CN112395960A - 一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统，所述图像最大人脸识别方法使用级联的人脸检测器，包括第一阶段的轻量级人脸检测模型，和第二阶段的普通级人脸检测模型；通过轻量级模型快速检测图像中是否存在人脸和人脸位置，普通级模型基于轻量级模型进一步确认，从而实现最大人脸的检测。通过采用本发明提供的一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法可从检测数量优化算法速度，从而极大提升图像最大人脸的检测速度。

Description

一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统
技术领域
本发明涉及人脸检测领域，尤其涉及一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统。
背景技术
人脸检测就是给一幅图像，找出图像中的所有人脸位置，通常用一个矩形框框起来，输入是一幅图像，输出是若干个包含人脸的矩形框位置。目前的人脸检测器大多是针对一张图片检测图片中的所有人脸，检测时间在嵌入式设备一般耗时在100-300毫秒不等。但是在很多人脸识别场景中，例如门禁、闸机等单通道类人脸识别应用场景，每次识别只需要检测图像中距离当前屏幕最近的人脸，也就是最大的人脸即可。因此，如何实现最大人脸识别及提高人脸检测速度，是一个亟需解决的技术问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的第一方面，提出了一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
原始待检测图像预处理；
将待检测图像做高斯图像金字塔，生成不同Scale的图片N张；
根据Scale的图片大小，从小到大排序为S1，S2，S3…SN；
将Si输入第一阶轻量级人脸检测模型进行人脸检测（i=1…N）；
将检测到的人脸区域输入第二阶普通级人脸检测模型进行人脸及位置确认；
找到图像中的最大人脸；
完成检测；
通过对图像金字塔进行排序，直接从输入上面优化检测次数，从而减少第一阶人脸检测和第二阶人脸检测的执行次数，实现快速检测出最大人脸。
优选的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，使用级联的人脸检测器，包括第一阶段的轻量级人脸检测模型，和第二阶段的普通级人脸检测模型。
优选的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，采用中值滤波去噪对图像进行预处理。
优选的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，所述第一阶人脸检测采用轻量级人脸检测模型进行人脸检测，如果检测到人脸，则进行下一步骤；如果未检测到人脸则重新执行第一阶人脸检测步骤。
优选的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，所述第二阶人脸检测采用普通级人脸检测模型进行人脸检测及位置确认，如果检测到人脸，则进入下一步骤，输出最大人脸；如果未检测到人脸则重新执行第一阶人脸检测步骤。
本发明的第二方面，提出了一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别系统，其特征在于，所述最大人脸识别系统包括：
图像预处理单元：采用中值滤波对原始待检测图像进行预处理；
图片排序单元：对待检测图像做高斯图像金字塔，并根据不同Scale的图片大小，进行排序；
图片检测单元：通过第一阶人脸检测模型检测图像中是否存在人脸及人脸位置；通过第二阶人脸检测模型进一步确认；从而实现最大人脸的检测。
本发明的有益效果在于：通过采用本发明提供的一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统，可从检测数量优化算法速度，极大提升图像最大人脸的检测速度。本发明提供的检测器可部署在嵌入式设备CPU实现实时检测；本发明能够在嵌入式设备提速到10-15毫秒，提速达到普通人脸检测设备的10倍以上；本发明的应用场景包括人脸抠图、人脸结构化、人脸识别等领域。
附图说明
图1是本发明提供的最大人脸识别流程示意图；
图2是本发明提供的图像高斯金字塔效果图；
图3是本发明提供的基于图像高斯金字塔排序后的效果图；
图4是轻量级人脸检测器结构示意图；
图5是普通人脸检测器结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的实施例进行详细说明，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的主要目的在于提供一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统，旨在解决现有人脸检测器检测时间耗时长、人脸检测位置不精准的技术问题。
为实现上述目的，本发明提出一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统，所述图像最大人脸识别方法使用级联的人脸检测器，包括第一阶段的轻量级人脸检测模型，和第二阶段的普通级人脸检测模型；通过轻量级人脸检测模型快速检测图像中是否存在人脸和人脸位置，普通级人脸检测模型基于轻量级人脸检测模型进一步确认，从而实现最大人脸的检测。通过采用本发明提供的一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法及系统可从检测数量优化算法速度，极大提升图像最大人脸的检测速度，本方案能够在嵌入式设备提速到10-15毫秒，提速达到普通人脸检测设备的10倍以上。
本发明提出的一种实施例，如图1所示，图1为本发明提供的最大人脸识别流程示意图，所述最大人脸识别方法具体包括如下步骤：
原始待检测图像预处理；
将待检测图像做高斯图像金字塔，生成不同Scale的图片N张；
根据Scale的图片大小，从小到大排序为S1，S2，S3…SN；
将Si输入第一阶轻量级人脸检测模型进行人脸检测（i=1…N）；
将检测到的人脸区域输入第二阶普通级人脸检测模型进行人脸及位置确认；
找到图像中的最大人脸；
完成检测；
通过对图像金字塔进行排序，直接从输入上面优化检测次数，从而减少第一阶人脸检测和第二阶人脸检测的执行次数，实现快速检测出最大人脸。
具体的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，使用级联的人脸检测器，包括第一阶段的轻量级人脸检测模型，和第二阶段的普通级人脸检测模型。
具体的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，采用中值滤波去噪对图像进行预处理。
具体的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，所述第一阶人脸检测采用轻量级人脸检测模型进行人脸检测，如果检测到人脸，则进行下一步骤；如果未检测到人脸则重新执行第一阶人脸检测步骤。
具体的，一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，所述第二阶人脸检测采用普通级人脸检测模型进行人脸检测及位置确认，如果检测到人脸，则进入下一步骤；如果未检测到人脸则重新执行第一阶人脸检测步骤。
具体的，本发明可部署在嵌入式设备CPU实现实时检测。
具体的，本发明的应用场景广，可以应用在包括人脸抠图、人脸结构化、人脸识别等领域。
如图2所示，图2为发明提供的图像高斯金字塔效果图，通过对待测图像做图像高斯金字塔，将图像生成不同Scale的图片N张，便于后续对人脸的检测。
如图3所示，图3为本发明提供的基于图像高斯金字塔排序后的效果图，通过对不同Scale的图片大小，从小到大进行排序。
具体的，通过对图像金字塔进行排序，一般越大的人脸特征对应的图像金字塔宽高越小，通过排序金字塔来直接从输入上面优化检测次数，达到当图片中存在最大人脸时可以减少人脸检测步骤中的第一阶人脸检测和第二阶人脸检测的执行次数，从而实现快速检测出最大人脸。
如图4所示，图4为轻量级人脸检测器结构示意图，通过轻量级人脸检测模型能够快速的检测到图像中是否存在人脸和人脸的位置。
如图5所示，图5为普通人脸检测器结构示意图，通过普通人脸检测模型对轻量级人脸检测模型所测结果做进一步的确认，从而使检测的人脸位置更精准。
本发明所揭露的方法、系统和单元，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅是一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例的方案目的。
需要说明的是，上所述仅是本发明较佳实施例，不能以此来限定本发明之权利范围，本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，其特征在于，所述最大人脸识别方法为：对图像金字塔进行排序，直接从输入上面优化检测次数，从而减少第一阶人脸检测和第二阶人脸检测的执行次数，实现快速检测出最大人脸，具体包括如下步骤：
原始待检测图像预处理；
将待检测图像做高斯图像金字塔，生成不同Scale的图片N张；
根据Scale的图片大小，从小到大排序为S1，S2，S3…SN；
将Si输入第一阶轻量级人脸检测模型进行人脸检测（i=1…N）；
将检测到的人脸区域输入第二阶普通级人脸检测模型进行人脸及位置确认；
找到图像中的最大人脸；
完成检测。
2.如权利要求1所述的一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，其特征在于，所述图像最大人脸识别方法使用级联的人脸检测器，包括第一阶段的轻量级人脸检测模型，和第二阶段的普通级人脸检测模型。
3.如权利要求1所述的一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，其特征在于，所述图像最大人脸识别方法采用中值滤波去噪对图像进行预处理。
4.如权利要求1所述的一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，其特征在于，所述第一阶人脸检测采用轻量级人脸检测模型进行人脸检测，如果检测到人脸，则进行下一步骤；如果未检测到人脸则重新执行第一阶人脸检测步骤。
5.如权利要求1所述的一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别方法，其特征在于，所述第二阶人脸检测采用普通级人脸检测模型进行人脸检测及位置确认，如果检测到人脸，则进入下一步骤，输出最大人脸；如果未检测到人脸则重新执行第一阶人脸检测步骤。
6.一种基于高斯金字塔的图像最大人脸识别系统，其特征在于，所述最大人脸识别系统包括：
图像预处理单元：采用中值滤波对原始待检测图像进行预处理；
图片排序单元：对待检测图像做高斯图像金字塔，并根据不同Scale的图片大小，进行排序；
图片检测单元：通过第一阶人脸检测模型检测图像中是否存在人脸及人脸位置；通过第二阶人脸检测模型进一步确认；从而实现最大人脸的检测。
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