CN106462736B - 用于人脸检测的处理设备和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于快速人脸检测的处理设备(102)和方法(200)。公开了一种用于在至少一个图像中检测至少一个人脸的存在的方法(200)。所述方法(200)包括基于为所述至少一个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；估计(204)边界框；以及在所述边界框内搜索(206)以在所述至少一个图像中检测所述至少一个人脸的存在。本发明公开了任意分类器的使用，所述分类器在任意特征表示之上运行以识别人脸块，随后使用掩码系统来识别边界框。本发明适用于以下领域但不限于：手持式终端/设备、HD视频监控，以及基于人脸检测的摄像机自动聚焦。

Description

用于人脸检测的处理设备和方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种人脸检测处理方法和一种用于人脸检测的处理设备。
背景技术
人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，因为它具有广泛的潜在应用前景，例如，视频监控、人机交互、人脸识别、安全认证，人脸图像数据库管理等。人脸检测是为了确定给定图像内是否存在任何人脸，并且如果存在一个或多个人脸，则返回每个人脸的位置和范围。
当今，高清摄像机是一种经济实惠的商品，并且被广泛用于所有类型的应用，例如视频监控。以人脸检测为形式的视频分析必须匹配摄像机的高分辨率输出，因此这些算法的性能对于分析的整体性能非常关键。
人脸检测算法通常在智能手机、生物度量设备中使用以检测并识别人脸。当今的所有智能手机均具备一个特征，即通过匹配人脸可以解锁手机。该应用的核心是需要快速人脸检测算法。人脸检测引擎的示例性输出在图1中示出。
现有技术公开了人脸检测框架，该框架本质上是基于AdaBoost的级联分类器子系统并且已经产生高准确性和实时性能。AdaBoost是“自适应增强”的缩写，是一种机器学习元算法，其可结合许多其它类型的学习算法使用来提高它们的性能。尽管性能与图像/视频帧的分辨率成正比。
人脸检测算法的一般总体过程在图2中示出，并且现有技术中可用的任何人脸检测算法的模块包括但不限于：
特征表示模块：任何人脸检测(FD)系统使用某种特征表示，特征表示可以识别人脸特征并通过可以将总体输出视作人脸或非人脸的方式关联这些特征。特征表示的示例为Viola-Jones在现有技术文档中公开的Haar、Ahonen等人在现有技术文档“使用局部二进制模式的人脸描述：在人脸识别中的应用(Face description with local binarypatterns:Application to face recognition)”中公开的局部二进制模式(LBP)，以及Froba等人在现有技术“使用修正的统计变换的人脸检测(Face detection with themodified census transform)”中公开的修正的统计变换(MCT)等。这些都是替代性表示(代替像素强度)，这些表示通常具有更好的光照不变性，并且姿态/表情存在细微变化。
分类器模块：分类器模块提供了一种方式来关联多个特征。示例为在Viola-Jones中公开的级联Adaboost分类器、由Ozuysal等人在“特定类型多视图对象定位的姿态估计(Pose estimation for category specific multi-view object localization)”中公开的支持向量机(SVM)。
搜索空间发生器模块：考虑到图像/视频帧，人脸可以出现在任意“位置”和任意“尺度”。因此，FD逻辑必须(使用滑动窗口方法)搜索人脸“在所有位置”和“在所有尺度”的可能性。这通常导致即使在低分辨率图像中也要扫描数十万个窗口。
另外，存在各种算法，例如基于边界框的算法，该算法尝试识别可能检测到人脸的边界框。因此，人脸检测分类器现在必须只在该边界框内搜索，从而大大提高检测速度。估计的边界框和人脸框在图3中示出。
然而，应理解并不总是需要在估计的边界框内找到人脸。其次，估计的边界框可能不以人脸为中心。
滑动窗口方法是生成用于对象检测并由Viola-Jones在上述文档中所公开的搜索空间的最常见的技术。在每个位置对分类器进行评估，并且分类器响应高于预设阈值时检测到对象。在Viola-Jones现有技术中公开的级联通过迅速拒绝背景噪声并花费更多的时间在类似对象的区域中来加速检测。尽管引入了级联，但是使用细网格间距进行扫描的计算成本仍然很高。
为了提高扫描速度，一种方法是训练具有扰动训练数据的分类器来处理对象位置中的小位移。但是，这极大地增加了整体模型中所需的弱分类器的数目，因为训练数据很嘈杂(没有对齐/扰动)。
另一种简单方法是增加网格间距(减少被评估的窗口的数目)。然而，随着网格间距增大，检测数量急剧减少。
如图4所示，在图中(蓝线)，我们可以看到随着网格间距的增大，普通全脸分类器的准确性呈指数式下降。
此外，Venkatesh等人的其它现有技术文档“用于快速人脸检测的人脸边界框(Face Bounding Box for faster face detection)”公开了一种减少漏检测的数目同时在使用滑动窗口方法进行对象检测时增加网格间距的技术。
所公开的技术训练使用决策树的分类器Cpatch并且在普通网格上对Cpatch分类器评估，而主分类器Cobject放置在Cpatch所预测的位置上。LHS(左手侧)图示出了具有在不同颜色的矩形中示出的不同块位置的简单人脸。块的大小为wp×hp，并且所有块作为决策树的输入。决策树的叶子节点对应于被识别的块。RHS图示出了叶子节点上识别的块和全脸的对应偏移。
该技术的核心思想是使用基于决策树的方法，然后使用Cpatch分类器作为预处理步骤。基于决策树的方法使用非常轻量和简单的特征，例如像素强度值。实际的Cobject分类器只能处理来自Cpatch分类器的的输出。因此，如果Cpatch分类器能够移除大部分窗口，那么Cobject分类器要处理的工作相对较少，从而导致性能提高。Venkatesh等人所公开的用于快速人脸检测技术的人脸边界框在图5中示出。
存在其它基于肤色分割的方法来加速人脸检测算法。这些技术尝试检查发现肤色的图像部分，随后尝试只将人脸检测应用于口袋/子窗口。
然而，上述技术导致准确性下降。如图4所示，线条示出了Venkatesh等人所公开的技术的数据。它提高了准确性但仍低于所需值。例如对于6×6的网格间距，准确性显示为约80％，这较最高值几乎下降了15-18％。虽然所有公开的技术和用于人脸检测的可用技术可用于准确的人脸检测，但它们仍然存在的最大问题就是检测过程要耗费较长的时间，因此需要进一步缩短检测处理时间，并提高检测准确率。另外，现有图像处理或人脸检测算法需要高端处理，并且相应地需要涉及更高成本的高端处理高级硬件。此外，由于图像处理或人脸检测算法需要高端处理，所以出于该目的，在该过程中CPU的使用率增加。
鉴于上述讨论的缺点和限制，需要一种提供以更高的检测准确性和较少的处理时间进行人脸检测的有效技术，该技术必须使用低成本的硬件并且必须具有较低的CPU使用率。
发明内容
提供本发明内容来引入与处理设备和用于快速人脸检测的方法相关的概念，这些概念在详细描述中进一步描述。本发明内容并不旨在识别所要求保护的主题的必要特征，也不旨在用于确定或限制所要求保护的主题的范围。
上述问题得到解决并且通过提供人脸检测处理方法和用于快速人脸检测的处理设备在本发明中实现技术方案。
在各种实施例中，本发明通过提供人脸检测处理方法和用于快速人脸检测的处理设备解决了现有技术中的不足之处。
在一项实施方式中，鉴于上述讨论的困难，本发明的目标是提供一种能够在至少一个图像中检测至少一个人脸的存在的图像处理方法，这将不需要较大的存储容量；这将能够实时或离线执行高速处理；这可以以较低的成本来制造；这可以以极小的误判概率肯定地检测指定模式。
在一项实施方式中，公开了一种甚至可在低端硬件上使用的人脸检测方法。该技术保证了人脸检测方法的CPU使用率极低，因此，可以在低成本的硬件中使用。
在一项实施方式中，一种估计图像中的人脸的边界框的有效技术使得后续的全脸分类器可以只在边界框内应用。
在一项实施方式中，本发明中所公开的技术涉及以较高的像素位移滑动搜索窗口，使得扫描的窗口的总数大大降低。
在一项实施方式中，公开了一种在增加滑动像素位移时定位人脸块但不影响总体人脸分类器的输出的机制。在普通的FD系统中，所使用的网格间距是1×1，即每个(x，y)方向移动1个像素。所公开的本发明实现了网格间距为6×6，即在x和y方向滑动窗口移动了6个像素。这实现了总降低/窗口压缩为36:1，即在理想场景下，性能增加可以约为36(6×6)倍。
在一项实施方式中，给出特定考虑维持甚至在更高像素位移情况下本技术的准确性。
在一项实施方式中，公开了一种识别人脸块而非全脸来以较高的像素位移估计边界框，随后使用该边界框来搜索人脸的存在的技术。
相应地，在一项实施方式中，公开了一种用于在至少一个图像中检测至少一个人脸的存在的方法(200)。所述方法(200)包括基于为所述至少一个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；估计(204)边界框；以及在所述边界框内搜索(206)以在所述至少一个图像中检测所述至少一个人脸的存在。
在一项实施方式中，公开了一种处理设备(102)。所述处理设备(102)包括存储指令的存储器(108)，当一个或多个处理器(104)执行所述指令时，使得所述一个或多个处理器(104)执行由以下步骤组成的操作：基于为至少一个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；估计(204)边界框；以及在所述边界框内搜索(206)以在所述至少一个图像中检测所述至少一个人脸的存在。存储指令的所述非瞬时性计算机可读存储介质(108)和所述一个或多个处理器(104)是处理设备(102)的一部分。
在一项实施方式中，公开了一种处理设备(102)。所述处理设备(102)包括能够存储一个或多个图像和其它数据的一个或多个存储设备(402)；以及人脸检测器(404)。所述处理设备(102)用于执行包括以下步骤的操作：基于为所述一个或多个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；估计(204)边界框；以及在所述边界框内搜索(206)以在所述一个或多个图像中检测所述至少一个人脸的存在。
在一项实施方式中，创建(202)所述图像块地图包括识别(302)所述至少一个窗口的所述多个人脸块，其中所述至少一个窗口是所述至少一个人脸的检测到的人脸区域；使用所述识别的多个人脸块训练(304)块分类器；评估(306)所述训练的块分类器；以及使用预定义的网格间距将所述块分类器应用(308)于所述窗口，从而创建(202)所述图像块地图。
在一项实施方式中，本发明提供了某些优势，包括但不限于：
本发明在不影响准确性的情况下将人脸检测时间提升好几倍。
本发明甚至可在具有高清视频/图像的实时系统中使用。
本发明适用于通用对象检测且不受限于人脸域。
这些和其它的特征和优势将在说明性实施例的以下详细描述中变得明显，该详细描述将结合附图一起阅读。
附图说明
该详细描述是参考附图描述的。在附图中，参考编号最左边的数字表示所述参考编号在该附图中首次出现。附图中使用的相同数字指代相似的特征和部件。
相应的引用字符在不同的视图中表示相应的部分。本文提出的范例示出本发明的优选实施例，且这类范例不应被解释为以任何方式限制本发明的范围。
图1示出了根据本主题的实施例所示的人脸检测引擎(现有技术)的输出。
图2示出了根据本主题的实施例所示的人脸检测算法(现有技术)的流程。
图3示出了根据本主题的实施例所示的估计的边界框和人脸框(现有技术)。
图4示出了根据本主题的实施例所示的显示网格间距对检测准确性(现有技术)的影响的图。
图5示出了根据本主题的实施例所示的快速人脸检测(现有技术)的人脸边界框。
图6示出了根据本主题的实施例所示的基于边界框的(现有技术)的检测流程图。
图7示出了根据本主题的实施例所示的由一个或多个处理器(104)执行在所述至少一个图像中检测至少一个人脸存在的操作。
图8示出了根据本主题的实施例所示的用于在至少一个图像中检测至少一个人脸存在的方法(200)。
图9示出了根据本主题的实施例所示的用于创建(202)所述图像块地图的方法。
图10示出了根据本主题的实施例所示的用于在至少一个图像中检测至少一个人脸存在的专用处理设备(102)。
图11示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸块分类。
图12示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸块示例。
图13示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸块掩码操作。
图14示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的边界框内的后续局部搜索。
图15示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸检测流程图。
应理解，附图的目的在于示出本发明的概念并且附图可能不按比例绘制。
具体实施方式
为了使本申请的上述目的、技术方案和优点更易于理解，下文描述了实施例和附图。
结合所附权利要求和附图，在下面具体实施方式中，本领域的技术人员将更明确本发明的目的、优点和其他创新性。
描述了用于快速人脸检测的处理设备和方法。所公开的本技术使用基于块的方法用于识别人脸块，随后在边界框中应用全脸分类器。
与引用的现有技术以及现有技术中可用的技术相比，本技术的特征是形成块的方式，用于训练块的特征以及定义边界框的方式。
在一项实施方式中，本技术可分类为图15所示的三个主要步骤：
应用块分类器步骤：将块分类器应用于通过设置6×6的网格间距得到的窗口。
估计边界框步骤：我们从步骤1得到了图像地图，然后应用掩码检测实际上映射到人脸块的窗口的块数目。
在边界框内搜索步骤：一旦找到36×36的边界框，本方法通过使用1×1的攻击网格间距在边界框内进行搜索，其中使用的网格间距为1×1，即在每个(x，y)方向移动1个像素。
在一项实施方式中，当考虑块时，将人脸框周围的区域分块。图11示出了使用的不同块，每个块的颜色不同。在一项实施方式中，人脸模板大小为24×24，并且使用以24×24的人脸区域为中心的36×36的区域形成块。在考虑6×6的网格间距的最坏情况下假设该区域。在一项示例中，人脸框是图像中待识别的人脸/对象占据的实际区域。在一项实施方式中，通过任何已知的人脸检测器或现有技术中可用的检测技术获取人脸框。
在一项实施方式中，通过使用图11所示的9个不同类型的块样板训练决策树来实现训练块分类器Cpatch。树的叶子节点将识别块类型。修正的统计转换(MCT)技术可用于特征表示而不是用于早前方法中提及的简单二进制测试。对于决策树，基于一对多方法，即一个块对剩余块将节点分开。此外，可能不使用训练中的非人脸样本。应理解，Cpatch分类器的目的在于准确识别人脸块，而不是区分人脸块和非人脸。
在一项实施形式中，通过使用Cpatch分类器实现对Cpatch分类器的评估。在本发明中，分类器的应用和边界框估计在现有方法中大不一样。在分类器上将Cpatch应用于网格间距为6×6的所有窗口。当每个窗口提供某个块类型时，为网格间距为6×6的每个窗口创建基于识别的块的图像块地图。图像块类型和形成在图12中示出。在一项示例中，所述图像块地图可包括但不限于排列在不同矩形中的不同块位置信息。块的大小可以是如图11所示的wp×hp，并且提供所有块作为决策树的输入。决策树的叶子节点对应于被识别的块。在一项示例中，图像块地图可包括不同块的像素位置的排列。此外，可通过现有技术中的任意现有技术获取图像块地图。
在一项实施方式中，一旦获取到图像块地图，在图像块地图上应用矩阵掩码[1,2,3；4,5,6；7,8,9]检查人脸周围有多少已匹配的块。在一项实施方式中，可考虑允许的误差为4，即如果掩码中的4个或4个以上类型匹配，那么选择36×36的区域作为可能的人脸边界框。人脸块掩码操作在图13中示出。
在一项实施方式中，在估计人脸边界框之后，在边界框内执行局部搜索，并且在最差情况下，在边界框中搜索的24×24的窗口的数目可以是36。如图14所示，在LHS侧，示出了估计的边界框并且在RHS侧，示出了在边界框内执行的局部搜索以识别人脸。
在一项实施方式中，本发明提供使用6×6的网格间距。使用该网格间距的技术优势包括但不限于，
分类的块的数目：在6×6情况下，块的数目可能为9，其中重叠区域为3个像素。在4×4情况下，它(可能块)将更多，在8×8情况下，它将更少。所有这些取决于重叠的区域。这将导致用于CART/随机森林分类器的叶子节点过多或过失，CART/随机森林分类器用于块分类。
覆盖的背景区域：所选网格大小可能导致某些背景区域在测试/训练图像中覆盖。通常，使用24×24的人脸图像的眼睛周围直至嘴唇以下的某些像素。对于边界框，在实际不放大人脸图像的情况下扩展区域，这将意味着某些背景区域，例如耳朵、头发、下巴将出现在图片中，如果使用8×8的大小，那么更多的背景区域将出现在图片中，这将对块分类器输出带来负面影响。
虽然所描述的用于快速人脸检测的处理设备和方法的各个方面可在任意数目的不同计算系统、环境和/或配置中实施，但是在以下示例性系统的上下文中描述各实施例。
虽然下文描述了本发明的示例性实施例，但是应了解本发明可以没有这些特定细节的情况下实施，并且可对本文所述的发明做出许多针对具体实施形式的决策以实现开发者的特定目的，例如与系统相关以及与业务相关的约束，这随着系统的不同而发生变化。虽然这种开发工作可能是复杂且耗时的，但这不过是受益于本发明的本领域普通技术人员所采取的常规手段。例如，所选的方面以方框图的形式示出，而非以细节示出以免模糊或不适当地限制本发明。本领域技术人员使用这些描述和表示法来描述并将他们工作的实质传达给本领域的其他技术人员。现将参照下文描述的附图描述本发明。
现参见图1，图1示出了根据本主题的实施例所示的人脸检测引擎(现有技术)的输出。
现参见图2，图2示出了根据本主题的实施例所示的人脸检测算法(现有技术)的流程。
现参见图3，图3示出了根据本主题的实施例所示的估计的边界框和人脸框(现有技术)。
现参见图4，图4示出了根据本主题的实施例所示的显示网格间距对检测准确性(现有技术)的影响的图。
现参见图5，图5示出了根据本主题的实施例所示的快速人脸检测(现有技术)的人脸边界框。
现参见图6，图6示出了根据本主题的实施例所示的基于边界框的(现有技术)的检测流程图。
现参见图7(100)，图7示出了根据本主题的实施例所示的由一个或多个处理器(104)执行在所述至少一个图像中检测至少一个人脸存在的操作。
在一项实施方式中，公开了一种处理设备(102)。处理设备(102)包括存储指令的存储器(108)，当一个或多个处理器(104)执行所述指令时，使得一个或多个处理器(104)执行由以下步骤组成的操作：基于为至少一个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；估计(204)边界框；以及在所述边界框内搜索(206)以在所述至少一个图像中检测至少一个人脸的存在。存储指令的所述非瞬时性计算机可读存储介质(108)和所述一个或多个处理器(104)是处理设备(102)的一部分。
在一项实施方式中，通过使用以下步骤创建所述图像块地图：识别(302)所述至少一个窗口的所述多个人脸块，其中所述至少一个窗口是所述至少一个人脸的检测到的人脸区域；使用所述识别的多个人脸块训练(304)块分类器；评估(306)所述训练的块分类器；以及使用预定义的网格间距将所述块分类器应用(308)于所述窗口，从而创建(202)所述图像块地图。
在一项实施方式中，通过使用用于识别(302)所述多个人脸块的人脸框周围的所述至少一个窗口识别多个人脸块，其中所述至少一个窗口大小包含以所述人脸模板大小为中心的人脸模块中的所述多个人脸块。
在一项实施方式中，所述最少一个窗口大小最好是36×36，所述人脸模板大小最好是24×24。
在一项实施方式中，所述预定义的网格间距大小最好是6×6。
在一项实施方式中，通过在所述图像块地图上应用(308)矩阵掩码检查所述多个人脸块中的至少一个人脸块被映射到所述至少一个人脸来估计所述边界框。
在一项实施方式中，在所述边界框内搜索(206)是局部搜索(206)并且通过使用大小为1x1的攻击网格间距来表征。
在一项实施方式中，存储指令的非瞬时计算机可读存储介质(108)对为至少一个窗口识别的多个人脸块执行基于块的方法，从而在所述边界框中应用(308)全脸分类器。
在一项实施方式中，训练(304)所述块分类器通过使用决策树和一对多方法来表征，该决策树使用所述多个人脸块中的至少一个人脸块来识别至少一个块类型，其中一对多方法考虑一个人脸块对其余的人脸块。
在一项实施方式中，应理解块分类器的评估是检测到人脸的设备对目标图像或输入接收到的图像上的训练分类器的评估。在一项实施方式中，存在两组图像，分类器从一组图像得知特定结构是人脸，而对另一组图像应用分类器。评估通常称作在将检测到人脸的目标图像上应用训练分类器。
现参见图8，图8示出了根据本主题的实施例所示的用于在至少一个图像中检测至少一个人脸存在的方法(200)。在计算机可执行指令的一般上下文中描述该方法。一般而言，计算机可读指令可以包括执行特定功能或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、部件、数据结构、过程、模块、功能等。该方法还可在分布式计算环境中实施，其中功能由通过通信网络连接的远程处理设备执行。在分布式计算环境中，计算机可执行指令可位于本地和远程计算机存储介质中，包括内存存储设备。
描述该方法的顺序并非旨在被解释为限制，可以任何数目的所描述的方法框可以按任何顺序组合以实施该方法或替代方法。此外，可以从该方法中删除各个框而不背离本文所述的主题的精神和范围。另外，该方法可以在任意合适的硬件、软件、固件或其组合中实施。然而，为了便于解释，在下文所述的实施例中，该方法可被视作在所描述的处理设备102中实施。
在步骤202中，创建图像块地图。在一项实施方式中，基于为所述至少一个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建图像地图。
在步骤204中，估计边界框。在一项实施方式中，通过在所述图像块地图上应用(308)矩阵掩码检查所述多个人脸块中的至少一个人脸块被映射到所述至少一个人脸来估计边界框。
在步骤206中，搜索所述边界框以在所述至少图像中检测所述至少一个人脸的存在。在一项实施方式中，在所述边界框内搜索(206)是局部搜索(206)并且通过使用大小为1x1的攻击网格间距来表征。
现参见图9，图9示出了根据本主题的实施例所示的用于创建(202)所述图像块地图的方法。
在步骤302中，为所述至少一个窗口识别所述多个人脸块。在一项实施方式中，所述至少一个窗口是所述至少一个人脸的检测到的人脸区域。在一项实施方式中，通过使用用于识别(302)所述多个人脸块的人脸框周围的所述至少一个窗口识别所述多个人脸块，其中所述至少一个窗口大小包含以所述人脸模板大小为中心的人脸模块中的所述多个人脸块。在一项实施方式中，所述最少一个窗口大小最好是36×36，所述人脸模板大小最好是24×24。
在步骤304中，使用所述识别的多个人脸块训练块分类器。
在步骤306中，评估所述训练的块分类器。
在步骤308中，使用预定义的网格间距在所述至少一个窗口上应用所述块分类器，从而创建(202)所述图像块地图。在一项实施方式中，所述预定义的网格间距大小最好是6×6。
现参见图10，图10示出了根据本主题的实施例所示的用于在至少一个图像中检测至少一个人脸存在的专用处理设备(102)。
在一项实施方式中，公开了一种处理设备(102)。处理设备(102)包括能够存储一个或多个图像和其它数据的一个或多个存储设备(402)；以及人脸检测器(404)。处理设备(102)用于执行包括以下步骤的操作：基于为所述一个或多个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；估计(204)边界框；以及在所述边界框内搜索(206)以在所述一个或多个图像中检测所述至少一个人脸的存在。
在一项实施方式中，通过使用以下步骤创建所述图像块地图：识别(302)所述至少一个窗口的所述多个人脸块，其中所述至少一个窗口是所述至少一个人脸的检测到的人脸区域；使用所述识别的多个人脸块训练(304)块分类器；评估(306)所述训练的块分类器；以及使用预定义的网格间距将所述块分类器应用(308)于所述窗口，从而创建(202)所述图像块地图。
在一项实施方式中，通过使用用于识别(302)所述多个人脸块的人脸框周围的所述至少一个窗口识别多个人脸块，其中所述至少一个窗口大小包含以所述人脸模板大小为中心的人脸模块中的所述多个人脸块。
在一项实施方式中，所述最少一个窗口大小最好是36×36，所述人脸模板大小最好是24×24。
在一项实施方式中，所述预定义的网格间距大小最好是6×6。
在一项实施方式中，通过在所述图像块地图上应用(308)矩阵掩码检查所述多个人脸块中的至少一个人脸块被映射到所述至少一个人脸来估计所述边界框。基于阈值估计边界框，其中所述边界框的大小最好是36×36，以及所述阈值基于与所述至少一个人脸映射的所述至少一个人脸块。在一项示例中，基于保持允许误差为4的阈值估计边界框，即如果掩码中的4个或4个以上类型匹配，那么选择36×36的边界框。
在一项实施方式中，在所述边界框内搜索(206)是局部搜索(206)并且通过使用大小为1×1的攻击网格间距来表征。
在一项实施方式中，存储指令的非瞬时计算机可读存储介质(108)对为至少一个窗口识别的多个人脸块执行基于块的方法，从而在所述边界框中应用(308)全脸分类器。
在一项实施方式中，训练(304)所述块分类器通过使用决策树和一对多方法来表征，该决策树使用所述多个人脸块中的至少一个人脸块来识别至少一个块类型，其中一对多方法考虑一个人脸块对其余的人脸块。
在一项实施方式中，处理设备(102)包括处理器(104)和耦合到处理器(104)的存储器(108)。存储器(108)可具有存储在其中的多个指令。通过使用耦合到存储器(108)的处理器(104)来执行指令。
在一项实施例中，计算机系统(102)可包括至少一个处理器(104)、可以是I/O接口的接口(106)，以及存储器(108)。至少一个处理器(104)可被实施为一个或多个微处理器、微计算机、微控制器、数字信号处理器、中央处理器、状态机、逻辑电路，和/或基于操作指令控制信号的任何设备。在其它能力中，至少一个处理器(104)用于获取并执行存储器(108)中存储的计算机可读指令。
I/O接口(106)可包括多个软件和硬件接口，例如，web接口、图形用户接口等。I/O接口(106)可允许计算机系统(102)直接或通过客户端设备(未示出)与用户交互。此外，I/O接口(106)可使计算机系统(102)与web服务器和外部数据服务器(未示出)等其它计算设备通信。I/O接口(106)可以促进各种网络和协议类型内的多种通信，网络包括LAN、电缆等有线网络和WLAN、蜂窝或卫星等无线网络。I/O接口(106)可包括一个或多个用于将多个设备连接到另一设备或另一服务器的端口。
存储器(108)可包括现有技术中已知的任意计算机可读介质，包括，例如静态随机存取存储器(SRAM)和动态随机存取存储器(DRAM)等易失性存储器，和/或只读存储器(ROM)、可擦除可编程ROM、闪存、硬盘、光盘和磁带等非易失性存储器。存储器108可包括但不限于多个指令。在一项实施方式中，存储器可包括所述人脸检测器(404)，其进一步包括用于执行在所述一个或多个图像中检测所述至少一个人脸存在的操作的多个指令。操作可包括但不限于基于为所述一个或多个图像中的至少一个窗口确定的多个人脸块创建(202)图像块地图；估计(204)边界框；以及在所述边界框内搜索(206)以在所述一个或多个图像中检测所述至少一个人脸的存在。
在一项实施方式中，处理设备(102)可包括存储设备(402)，用于存储从外部设备接收到的或由所述处理设备(102)捕捉到的至少一个图像。
尽管通过考虑将该系统102实施为处理设备(102)来解释本主题，但是应理解处理设备(102)还可在膝上电脑、台式电脑、笔记本电脑、工作站、大型计算机、服务器、网络服务器等各种计算系统中实施为服务器上的软件等。应理解处理设备(102)可由多个用户通过下文统称为用户的一个或多个用户设备或驻留在用户设备之上的应用接入。处理设备(102)的示例可包括但不限于便携式电脑、个人数字助理、手持式设备和工作站。
现参见图11，图11示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸块分类。
现参见图12，图12示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸块示例。
现参见图13，图13示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸块掩码操作。
现参见图14，图14示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的边界框内的后续局部搜索。
现参见图15，图15示出了根据本主题的实施例所示的本发明中的人脸检测流程图。
在一项实施方式中，通过使用决策树或基于随机森林的分类器得到上述章节论述的块分类器。但是本领域技术人员很好地理解任何其它分类器可代替这些分类器使用。
第二，特征表示通过使用本发明中的MCT。但是本领域技术人员很好地理解可选择任何其它特征类型，这将具有准确性和CPU性能的折中。
然后，公开了如图13所示的简单掩码，但是本领域技术人员很好地理解存在可以使用的该掩码的其它变体。一种技术是将不同权重分配给不同块。使用基于权重的方法用于块分类是可能的，其中在每个检测到的人脸块中，存在分配给该块的对应权重。最终输出将是该权重阈值与训练阶段得到的经验值的总和。
因此，本领域技术人员很好地理解本发明包含了使用任意分类器的思想，该分类器在特征表示之上运行以识别人脸块，随后使用掩码系统来识别边界框。
尽管使用特定于结构特征和/或方法的语言来描述用于快速人脸检测的处理设备和方法的实施方式，但是应理解所附权利要求不一定局限于所述的特定特征或方法。公开了特定特征和方法作为用于快速人脸检测的处理设备和方法的实施方式的示例。
以上论述的示例性实施例可提供某些优势。虽然并不需要这些优势来实施本发明的各个方面，但这些优势可包括：
本发明在不影响准确性的情况下将人脸检测时间提升好几倍。
本发明甚至可在具有高清视频/图像的实时系统中使用。
本发明适用于通用对象检测且不受限于人脸域。
以上论述的示例性实施例可提供本发明的某些使用领域。虽然并不需要本发明的这些应用来实施本发明的各个方面，但发明的这些应用可包括：
手持式终端/设备：人脸检测补助是任意人脸识别系统的前身。本文档中所提及的技术将确保即使是低成本、低功率的手持式终端可具有内置的人脸检测逻辑。
HD视频监控：随着高清摄像机变为商用硬件，高清摄像机在受限的硬件内以更高的速度处理HD输入视频帧方面变得尤为重要。本文所提及的技术将检测速度提升许多倍。
基于人脸检测的摄像机自动聚焦：具有人脸检测的摄像机注意到人脸在帧内，随后设置自动聚焦和曝光设置以给予人脸优先权。摄像机通常具有较低的CPU能力，因此通过较低的CPU利用率来实现HD帧人脸检测非常重要。
最后，应理解上述实施例仅仅用于解释，而不是用于限制本申请的技术方案。尽管参见上述优选实施例对本申请进行了详细描述，但是应理解本领域技术人员可对本申请进行各种修改、变化或等同替换，而不脱离本申请的范围，均应涵盖在本申请的权利要求范围当中。

Claims (22)

1.一种用于在至少一个图像中检测至少一个人脸的方法(200)，其特征在于，所述方法(200)包括：
基于为所述至少一个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；
基于创建的所述图像块地图估计(204)边界框；以及
在所述边界框内搜索(206)以在所述至少一个图像中检测所述至少一个人脸的存在；
其中，估计(204)所述边界框包括：
在所述图像块地图上应用矩阵掩码检查所述多个人脸块中被映射到所述至少一个人脸的至少一个人脸块，从而基于阈值估计(204)所述边界框，其中所述边界框的大小是36×36，所述阈值基于与所述至少一个人脸映射的所述至少一个人脸块得到。
2.根据权利要求1所述的方法(200)，其特征在于，创建(202)所述图像块地图包括下步骤：
识别(302)所述至少一个窗口的所述多个人脸块，其中所述至少一个窗口是所述至少一个人脸中检测到的人脸区域；
使用所述识别的多个人脸块训练(304)块分类器；
使用预定义的网格间距在所述至少一个窗口上应用(308)所述块分类器，从而创建(202)所述图像块地图。
3.根据权利要求1或2所述的方法(200)，其特征在于，使用人脸框周围的窗口识别所述多个人脸块，所述窗口包含以人脸模板大小为中心的人脸模板中的所述多个人脸块，以及所述人脸框由人脸检测器获取。
4.根据权利要求3所述的方法(200)，其特征在于，所述窗口大小是36×36，所述人脸模板大小是24×24。
5.根据权利要求2所述的方法(200)，其特征在于，所述预定义的网格间距大小是6×6。
6.根据权利要求1或2所述的方法(200)，其特征在于，在所述边界框内搜索(206)是局部搜索并且通过使用大小为1x1的网格间距来具体执行。
7.根据权利要求2所述的方法(200)，其特征在于，训练(304)所述块分类器通过使用决策树和一对多方法来表征，所述决策树使用所述多个人脸块中的至少一个人脸块来识别至少一个块类型，其中一对多方法考虑一个人脸块对其余的人脸块。
8.一种用于在至少一个图像中检测至少一个人脸的存在的处理设备(102)，其特征在于，所述处理设备(102)包括：
处理器(104)；
耦合到所述处理器的存储器(108)，用于执行所述存储器(108)中存在的多个指令，所述指令的所述执行使所述处理器(104)执行包括以下步骤的操作：
基于为至少一个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；
基于创建的所述图像块地图估计(204)边界框；以及
在所述边界框内搜索(206)以在所述至少一个图像中检测至少一个人脸的存在；
其中，估计(204)所述边界框由以下步骤表征：
在所述图像块地图上应用矩阵掩码检查所述多个人脸块中被映射到所述至少一个人脸的至少一个人脸块，从而基于阈值估计(204)所述边界框，其中所述边界中的大小是36×36，所述阈值基于与所述至少一个人脸映射的所述至少一个人脸块得到。
9.根据权利要求8所述的处理设备(102)，其特征在于，创建(202)所述图像块地图由以下步骤表征：
识别(302)所述至少一个窗口的所述多个人脸块，其中所述至少一个窗口是所述至少一个人脸中检测到的人脸区域；
使用所述识别的多个人脸块训练(304)块分类器；
使用预定义的网格间距在所述窗口上应用(308)所述块分类器，从而创建(202)所述图像块地图。
10.根据权利要求8或9所述的处理设备(102)，其特征在于，使用用于识别(302)所述多个人脸块的人脸框周围的窗口识别所述多个人脸块，所述窗口包含以人脸模板大小为中心的人脸模板中的所述多个人脸块，以及所述人脸框由人脸检测器获取。
11.根据权利要求10所述的处理设备(102)，其特征在于，所述至少一个窗口大小是36×36，所述人脸模板大小是24×24。
12.根据权利要求9所述的处理设备(102)，其特征在于，所述预定义的网格间距大小是6×6。
13.根据权利要求8或9所述的处理设备(102)，其特征在于，在所述边界框内搜索(206)是局部搜索并且通过使用大小为1x1的网格间距来具体执行。
14.根据权利要求9所述的处理设备(102)，其特征在于，训练(304)所述块分类器通过使用决策树和一对多方法来表征，所述决策树使用所述多个人脸块中的至少一个人脸块来识别至少一个块类型，其中一对多方法考虑一个人脸块对其余的人脸块。
15.一种处理设备(102)，其特征在于，包括：
能够存储一个或多个图像和其它数据的一个或多个存储设备(402)；以及
用于执行以下操作的人脸检测器(404)：
基于为所述一个或多个图像中的至少一个窗口识别的多个人脸块创建(202)图像块地图；
基于创建的所述图像块地图估计(204)边界框；以及
在所述边界框内搜索(206)以在所述一个或多个图像中检测所述至少一个人脸的存在；
其中，估计(204)所述边界框由以下步骤表征：
在所述图像块地图上应用矩阵掩码检查所述多个人脸块中被映射到所述至少一个人脸的至少一个人脸块，从而基于阈值估计(204)所述边界框，其中所述边界中的大小是36×36，所述阈值基于与所述至少一个人脸映射的所述至少一个人脸块得到。
16.根据权利要求15所述的处理设备(102)，其特征在于，创建(202)所述图像块地图由以下步骤表征：
识别(302)所述至少一个窗口的所述多个人脸块，其中所述至少一个窗口是所述至少一个人脸中检测到的人脸区域；
使用所述识别的多个人脸块训练(304)块分类器；
使用预定义的网格间距在所述窗口上应用(308)所述块分类器，从而创建(202)所述图像块地图。
17.根据权利要求15或16所述的处理设备(102)，其特征在于，使用用于识别(302)所述多个人脸块的人脸框周围的窗口大小的窗口识别所述多个人脸块，所述窗口包含以人脸模板大小为中心的人脸模板中的所述多个人脸块，以及所述人脸框由人脸检测器获取。
18.根据权利要求17所述的处理设备(102)，其特征在于，所述至少一个窗口大小是36×36，所述人脸模板大小是24×24。
19.根据权利要求16所述的处理设备(102)，其特征在于，所述预定义的网格间距大小是6×6。
20.根据权利要求15或16所述的处理设备(102)，其特征在于，在所述边界框内搜索(206)是局部搜索并且通过使用大小为1x1的网格间距来具体执行。
21.根据权利要求16所述的处理设备(102)，其特征在于，训练(304)所述块分类器通过使用决策树和一对多方法来表征，所述决策树使用所述多个人脸块中的至少一个人脸块来识别至少一个块类型，其中一对多方法考虑一个人脸块对其余的人脸块。
22.一种非瞬时性计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时完成权利要求1至7任意一项所述的方法。
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