CN101408936A - 控制数字图像处理设备进行人脸检测的方法及其设备 - Google Patents
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Abstract
提供一种控制数字图像处理设备进行人脸检测的方法及其设备，该方法包括操作(a)到操作(c)。在(a)中，如果检测到人脸，则存储身体区域的图像信息；在(b)中，如果未检测到人脸，则检测具有在(a)中存储的图像信息的身体；在(c)中，如果在先前身体在(b)中被检测到之后检测到当前身体，则比较先前检测的身体的图像特征与当前检测的身体的图像特征，并根据比较结果来确定人脸的运动状态。
Description
本申请要求于2007年10月12日在韩国知识产权局提交的10-2007-0103177号韩国专利申请的优先权，该申请的全部内容公开于此以资参考。
技术领域
本发明涉及一种控制数字图像处理设备的方法以及采用所述方法的数字图像处理设备，更具体地，涉及一种控制数字图像处理设备从连续输入图像检测人脸的方法以及采用所述方法的数字图像处理设备。
背景技术
传统数字图像处理设备具有从连续输入图像检测人脸的功能。
该人脸检测功能广泛用于数码相机、安全监控装置、响应于面部动作而移动的机器人和自动装置。
数字图像处理设备的一个例子是在实时取景模式下检测人脸并将检测的人脸的区域设置为自动调焦区的数码相机。
所述人脸检测功能在大多数情况下仅通过公知的人脸识别方法所实现。
各种人脸识别技术被作为人脸识别方法所公开。例如，使用人脸几何特征的人脸识别技术使用几何要素(例如，面部特征点(例如眼的中心、鼻尖和嘴角)的位置和大小以及面部特征点之间的距离)来识别个人的人脸。人脸几何特征包括在当输入图像的分辨率减少时最后剩余的元素中。
然而，如果仅使用人脸识别方法来检测人脸，则当将被识别的人脸没有朝向捕获单元时不能够检测到人脸。
发明内容
本发明的目的在于提供一种控制数字图像处理设备以即使当人脸没有朝向捕获单元时也快速检测人脸的方法，以及采用该方法的数字图像处理设备。
根据本发明的实施例，提供一种控制数字图像处理设备以从连续输入图像检测人脸的方法，该方法包括操作(a)到操作(c)。
在(a)中，如果检测到人脸，则存储身体区域的图像信息。
在(b)中，如果未检测到人脸，则检测具有在(a)中存储的图像信息的身体。
在(c)中，如果在先前身体在(b)中被检测到之后检测到当前身体，则比较先前检测的身体的图像特征与当前检测的身体的图像特征，并根据比较结果来确定人脸的运动状态。
根据本发明的另一实施例，提供一种数字图像处理设备，其包括主控制器并从连续输入图像检测人脸，其中，所述主控制器通过采用所述方法来进行操作。
根据控制数字图像处理设备的方法以及采用该方法的数字图像处理设备，如果未检测到人脸，则可使用身体的图像特征来确定人脸的当前方向。因此，即使当将被识别的人脸没有朝向采集单元时也可快速检测到人脸。
附图说明
通过下面结合附图对示例性实施例进行的详细描述，本发明的上述和其他特点和优点将会变得更加清楚，其中：
图1是根据本发明的实施例的将数码相机作为采用控制方法的数字图像处理设备的例子的配置；
图2是示出根据本发明的实施例的图1所示的数码相机处理器(DCP)在人脸检测模式下的人脸识别方法的例子的流程图；
图3是用于描述根据本发明的实施例的图2所示的操作S23(根据人脸的大小和参考坐标来设置身体的大小和参考坐标)的例子的示图；
图4是示出根据本发明的实施例的图1所示的DCP根据图2所示的操作S26(检测具有存储的平均红层次、平均绿层次和平均蓝层次的身体)当先前身体被检测到之后检测到当前身体时(即，由于存储了当前身体的身体区域的平均层次数据而检测到当前身体)确定人脸的运动状态的方法的例子的流程图；
图5是示出根据本发明的实施例的相应于人脸的身体轮廓的例子的示图；
图6是根据本发明的实施例的图5所示的轮廓身体的例子的放大示图；
图7是当图5所示的关注对象面向左面时的身体的例子的示图；
图8是当图5所示的关注对象面向后面时的身体的例子的示图；
图9是示出根据本发明的另一实施例的图1所示的DCP根据图2所示的操作S26(检测具有存储的平均红层次、平均绿层次和平均蓝层次的身体)当先前身体被检测到之后检测到当前身体时(即，由于存储了当前身体的身体区域的平均层次数据而检测到当前身体)确定人脸的运动状态的方法的例子的流程图；
图10是在图9中所示的操作S95中的直方图的转变的曲线图的例子(针对先前检测的身体图像的直方图来获得当前检测的身体图像的直方图的转变)。
具体实施方式
以下将参照附图来详细描述本发明的示例性实施例。
图1是根据本发明的实施例的将数码相机1作为采用控制方法的数字图像处理设备的例子的配置。
参照图1，包括透镜模块和过滤模块的光位置传感器(OPS)以光学方式处理来自将被拍摄的对象的光。OPS的透镜模块包括变焦透镜、聚焦透镜和补偿透镜。如果在实时取景模式或运动图像捕获模式下经由用户输入单元INP将变焦信号输入到微控制器512，则微控制器512控制驱动器510通过驱动变焦马达Mz来移动变焦透镜。
在自动聚焦模式中，包括在数码相机处理器(DCP)507中的主控制器控制微控制器512以控制驱动器510来驱动聚焦马达MF。因此，聚焦透镜移动，在该处理期间，设置聚焦透镜的位置(在该位置，产生图像信号的最高频率分量)，例如，聚焦马达MF的驱动的步数。光圈马达MA是用于驱动补偿透镜来控制光圈的马达。
包括电荷耦合器件(CCD)或互补金属-氧化物半导体(CMOS)的光电转换器(OEC)将从OPS输入的光转化为电模拟信号。DCP 507控制定时电路502来控制OEC以及相关双取样器和模数转换器(CDS-ADC)501。CDS-ADC 501处理从OEC输入的电模拟信号，从电模拟信号中删除高频噪声，调整电模拟信号的幅度，并产生数字图像数据。
实时时钟(RTC)503向DCP 507提供时间信息。DCP 507通过处理从CDS-ADC 501输入的数字图像数据来产生分为亮度信号和色度信号的数字图像数据。
由微控制器512根据从配备有DCP 507的主控制器输出的控制信号来驱动的发光单元LAMP包括自拍灯和相机状态灯。
用户输入单元INP包括：快门释放按钮、功能按钮、电源按钮、变焦按钮和模式按钮。
例如，DCP 507产生的数字图像数据被临时存储在动态随机存取存储器(DRAM)504中。例如，操作DCP 507所需的算法被存储在电可擦可编程只读存储器(EEPROM)505中。例如，用户存储卡被插入存储卡接口(MCI)506和从存储卡接口(MCI)506拔出。例如，操作DCP 507所需的设置数据被存储在闪存(FM)62中。例如，作为用户记录介质的多个存储卡可被顺序插入MCI 506和从MCI 506拔出。
例如，DCP 507产生的数字图像数据被输入到液晶显示器(LCD)驱动器514，从而在彩色LCD板35上显示图像。
例如，在接口单元21中，DCP 507产生的数字图像数据可经由通用串行总线连接器21a或者RS232C接口508和RS232C连接器21b以串行通信的方式被发送，或可经由视频过滤器509和视频输出端口21c被作为视频信号而发送。
音频处理单元513将从麦克风MIC输入的音频信号输出到DCP 507或扬声器SP，或将从DCP 507输入的音频信号输出到扬声器SP。
微控制器512根据从闪光灯和光强度传感器19输入的信号来控制闪存控制器511以驱动闪光灯12。
图2是示出根据本发明的实施例的图1所示的DCP 507在人脸检测模式下的人脸识别方法的例子的流程图。
参照图2，在操作S21，DCP 507进入人脸识别模式。如上所述，各种人脸识别技术被作为人脸识别方法所公开。在当前实施例的例子中，使用了一种使用人脸几何特征的人脸识别技术。也就是说，使用几何要素(例如，面部特征点(例如眼的中心、鼻尖和嘴角)的位置和大小以及面部特征点之间的距离)来识别不同的人脸。几何特征包括在当输入图像的分辨率减少时最后剩余的元素中。
在操作S22，DCP 507确定在操作S21中是否检测到人脸。
如果在操作S22确定检测到人脸，则在操作S23，DCP 507根据人脸的大小和参考坐标来设置身体的大小和参考坐标。此外，在操作S24，DCP 507计算所设置的身体区域的平均红层次R、平均绿层次G和平均蓝层次B并存储计算结果。
否则，如果在操作S22确定没有检测到人脸，则在操作S25，DCP 507确定是否存储了身体区域的平均层次数据。
如果在操作S25确定没有存储身体区域的平均层次数据，则DCP 507在操作S21再次进入人脸识别模式。
否则，如果在操作S25确定存储了身体区域的平均层次数据，则在操作S26，DCP 507检测具有存储的平均红层次R、平均绿层次G的和平均蓝层次B的身体。
上述操作经由操作S27被重复执行，直到产生外部停止信号。
总之，如果没有检测到人脸，则通过使用当人脸先前被检测到时存储的身体的平均层次来检测身体。
图3是用于描述根据本发明的实施例的图2所示的操作S23(根据人脸的大小和参考坐标来设置身体的大小和参考坐标)的例子的示图。也就是说，当一旦从人脸搜索中找到人脸区域31就设置人脸区域31时，如下所述来设置身体区域32。
设置人脸区域31的中心与身体区域32的中心之间的距离B。根据使用数码相机1的国家来不同地设置距离B。
由于已知人脸区域31的水平宽度w和垂直宽度h，故通过将人脸区域31的水平宽度w乘以放大率A来设置身体区域32的水平宽度wA，通过将人脸区域31的垂直宽度h乘以放大率A来设置身体区域32的垂直宽度hA。根据使用数码相机1的国家来不同地设置放大率A。
因此，可相对于人脸区域31的参考坐标(x1，y1)来设置身体区域32的参考坐标(x2，y2)。
图4是示出根据本发明的实施例的图1所示的DCP根据图2所示的操作S26(检测具有存储的平均红层次、平均绿层次和平均蓝层次的身体)当先前身体被检测到之后检测到当前身体时(即，由于存储了当前身体的身体区域的平均层次数据而检测到当前身体)确定人脸的运动状态的方法的例子的流程图。图5是示出根据本发明的实施例的相应于人脸的身体轮廓51的例子的示图。图6是根据本发明的实施例的图5所示的轮廓身体51的例子的放大示图。图7是当图5所示的人脸和身体转到面向左面时的身体的例子的示图。图8是当图5所示的人脸和身体转回面向后面时的身体的例子的示图。
在图5中，如果根据图2所示的操作S26在先前身体被检测到之后检测到当前身体(即，由于存储了当前身体的身体区域的平均层次数据而检测到当前身体)，则将检测的先前身体的轮廓的亮度特征与检测的当前身体的轮廓的亮度特征进行比较，从而，根据比较结果来确定人脸的运动状态。
现将参考图4到图8对当在先前身体被检测到之后检测到当前身体时DCP 507确定人脸的运动状态的方法进行描述。
在操作S41，DCP 507通过针对先前检测的身体的所有轮廓将在相邻像素之间的亮度差值相加来获得轮廓特征值。在本说明书中，亮度是指，例如，包括在亮度(Y)和色度(Cb和Cr)的图像数据中的亮度(Y)。
例如，如果身体轮廓51的像素是第二像素P2和第三像素P3，则针对身体轮廓51将第一像素P1和第二像素P2之间的亮度差值、第二像素P2和第三像素P3之间的亮度差值与第三像素P3和第四像素P4之间的亮度差值相加(参考图6)。对所有轮廓中的每一轮廓执行上述计算，且通过将所有相加的值进行相加而获得的结果变为轮廓特征值。
在操作S43，DCP 507通过针对当前检测的身体的所有轮廓将相邻像素之间的亮度差值相加来获得轮廓特征值。关于其详细描述已在之前的讨论中描述。
在操作S45，DCP 507计算轮廓特征变化率，该轮廓特征变化率是当前检测的身体的轮廓特征值相对于先前检测的身体的轮廓特征值的变化率。
在操作S47，DCP 507根据轮廓特征变化率来确定面部运动状态。例如，关注对象面向后面的情况(图8中的情况)具有比在关注对象面向左面的情况(图7中的情况)更高的轮廓特征值。
根据以上描述的操作，可通过比较先前检测的身体的图像特征与当前检测的身体的图像特征来确定人脸的当前方向。因此，即使当关注的人脸没有朝向捕获单元时也可快速检测到人脸。
图9是示出根据本发明的另一实施例的图1所示的DCP根据图2所示的操作S26(检测具有存储的平均红层次、平均绿层次和平均蓝层次的身体)当先前身体被检测到之后检测到当前身体时确定人脸的运动状态的方法的例子的流程图。图10是在图9中的操作S95中的直方图的转变的曲线图的例子(相对于先前检测的身体图像的直方图来获得当前检测的身体图像的直方图的转变)。
在图9中，通过比较先前检测的身体图像的亮度直方图与当前检测的身体图像的亮度直方图来确定面部运动状态。
现将参考图5、图7和图10对图9所示的当先前身体被检测到之后检测到当前身体时DCP 507确定人脸的运动状态的方法进行描述。
在操作S91，DCP 507根据相应的亮度值相应于像素的个数来获得先前检测的身体图像的直方图101。
在操作S93，DCP 507根据相应的亮度值相应于像素的个数来获得当前检测的身体图像的直方图102。
在操作S95，DCP 507相对于先前检测的身体图像的直方图101来获得当前检测的身体图像的直方图102的直方图转变。
在操作S97，DCP 507根据直方图转变来确定面部的运动状态。例如，如果转变直方图是如图10所示的向上转变，则确定人脸从向左转为向后(参考图7和图8)。
根据先前在前面的讨论中描述的操作，可通过比较先前检测的身体的图像特征与当前检测的身体的图像特征来确定人脸的当前方向。因此，即使当关注的人脸没有朝向捕获单元时也可快速检测到人脸。
如先前在前面的讨论中所述，根据本发明的例子，如果没有检测到人脸，则可使用身体的图像特征来确定人脸的当前方向。因此，即使当将被识别的人脸没有朝向捕获单元时，也可快速检测到人脸。
虽然已经参照本发明的示例性实施例具体显示和描述了本发明，但是本领域的普通技术人员应该理解：在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。
Claims (13)
1、一种控制数字图像处理设备从连续输入图像检测人脸的方法，该方法包括：
(a)如果检测到人脸，则存储身体区域的图像信息；
(b)如果未检测到人脸，则检测具有在(a)中存储的图像信息的身体；以及
(c)如果在先前身体在(b)中被检测到之后检测到当前身体，则通过比较先前检测的身体的图像特征与当前检测的身体的图像特征来确定人脸的运动状态。
2、如权利要求1所述的方法，其中，(a)包括步骤：
(a1)根据检测的人脸的大小和参考坐标来设置身体的大小和参考坐标；以及
(a2)存储在(a1)中设置的身体区域的图像信息。
3、如权利要求1所述的方法，其中，在(a)和(b)中，所述身体区域的图像信息包括身体区域的平均层次。
4、如权利要求3所述的方法，其中，所述身体区域的平均层次包括：身体区域的平均红层次、平均绿层次和平均蓝层次。
5、如权利要求1所述的方法，其中，在(c)中，通过比较之前检测的身体的轮廓的亮度特征与当前检测的身体的轮廓的亮度特征来确定所述人脸的运动状态。
6、如权利要求5所述的方法，还包括步骤：
(c11)通过针对先前检测的身体的所有轮廓，将相邻像素之间的亮度差值相加来获得轮廓特征值；
(c12)通过针对当前检测的身体的所有轮廓，将相邻像素之间的亮度差值相加来获得轮廓特征值；
(c13)计算轮廓特征变化率，该轮廓特征变化率是当前检测的身体的轮廓特征值相应于先前检测的身体的轮廓特征值的变化率；以及
(c14)根据轮廓特征变化率来确定人脸的运动状态。
7、如权利要求6所述的方法，其中，在(c11)和(c12)中，当轮廓的像素是第二像素和第三像素时，针对所述轮廓，将第一像素与第二像素之间的亮度差值、第二像素与第三像素之间的亮度差值、第三像素与第四像素之间的亮度差值相加。
8、如权利要求1所述的方法，其中，在(c)中，通过比较先前检测的身体图像的亮度直方图与当前检测的身体图像的亮度直方图来确定所述人脸的运动状态。
9、如权利要求8所述的方法，还包括步骤：
(c21)根据先前检测的身体图像的相应的亮度值来获得相应于像素的个数的直方图；
(c22)根据当前检测的身体图像的相应的亮度值来获得相应于像素的个数的直方图；
(c23)相对于先前检测的身体图像的直方图来获得当前检测的身体图像的直方图的转变；
(c24)根据直方图转变来确定人脸的运动状态。
10、一种控制数字图像处理设备从连续输入图像检测人脸的方法，该方法包括：
(a)如果检测到人脸，则根据人脸的大小和参考坐标来设置身体的大小和参考坐标；
(b)计算在(a)中设置的身体区域的平均层次并存储计算结果；
(c)如果未检测到人脸，则检测具有在(b)中存储的平均层次的身体；以及
(d)如果在(c)中检测到身体之后检测到当前身体(即，由于存储当前身体的身体区域的平均层次数据而检测到当前身体)，则通过比较先前检测的身体的图像特征与当前检测的身体的图像特征来确定人脸的运动状态。
11、如权利要求10所述的方法，其中，在(b)和(c)中，所述身体区域的平均层次包括：身体区域的平均红层次、平均绿层次和平均蓝层次。
12、一种数字图像处理设备，其包括主控制器并从连续输入图像检测人脸，其中，所述主控制器采用权利要求1所述的方法。
13、一种数字图像处理设备，其包括主控制器并从连续输入图像检测人脸，其中，所述主控制器采用权利要求10所述的方法。
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