸二进制编码样本特征和Random Fern模式识别分类器，采用更加方便的训练方法，能够有效适用于各种环境下的人脸检测，克服了现有技术中检测条件的局限性，并且大大提高了人脸检测的精确度。

主权项

一种图像人脸检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤01.收集预设样本数量的训练样本图像，包括非人脸样本图像和人脸样本图像，其中，人脸样本图像包括以人脸正面为中心左右旋转±90°范围内的各幅人脸样本图像；步骤02.按预设模板尺寸设定人脸模板，并在该人脸模板上随机生成预设数量的像素点对，包括水平像素点对和垂直像素点对，并将所有像素点对平均划分成预设数量N个的像素点对组，N≥1，每组有M个像素点对，并对所有像素点对组设定序列；同时分别对每一个像素点对组中的像素点对设定序列，并针对每一个像素点对中的两个像素点按照第一像素点、第二像素点设定先后顺序序列；步骤03.针对所有训练样本图像进行灰度处理，并进行尺寸缩放，保持与人脸模板尺寸相同；然后遍历各幅训练样本图像，针对各幅训练样本图像上与人脸模板中像素点对位置相对应的像素点对进行如下处理：若第一像素点亮度值≥第二像素点亮度值，则定义该像素点对特征值为1；若第一像素点亮度值＜第二像素点亮度值，则定义该像素点对特征值为0；由此，按照人脸模板中像素点对组中像素点对的序列，获得各幅训练样本图像所分别对应的N个二进制数值特征串，每个二进制数值特征串长度为M；步骤04.针对人脸模板中的各个像素点对组，根据一个像素点对对应一个二进制数值和像素点对组中像素点对的序列，分别获得各个像素点对组所对应的所有二进制数值组合，并针对各个像素点对组中所对应的各个二进制数值组合分别初始化一个Positive/Negative计数器，作为Random Fern模式识别分类器的计数器，初始化各个Positive/Negative计数器的初始值为0；步骤05.遍历各幅训练样本图像，若判断该幅训练样本图像为人脸样本图像，则将Random Fern模式识别分类器上与该幅训练样本图像的N个二进制数值特征串相对应的各个像素点对组中相应二进制数值组合的Positive/Negative计数器中的Positive计数器+1；若判断该幅训练样本图像为非人脸样本图像，则将Random Fern模式识别分类器上与该幅训练样本图像的N个二进制数值特征串相对应的各个像素点对组中相应二进制数值组合的Positive/Negative计数器中的Negative计数器+1；由以上过程，实现针对Random Fern模式识别分类器的训练；步骤06.针对被检测图像进行灰度处理，获得被检测灰度图像；然后将被检测灰度图像按预设各级缩放比例进行缩放，获得各幅缩放检测灰度图像；步骤07.分别针对各幅缩放检测灰度图像做如下操作：采用与人脸模板尺寸相一致的窗口在整幅缩放检测灰度图像上获得各个子图像，针对各个子图像采用训练好的Random Fern模式识别分类器进行分类，获得该幅缩放检测灰度图像中的人脸集合；步骤08.分别针对获得的各幅缩放检测灰度图像中的人脸集合，按照缩放检测灰度图像的缩放比例，将人脸集合还原到步骤06中的检测灰度图像上，获得初级人脸检测图像。