CN105550635B - 人脸检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是人脸检测方法及装置，所述方法包括：检测第一图片中是否存在人脸；当在第一图片中未检测到人脸后，获取与第一图片关联的第二图片；检测第二图片中是否存在人脸；当在第二图片中检测到人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。本公开可以在未检测到第一图片存在人脸时，对与第一图片关联的第二图片进行人脸检测，当在第二图片中检测到人脸后，进一步判断第一图片中是否本应存在人脸，提高了人脸检测的准确率。

Description

人脸检测方法及装置

技术领域

本公开涉及人脸检测领域，尤其涉及人脸检测方法及装置。

背景技术

在近年来，人脸检测逐渐成为一个重要的研究内容，并且在视频监控、身份验证等方面逐渐得到应用。人脸检测是指对于任意一幅给定的图像，对其进行搜索以确定其中是否含有人脸。

在进行人脸检测时，经常会因为人的姿态和角度，或者外部物体对人脸的遮挡等原因，导致在本应包括人脸的图片中检测不到人脸，降低了人脸检测的准确率。

发明内容

有鉴于此，本公开提供人脸检测方法及装置，以解决人脸检测准确率低的问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种人脸检测方法，所述方法包括：

检测第一图片中是否存在人脸；

当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

可选地，当所述第一图片截取自视频中的第一帧时，所述获取与所述第一图片关联的第二图片包括：

从所述视频中截取与所述第一帧相邻的第二帧，得到所述第二图片。

可选地，所述获取与所述第一图片关联的第二图片包括:

获取所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息；

根据所述第一exif扩展信息获取具备第二exif扩展信息的所述第二图片，其中所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组连拍图片。

可选地，所述获取与所述第一图片关联的第二图片包括:

获取所述第一图片的图片特征参数的第一图片参数值；

根据所述第一图片参数值，在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，其中所述第二图片的所述图片特征参数的第二图片参数值与所述第一图片参数值的第一差值最小。

可选地，所述对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸包括：

获取所述第二图片中位于所述参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值；

根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围；

获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值；

判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

可选地，所述对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸还包括：

当所述目标范围有多个时，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小；

所述判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值包括：

判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种人脸检测装置，所述装置包括：

第一检测模块，用于检测第一图片中是否存在人脸；

获取模块，用于当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

第二检测模块，用于检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

判断模块，用于当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

可选地，当所述第一图片截取自视频中的第一帧时，所述获取模块包括：

截取子模块，用于从所述视频中截取与所述第一帧相邻的第二帧，得到所述第二图片。

可选地，所述获取模块包括：

第一获取子模块，用于获取所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息；

第二获取子模块，用于根据所述第一exif扩展信息获取具备第二exif扩展信息的所述第二图片，其中所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组连拍图片。

可选地，所述获取模块包括:

第三获取子模块，用于获取所述第一图片的图片特征参数的第一图片参数值；

第四获取子模块，用于根据所述第一图片参数值，在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，其中所述第二图片的所述图片特征参数的第二图片参数值与所述第一图片参数值的第一差值最小。

可选地，所述判断模块包括：

第五获取子模块，用于获取所述第二图片中位于所述参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值；

第一确定子模块，用于根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围；

第六获取子模块，用于获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值；

第一判断子模块，用于判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

可选地，所述判断模块还包括：

第二确定子模块，用于当所述目标范围有多个时，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小；

所述第一判断子模块包括：

第二判断子模块，用于判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种人脸检测装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

检测第一图片中是否存在人脸；

当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例中，当对第一图片进行人脸检测未检测到人脸后，可以对与所述第一图片关联的第二图片进行人脸检测，当检测到所述第二图片中存在所述人脸后，进一步判断所述第一图片中是否本应存在人脸，提高了人脸检测的准确率。

本公开实施例中，可以通过截取视频中的相邻帧来得到与所述第一图片关联的第二图片；还可以通过所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息，来获取与所述第一图片处于同一组连拍图片中的所述第二图片；或者还可以根据获取的所述第一图片的图片特征参数的图片参数值，从而在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，本公开实施例通过上述几种方式来获取所述第二图片，进一步提高了对所述第一图片进行人脸检测的准确性。

本公开实施例中，可以根据在所述第二图片中检测到的人脸所在的参照范围，在所述第一图片中确定目标范围，分别在所述参照范围和所述目标范围内提取人脸特征参数的人脸参数值，进而判断所述第一图片中是否本应存在人脸。当所述第一图片中本应存在人脸时，所述人脸位于所述目标范围内，确保了人脸检测的准确性。

本公开实施例中，可以在所述第一图片中确定多个目标范围，在提取多个所述目标范围内的人脸特征参数的人脸参数值后，确定目标人脸参数值，进一步地，根据所述目标人脸参数值确定所述第一图片中是否本应存在人脸，提高了在所述第一图片中进行人脸检测的准确性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种人脸检测方法流程图；

图2A是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测方法流程图；

图2B是本公开根据一示例性实施例示出的一种人脸检测的场景示意图；

图2C是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测的场景示意图；

图2D是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测的场景示意图；

图3是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测方法流程图；

图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种人脸检测装置框图；

图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图；

图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图；

图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图；

图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图；

图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图；

图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图；

图11是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于人脸检测装置的一结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸检测方法的流程图，所述方法可以用于带有摄像头的终端或其他照相摄像设备，包括以下步骤：

在步骤101中，检测第一图片中是否存在人脸。

本公开实施例中涉及的终端可以是各种带有摄像头可以进行照相摄像的智能终端，例如，智能手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等；涉及的照相摄像设备可以是数码相机、数码录像机等。

本步骤中，可以根据相关技术中的人脸检测方法对所述第一图片进行检测，检测过程与相关技术中的检测过程相同，在此不再赘述。

在步骤102中，当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片。

如果在所述第一图片中未检测到所述人脸，说明所述第一图片中不存在所述人脸；或所述第一图片中本应存在所述人脸，但采用相关技术未检测到所述人脸。

当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，本公开实施例中，需要进一步获取与所述第一图片关联的第二图片，以便后续根据所述第二图片中是否存在人脸，判断所述第一图片是否本应存在人脸。

本步骤中，可以采用以下方式中的任意一种获取所述第二图片。

<方式一>第二图片与第一图片截取自同一视频的相邻帧。

当所述第一图片截取自视频中的第一帧时，从所述视频中截取与所述第一帧相邻的第二帧，得到所述第二图片。

在方式一中，由于同一视频的相邻帧之间关联度较大，因此可以通过检测截取自所述第二帧的所述第二图片中是否存在人脸，从而判断截取自所述第一帧的所述第一图片中是否本应存在所述人脸。

可选地，所述第二帧可以是所述视频中处于所述第一帧之前的一帧或者几帧；或者所述第二帧可以是所述视频中处于所述第一帧之后的一帧或者几帧。

<方式二>第二图片与第一图片属于同一组连拍图片。

在方式二中，所述步骤102可以包括：

在步骤102-1中，获取所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息。

可交换图像文件(exchangeable image file，exif)信息可以记录照片的属性信息和拍摄数据，一般存放在图片文件的头部。本公开实施例中，可以根据相关技术从所述第一图片文件的头部获取所述第一exif扩展信息。

在步骤102-2中，根据所述第一exif扩展信息获取具备第二exif扩展信息的所述第二图片，其中所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组连拍图片。

本步骤中，获取到所述第一exif扩展信息后，可以在所述终端或所述照相摄像设备上已经存储的图片库中获取其他图片的exif扩展信息，从中确定具备第二exif扩展信息的所述第二图片，所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组连拍图片。其中，所述第二图片在同一组连拍图片中可以处于所述第一图片之前或之后。

采用此种方式时，由于同一组连拍图片之间关联度较大，如果在所述第一图片中未检测到人脸，但在所述第二图片中检测到所述人脸时，则可以进一步判断所述第一图片中是否本应存在所述人脸。

<方式三>第二图片是一段时间段内与第一图片相似度最大的图片。

在方式三中，所述步骤102可以包括：

在步骤102-1’中，获取所述第一图片的图片特征参数的第一图片参数值。

可选地，所述图片特征参数为尺度不变特征变换(Scale-invariant featuretransform，sift)特征参数或颜色(color)特征参数，本步骤中，可以通过相关技术获取所述第一图片的所述图片特征参数的第一图片参数值。

在步骤102-2’中，根据所述第一图片参数值，在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，其中所述第二图片的所述图片特征参数的第二图片参数值与所述第一图片参数值的第一差值最小。

本步骤中，可以根据所述第一图片参数值，在所述终端或所述照相摄像设备上已经存储的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，其中所述第二图片与所述第一图片相似度最大，即所述第二图片的图片特征参数的第二图片参数值与所述第一图片参数值的第一差值最小。

采用方式三可以确定在所述第一图片拍摄之前或之后的一段时间内，在所述终端或所述照相摄像设备上已经存储的图片库中获取与所述第一图片相似度最大的第二图片。

在步骤103中，检测所述第二图片中是否存在所述人脸。

本步骤中，同样可以根据相关技术中的人脸检测方法对与所述第一图片关联的所述第二图片进行检测。

在步骤104中，当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

本公开实施例中，当在与所述第一图片关联的所述第二图片中检测到所述人脸后，需要进一步判断所述第一图片中是否本应存在所述人脸，所述步骤104可以包括：

在步骤104-1中，获取所述第二图片中位于所述参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值。

可选地，所述人脸特征参数为颜色特征参数，例如肤色等。本步骤中，可以根据在所述第二图片中检测到的所述人脸的所述参照范围，确定包围所述人脸的第一矩形框。进而根据相关技术获取所述第二图片中位于所述第一矩形框内的颜色特征参数的第一人脸参数值。

在步骤104-2中，根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围。

本步骤中，可以根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围，并通过第二矩形框标识出所述目标范围。例如，根据所述第二图片中所述第一矩形框中所包含的第一像素集合中的多个第一像素的像素坐标，在所述第一图片中通过第二矩形框标识出同样处于所述像素坐标的多个第二像素的第二像素集合。

可选地，为了提高人脸检测的准确性，可以根据所述参照范围，在所述第一图片中确定多个目标范围，并将多个所述目标范围同样通过所述第二矩形框标识出来。

在步骤104-3中，获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值。

本步骤中，同样可以根据相关技术获取位于所述第二矩形框内的颜色特征参数的第二人脸参数值。

在步骤104-4中，判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

当所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值小于所述预设阈值时，可以确定所述第一图片中应存在所述人脸，且所述人脸位于所述目标范围内。

本公开实施例中，为了确保人脸检测的准确性，可以根据所述参照范围在所述第一图片中确定多个目标范围，则所述步骤104还可以包括：

在步骤104-31中，当所述目标范围有多个时，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小。

在判断第二差值是否小于所述预设阈值之前，确定目标人脸参数值。所述目标人脸参数值是第二人脸参数值中与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小的。

对应地，所述步骤104-4包括：

判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值。

判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸，且所述人脸位于与所述目标人脸参数值对应的所述目标范围内。

可选地，在本公开实施例中，可以利用第三矩形框在所述第一图片中标识出所述人脸所在的所述目标范围。

上述实施例中，当对第一图片进行人脸检测未检测到人脸后，对与所述第一图片关联的第二图片进行人脸检测，当检测到所述第二图片存在人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否本应存在人脸，提高了人脸检测的准确率。

如图2A所示，图2A是根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测方法的流程图，包括以下步骤：

在步骤201中，检测第一图片中是否存在人脸。

本步骤中，可以根据相关技术中的人脸检测方法对所述第一图片进行检测。

当检测到所述第一图片中存在人脸后，按照相关技术进行处理，否则考虑到可能由于外在物体的遮挡等原因，导致在所述第一图片中未检测到所述人脸，因此需要继续执行步骤202。

在步骤202中，获取与所述第一图片关联的第二图片。

可以根据相关技术从所述第一图片文件的头部获取所述第一图片的第一exif扩展信息，所述第一exif扩展信息指示所述第一图片属于一组连拍图片中的一张。

进一步地，根据所述第一exif扩展信息获取具备第二exif扩展信息的所述第二图片，所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组所述连拍图片。其中，所述第二图片在同一组所述连拍图片中处于所述第一图片之前或之后，且所述第二图片的个数可以为多个。

在步骤203中，检测所述第二图片中是否存在人脸。

本步骤中，同样可以根据相关技术中的人脸检测方法对所述第二图片进行检测。当在任意一张所述第二图片中检测到所述人脸后，执行步骤204，否则结束人脸检测的过程。

在步骤204中，获取所述第二图片中位于检测到的所述人脸所在的参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值。

本步骤中，可以获取所述第二图片中位于所述参照位置范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值，其中所述人脸特征参数可以为颜色特征参数，例如肤色等。可选地，根据在所述第二图片中检测到的所述人脸的所述参照范围，确定包围所述人脸的第一矩形框，如图2B所示。再根据相关技术获取所述第二图片中位于所述第一矩形框内的颜色特征参数的第一人脸参数值。

在步骤205中，根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围。

可选地，可以根据所述参照范围，例如根据位于所述第一矩形框内的第一像素集合中的多个第一像素的像素坐标，在所述第一图片中确定处于同一像素坐标的多个第二像素的第二像素集合，并通过所述第二矩形框标识出来，如图2C所示，可以标识出四个目标范围。

在步骤206中，获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值。

可以根据相关技术获取位于多个所述第二矩形框内的颜色特征参数的第二人脸参数值。

在步骤207中，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值最小。

本步骤中，需要确定与所述第一人脸参数值的第二差值最小的第二人脸参数值作为目标人脸参数值。

在步骤208中，判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸，且所述人脸位于与所述目标人脸参数值对应的所述目标范围内。可选地，利用第三矩形框在所述第一图片中标识出所述人脸的所述目标范围。

在图2C所示的图片中的四个所述目标范围中，通过所述第三矩形框将与所述目标人脸参数值对应的所述目标范围标识出来，如图2D所示。

上述实施例中，由于同一组连拍图片之间关联度较大，如果在所述第一图片中未检测到人脸，可以获取与所述第一图片属于同一组连拍图片的第二图片，在所述第二图片中进行人脸检测。当在所述第二图片中检测到所述人脸，则可以进一步地判断所述第一图片中是否本应存在人脸，并在本应包括人脸的所述第一图片中确定应有的所述人脸的目标范围，通过矩形框标识出来，提高了人脸检测的准确率。

如图3所示，图3是根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测方法流程图，该实施例在前述图2A所示实施例的基础上，详细描述了对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸过程，包括以下步骤：

在步骤301中，获取所述第二图片中位于所述参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值。

本步骤中，可选地，所述人脸特征参数为颜色特征参数，例如肤色等。可以根据在所述第二图片中检测到的所述人脸的所述参照范围，确定包围所述人脸的第一矩形框。再根据相关技术获取位于所述第一矩形框内的颜色特征参数的第一人脸参数值。

在步骤302中，根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围。

本步骤中，可以根据所述参照范围，例如根据所述第一矩形框内的第一像素集合中的多个第一像素的像素坐标，在所述第一图片中确定出处于相同像素坐标的多个第二像素的第二像素集合，将包括所述第二像素集合的范围确定为所述目标范围。可选地，可以在所述第一图片中确定多个目标范围，并通过第二矩形框标识出来。

在步骤303中，获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值。

本步骤中，同样可以根据相关技术获取位于多个所述第二矩形框内的颜色特征参数的第二人脸参数值。

在步骤304中，判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

当所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值小于所述预设阈值时，可以确定所述第一图片中应存在所述人脸，且所述人脸位于所述目标范围内。

本公开实施例中，为了确保人脸检测的准确性，当根据所述参照范围在所述第一图片中确定多个目标范围，在执行步骤304之前，需要先执行步骤303-1。

在步骤303-1中，当所述目标范围有多个时，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小。

在判断第二差值是否小于所述预设阈值之前，确定目标人脸参数值。所述目标人脸参数值是第二人脸参数值中与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小的。

对应地，所述步骤304包括：

判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值。

判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸，且所述人脸位于与所述目标人脸参数值对应的所述目标范围内。

对上述过程进一步举例说明如下。

假设有一组连拍图片，包括图片A、B和C。当对图片进行人脸检测时，在图片B中未检测到人脸，通过获取图片B的exif扩展信息，确定图片B属于一组连拍图片中的一张。获取属于同一组所述连拍图片中的与图片B关联的图片A和C，对图片A和C进行人脸检测，都检测到有人脸。一般情况下，图片B中也应该会含有同一个人的人脸，可能因为图片B中的人脸角度姿态比较大，导致进行人脸检测时检测不到图片B中的人脸。

根据检测到的图片A和C中的人脸的参照范围，分别在图片A和C中用矩形框将人脸标识出来。此时，可以分别提取位于图片A和C的矩形框中的颜色特征参数a的第一人脸参数值。图片B中如果存在所述人脸，则也会有具有和颜色特征参数a类似的颜色特征参数b。

进一步地，根据图片A和C中的人脸的参照范围，在图片B中确定目标范围。可选地，根据图片A和C中的矩形框包含的第一像素集合中第一像素的像素坐标，确定图片B中的处于同一像素坐标的第二像素的第二像素集合，从而将其作为目标范围。可选地，可以在图片B中确定多个目标范围。

分别获取位于多个所述目标位置范围内的颜色特征参数b的人脸参数值，找到一个和颜色特征参数a的人脸参数值最相近的颜色特征参数b作为目标人脸参数值，如果a的人脸参数值和目标人脸参数值之间的第二差值小于预设阈值，则认为图片B中本应存在人脸，且所述人脸位于与所述目标人脸参数值对应的所述目标范围内，可以在图片B中用矩形框标识出所述目标范围。

本公开实施例中，可以对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在所述人脸。可以根据在所述第一图片之前拍摄的第二图片查找所述第一图片中是否有漏检的人脸，也可以根据在所述第一图片之后拍摄的第二图片查找所述第一图片中是否存在漏检人脸；还可以在一个时间段内的关联图片中进行查找是否有漏检的人脸，从而提高了人脸检测的准确性。

与前述人脸检测方法实施例相对应，本公开还提供了人脸检测装置的实施例。

如图4所示，图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种人脸检测装置框图，所述装置包括：第一检测模块410、获取模块420、第二检测模块430和判断模块440。

其中，所述第一检测模块410，被配置为检测第一图片中是否存在人脸；

所述获取模块420，被配置为当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

所述第二检测模块430，被配置为检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

所述判断模块440，被配置为当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

上述实施例中，当对第一图片进行人脸检测未检测到人脸后，对与所述第一图片关联的第二图片进行人脸检测，当检测到所述第二图片存在人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，从而判断所述第一图片中是否本应存在人脸，提高了人脸检测的准确率。

如图5所示，图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，当所述第一图片截取自视频中的第一帧时，所述获取模块420包括:截取子模块421。

其中，所述截取子模块421，被配置为从所述视频中截取与所述第一帧相邻的第二帧，得到所述第二图片。

上述实施例中，通过截取视频中的相邻帧来得到与所述第一图片关联的第二图片，得到的所述第二图片与所述第一图片关联度较大，因此可以通过对所述第二图片进行人脸检测，从而判断所述第一图片中是否本应存在所述人脸，提高了人脸检测的准确性。

如图6所示，图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述获取模块420包括:第一获取子模块422和第二获取子模块423。

其中，所述第一获取子模块422，被配置为获取所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息；

所述第二获取子模块423，被配置为根据所述第一exif扩展信息获取具备第二exif扩展信息的所述第二图片，其中所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组连拍图片。

上述实施例中，通过所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息，来获取与所述第一图片处于同一组连拍图片中的所述第二图片，得到的所述第二图片与所述第一图片关联度较大，提高了人脸检测的准确性。

如图7所示，图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述获取模块420包括:第三获取子模块424和第四获取子模块425。

其中，所述第三获取子模块424，被配置为获取所述第一图片的图片特征参数的第一图片参数值；

所述第四获取子模块425，被配置为根据所述第一图片参数值，在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，其中所述第二图片的所述图片特征参数的第二图片参数值与所述第一图片参数值的第一差值最小。

上述实施例中，根据获取的所述第一图片的图片特征参数的第一图片参数值，从而在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内且与所述第一图片关联度较大的所述第二图片，提高了人脸检测的准确性。

如图8所示，图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述判断模块440包括：第五获取子模块441、第一确定子模块442、第六获取子模块443和第一判断子模块444。

其中，所述第五获取子模块441，被配置为获取所述第二图片中位于所述参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值；

所述第一确定子模块442，被配置为根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围；

所述第六获取子模块443，被配置为获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值；

所述第一判断子模块444，被配置为判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的差值是否小于预设阈值，当所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

上述实施例中，可以根据第二图片中所述人脸所在的参照范围，在所述第一图片中确定目标范围，分别获取所述参照范围内和所述目标范围内的人脸特征参数的人脸参数值，从而判断所述第一图片中是否本应存在人脸，提高了在所述第一图片中确定人脸位置的准确性。

如图9所示，图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图，该实施例在前述图8所示实施例的基础上，所述判断模块440还包括：第二确定子模块445。

其中，所述第二确定子模块445，被配置为当所述目标范围有多个时，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小。

如图10所示，图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种人脸检测装置框图，该实施例在前述图9所示实施例的基础上，所述第一判断子模块444包括：

第二判断子模块4441，用于判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值。

上述实施例中，可以在获取到的多个第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，进一步地，判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，从而判断所述第一图片中是否本应存在人脸，提高了在所述第一图片中确定人脸位置的准确性。

相应的，本公开还提供一种人脸检测装置，所述装置包括有处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：

检测第一图片中是否存在人脸；

当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

如图11所示，图11是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于人脸检测装置1100的结构示意图。例如，装置1100可以是终端，该终端可以具体为移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，智能插座，智能血压计，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图11，装置1100可以包括以下一个或多个组件：处理组件1102，存储器1104，电源组件1106，多媒体组件1108，音频组件1110，输入/输出(I/O)的接口1112，传感器组件1114，以及通信组件1116。

处理组件1102通常控制装置1100的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1102可以包括一个或多个处理器1120来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1102可以包括一个或多个模块，便于处理组件1102和其他组件之间的交互。例如，处理组件1102可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1108和处理组件1102之间的交互。

存储器1104被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1100的操作。这些数据的示例包括用于在装置1100上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1104可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1106为装置1100的各种组件提供电力。电源组件1106可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1100生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1108包括在所述装置1100和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1108包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1100处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1110被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1110包括一个麦克风(MIC)，当装置1100处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1104或经由通信组件1116发送。在一些实施例中，音频组件1110还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1112为处理组件1102和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1114包括一个或多个传感器，用于为装置1100提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1114可以检测到装置1100的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1100的显示器和小键盘，传感器组件1114还可以检测装置1100或装置1100一个组件的位置改变，用户与装置1100接触的存在或不存在，装置1100方位或加速/减速和装置1100的温度变化。传感器组件1114可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1114还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1114还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器，微波传感器或温度传感器。

通信组件1116被配置为便于装置1100和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1100可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1116经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1116还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1100可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1104，上述指令可由装置1100的处理器1120执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。

Claims (13)

1.一种人脸检测方法，其特征在于，所述方法包括：

检测第一图片中是否存在人脸；

当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一图片截取自视频中的第一帧时，所述获取与所述第一图片关联的第二图片包括：

从所述视频中截取与所述第一帧相邻的第二帧，得到所述第二图片。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述第一图片关联的第二图片包括：

获取所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息；

根据所述第一exif扩展信息获取具备第二exif扩展信息的所述第二图片，其中所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组连拍图片。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述第一图片关联的第二图片包括:

获取所述第一图片的图片特征参数的第一图片参数值；

根据所述第一图片参数值，在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，其中所述第二图片的所述图片特征参数的第二图片参数值与所述第一图片参数值的第一差值最小。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸包括：

获取所述第二图片中位于所述参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值；

根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围；

获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值；

判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸还包括：

当所述目标范围有多个时，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小；

所述判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值包括：

判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值。

7.一种人脸检测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一检测模块，用于检测第一图片中是否存在人脸；

获取模块，用于当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

第二检测模块，用于检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

判断模块，用于当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，当所述第一图片截取自视频中的第一帧时，所述获取模块包括：

截取子模块，用于从所述视频中截取与所述第一帧相邻的第二帧，得到所述第二图片。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括:

第一获取子模块，用于获取所述第一图片的第一可交换图像文件exif扩展信息；

第二获取子模块，用于根据所述第一exif扩展信息获取具备第二exif扩展信息的所述第二图片，其中所述第二exif扩展信息指示所述第二图片与所述第一图片属于同一组连拍图片。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括:

第三获取子模块，用于获取所述第一图片的图片特征参数的第一图片参数值；

第四获取子模块，用于根据所述第一图片参数值，在预存的图片库中获取与所述第一图片的时间间隔处于预设时间段内的所述第二图片，其中所述第二图片的所述图片特征参数的第二图片参数值与所述第一图片参数值的第一差值最小。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述判断模块包括：

第五获取子模块，用于获取所述第二图片中位于所述参照范围内的人脸特征参数的第一人脸参数值；

第一确定子模块，用于根据所述参照范围，在所述第一图片中确定目标范围；

第六获取子模块，用于获取所述第一图片中位于所述目标范围内的所述人脸特征参数的第二人脸参数值；

第一判断子模块，用于判断所述第二人脸参数值与所述第一人脸参数值的第二差值是否小于预设阈值，当所述第二差值小于所述预设阈值时，确定所述第一图片中应存在所述人脸。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述判断模块还包括：

第二确定子模块，用于当所述目标范围有多个时，在获取的多个所述第二人脸参数值中确定目标人脸参数值，其中所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值最小；

所述第一判断子模块包括：

第二判断子模块，用于判断所述目标人脸参数值与所述第一人脸参数值的所述第二差值是否小于所述预设阈值。

13.一种人脸检测装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

检测第一图片中是否存在人脸；

当在所述第一图片中未检测到所述人脸后，获取与所述第一图片关联的第二图片；

检测所述第二图片中是否存在所述人脸；

当在所述第二图片中检测到所述人脸后，对比所述第二图片中的参照范围内与所述第一图片中的目标范围内的人脸特征参数，判断所述第一图片中是否应存在人脸，其中所述参照范围是所述第二图片中检测到的所述人脸所在的范围，所述目标范围根据所述参照范围确定。