CN115482576A - 一种人脸检测系统、方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能技术，揭露一种人脸检测系统、方法、设备及存储介质。该系统中包括色彩空间转换模块、肤色特征提取模块、肤色图像划分模块、人脸窗口分类模块、检测窗口调整模块及人脸区域确定模块，可将环境图像转换至目标色彩空间内，提取目标色彩空间中的肤色特征，对肤色特征进行分割，对分割后的图像进行增强处理，并用检测窗口对肤色增强图像进行划分，利用分类器对划分后的肤色增强图像进行分类，得到人脸窗口，调整人脸窗口，可得到不同检测窗口对应的人脸窗口，并合并人脸窗口，将合并窗口确定为目标用户的人脸区域。本发明可以提高用户进行人脸检测过程中的精确度。

Description

一种人脸检测系统、方法、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种人脸检测系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会的信息化与智能化发展，人脸检测技术在商业、文化等领域扮演着日益重要的角色，人脸检测已经成为身份识别的主要方法，被广泛应用于各种身份识别的场合中，发挥着巨大的作用。通过对人脸器官的分布特征，对人脸特征点进行定位，从而实现对用户的人脸检测。

但现有的人脸检测系统在对人脸进行检测时，基于人脸的五官进行定位时，在光照条件下可能对人脸五官的识别过于模糊，并且需要对人脸五官继进行多次定位，才能确定人脸五官的准确位置，导致用户在进行人脸检测的过程中精确度较低。

发明内容

本发明提供一种人脸检测系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决用户在进行人脸检测过程中的精确度较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的人脸检测系统，其特征在于，所述系统包括色彩空间转换模块、肤色特征提取模块、肤色图像划分模块、人脸窗口分类模块、检测窗口调整模块及人脸区域确定模块，其中，

所述色彩空间转换模块，用于获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内，其中所述将所述环境图像转换至目标色彩空间内，具体用于：

获取所述环境图像中色彩空间的通道像素值；

利用如下的转换公式根据所述通道像素值将所述环境图像转换至目标色彩空间内：

其中，H为所述目标色彩空间中的色调值，S为所述目标色彩空间中的饱和度值，V为所述目标色彩空间中的明度,K为所述通道像素值R/225，F为所述通道像素值G/225，A为所述通常像素值B/225,θ为最大通道像素值与最小通道像素值的差值，

为通道像素值中的最小值，

为通道像素值中的最大值；

所述肤色特征提取模块，用于提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像；

所述肤色图像划分模块，用于利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合；

所述人脸窗口分类模块，用于将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小；

所述检测窗口调整模块，用于调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口；

所述人脸区域确定模块，用于根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

可选地，所述肤色特征提取模块在提取所述目标色彩空间中的肤色特征时，具体用于：

将所述目标色彩空间中的环境图像分解为单通道图像，提取所述单通道图像中的像素点；

当所述像素点的像素值在预设的肤色阈值内，将所述像素点标记为白色，得到白色像素点；

汇集所述白色像素点为所述肤色特征。

可选地，所述肤色特征提取模块在对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像时，具体用于：

对所述肤色分割图像进行小波分解，得到所述肤色分割图像的低频系数和高频系数；

利用如下的增强函数对所述低频系数进行增强，得到增强低频系数：

其中，P为所述增强低频系数，k为所述低频系数，h为所述低频系数阈值，t为增强倍数，a，b，c，d为线性系数；

将所述增强低频系数与所述高频系数进行组合，得到全局系数；

将所述全局系数进行小波逆转换，得到所述肤色增强图像。

可选地，所述肤色图像划分模块在利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合时，具体用于：

获取所述肤色增强图像的原始尺寸，构建所述肤色增强图像的坐标系；

在所述坐标系中根据所述检测窗口的窗口大小对所述原始尺寸进行划分，得到肤色划分特征；

汇集所述肤色划分特征为所述肤色划分特征集合。

可选地，所述人脸窗口分类模块在将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口时，具体用于：

将待训练样本输入至所述分类器中进行训练，得到级联分类器；

将所述肤色划分特征集合输入至所述级联分类器中，当所述肤色划分特征集合中的肤色划分特征不满足预设的分类条件时，输出非人脸窗口；

当所述肤色划分特征集合中的肤色划分特征满足预设的分类条件时，输出人脸窗口。

可选地，所述所述人脸窗口分类模块在将待训练样本输入至所述分类器中进行训练，得到级联分类器时，具体用于：

确定所述待训练样本的样本权重；

将所述样本权重输入至所述分类器中，得到最小加权错误率：

根据所述最小加权错误率更新所述样本权重，得到弱分类器；

利用如下的加权算法将所述弱分类器进行加权求和，得到强分类器：

其中，F为所述强分类器，f(t)为第t个弱分类器，log为对数函数，T为所述弱分类器的数量，α_t为第t个弱分类器的加权错误率；

汇集多个强分类器为级联分类器。

可选地，所述人脸区域确定模块在根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口时，具体用于：

根据所述窗口位置及所述窗口大小确定所述人脸窗口的重叠范围；

确定所述人脸窗口在目标区域的窗口数量；

当所述窗口数量大于预设的数量阈值时及所述重叠范围大于预设的范围阈值时，将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口。

为了解决上述问题，本发明还提供一种人脸检测系统的运行方法，所述方法包括：

获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内；

提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像；

利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合；

将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小；

调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口；

根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的人脸检测系统的运行方法。

为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的人脸检测系统的运行方法。

本发明实施例通过获取用户的环境图像，将环境图像转换至目标色彩空间内，可以更准确的提取用户的肤色特征，进而对人脸检测更加准确。对肤色特征进行分割，并对分割后的图像进行图像增强，有利于突出图像中的细节特征，提高对图像分析的精确度。通过检测窗口逐一对肤色增强图像进行划分，将划分后的图像输入至分类器中，得到人脸窗口，将与人脸信息无关的背景信息去除掉，只保留人脸信息的部分，用于后续对人脸检测；调整检测窗口的大小，可得到在不同检测窗口下对应的人脸窗口，并记录人脸窗口的窗口位置和窗口大小，对不同人脸窗口进行合并，将合并窗口确定为目标用户的人脸区域。因此本发明提出的人脸检测系统，可以解决用户在进行人脸检测过程中的精确度较低的问题。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的人脸检测系统的功能模块图；

图2为本发明一实施例提供的人脸检测系统的运行方法的流程示意图；

图3为本发明一实施例提供的实现所述人脸检测系统的运行方法的电子设备的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作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。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例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，“多种”一般包含至少两种。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。

实际上，人脸检测系统所部署的服务端设备可能是由一台或多台设备构成的。上述人脸检测系统可以实现为：业务实例、虚拟机、硬件设备。比如，该人脸检测系统可以实现为部署在云节点中的一个或多个设备上的一种业务实例。简单来说，该人脸检测系统可以理解为是部署在云节点上的一种软件，用于为各用户端提供人脸检测系统。或者，该人脸检测系统也可以实现为部署在云节点中的一个或多个设备上的一种虚拟机。该虚拟机中安装有用于管理各用户端的应用软件。或者，该人脸检测系统还可以实现为由众多相同或不同类型的硬件设备构成的服务端，设置一个或多个硬件设备用于为各用户端提供人脸检测系统。

在实现形式上，人脸检测系统和用户端相互适应。即，人脸检测系统作为安装于云服务平台的应用，则用户端作为与该应用建立通信连接的客户端；或实现人脸检测系统作为网站实现，则用户端作为网页实现；再或实现人脸检测系统作为云服务平台实现，则用户端作为即时通信应用中的小程序实现。

参照图1所示，是本发明一实施例提供的人脸检测系统的功能模块图。

本发明所述人脸检测系统100可以设置于云端服务器中，在实现形式上，可以作为一个或多个服务设备，也可以作为一应用安装于云端(例如移动服务运营方的服务器、服务器集群等)上，或者也可以开发为网站。根据实现的功能，所述人脸检测系统100可以包括色彩空间转换模块101、肤色特征提取模块102、肤色图像划分模块103、人脸窗口分类模块104、检测窗口调整模块105及人脸区域确定模块106。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

本发明实施例中，人脸检测系统中，上述各个模块均可独立实现，且与其他模块调用。这里的调用可以理解为，某一模块可以连接另一类型的多个模块，并为其连接的多个模块提供相应服务。比如，肤色图像划分模块可以调用同一信息采集模块，以获取该信息采集模块采集的信息基于上述特性，本发明实施例提供的人脸检测系统中，无需修改程序代码，即可通过增加模块、并直接调用的形式来调整人脸检测系统架构的适用范围，实现集群式水平拓展，以便达到快捷灵活拓展人脸检测系统的目的。实际应用中，上述模块可以设置在同一设备或不同设备中，也可以是设置在虚拟设备中，例如云端服务器中的服务实例。

下面结合具体实施例，分别针对人脸检测系统的各个组成部分以及具体工作流程进行说明：

所述色彩空间转换模块101，用于获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内。

本发明实施例中，所述环境图像是指目标用户在进行人脸检测时，不一定会完整出现目标用户的面部，其背景环境可能会在人脸检测时造成一定程度的干扰，降低人脸检测的准确性。

详细地，可利用摄像头获取目标用户的环境图像，即对所述环境图像进行拍摄，从所述环境图像中提取目标用户的面部，用于人脸检测。

进一步地，为了使在环境图像中较准确地分割出目标用户的肤色特征，将所述环境图像转换至目标色彩空间内，其中目标色彩空间为HSV色彩空间，HSV色彩空间在用于指定颜色分割时，有较大作用，即用户的肤色特征使相对比较统一的颜色，因此将所述环境图像转换至目标色彩空间内。

本发明实施例中，所述目标色彩空间是指HSV色彩空间，其中H为色调指的是颜色外观，能够区分不同颜色；S为饱和度，表示颜色接近光谱色的程度，即指彩色成分所占比例；V为明度，表示颜色明亮的程度，0.0表示黑色，1.0表示白色。所述环境图像处于RGB色彩空间，其中，RGB色彩空间是以红色、绿色、蓝色三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，即R(Red，红色)，G(Green，绿色)，B(Blue，蓝色)。

本发明实施例中，所述色彩空间转换模块101在将所述环境图像转换至目标色彩空间内时，具体用于：

获取所述环境图像中色彩空间的通道像素值；

利用如下的转换公式根据所述通道像素值将所述环境图像转换至目标色彩空间内：

其中，H为所述目标色彩空间中的色调值，S为所述目标色彩空间中的饱和度值，V为所述目标色彩空间中的明度,K为所述通道像素值R/225，F为所述通道像素值G/225，A为所述通常像素值B/225,θ为最大通道像素值与最小通道像素值的差值，

为通道像素值中的最小值，

为通道像素值中的最大值。

详细地，可利用具有提取功能的计算机语句(如JAVA语句)获取所述环境图像中色彩空间的通道像素值，例如JAVA语句中getRGB()功能语句可以获取图像中的通道像素值，其中所述环境图像中色彩空间的通道像素值是指RGB的像素值，环境图像中色彩空间包含三个通道，即R通道、G通道、B通道，分别获取三个通道的像素值。

具体地，通过将所述环境图像所处RGB色彩空间转换至HSV色彩空间，通过对所述环境图像在RGB色彩空间的三个通道的像素值进行转换，可得到所述环境图像在HSV色彩空间中的三个通道的像素值。

进一步地，将所述环境图像转换至目标色彩空间内，可以使在环境图像中较准确地分割出目标用户的肤色特征，从而对目标用户的人脸检测更精准。

所述肤色特征提取模块102，用于提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行灰度化处理，得到肤色灰度图像。

本发明实施例中，用户的肤色特征是相对固定的，即皮肤的颜色与其他背景颜色有较大区别。例如，人类的皮肤在HSV色彩空间中色调值在6-38区间内，饱和度值在0.23-0.28区间内，亮度值在0.55-0.67区间内，可以视为人类的皮肤。

本发明实施例中，所述肤色特征提取模块102在提取所述目标色彩空间中的肤色特征时，具体用于：

将所述目标色彩空间中的环境图像分解为单通道图像，提取所述单通道图像中的像素点；

当所述像素点的像素值在预设的肤色阈值内，将所述像素点标记为白色，得到白色像素点；

汇集所述白色像素点为所述肤色特征。

详细地，可利用分离函数将所述目标色彩空间中的环境图像分解为单通道图像，其中分离函数为cv2.split分离函数，所述单通道图像为目标色彩空间中三个通道，即H通道、S通道、V通道。

具体地，提取所述单通道图像中的像素点，即把图像看成二维矩阵，以一个索引为坐标位置，单通道直接得到坐标位置对应的像素值，可利用JAVA语句中的at函数获取图像上的点，其中at函数可以获取到任何类型图像上的像素点。

进一步地，每个单通道图像都是由像素点组成的，将像素点的像素值与预设的肤色阈值进行对比，当像素点的像素值在预设的肤色阈值内，将此像素点标记为白色，汇集所述环境图像中所有标记为白色的像素点，将所有的白色像素点作为目标用户的肤色特征。

示例性地，在目标色彩空间内所述肤色阈值为色调值在6-38区间内，饱和度值在0.23-0.28区间内，亮度值在0.55-0.67区间内，当环境图像中像素点的像素值在所述肤色阈值内，表示此像素点为肤色特征，将此像素点标记为白色，汇集所有的白色像素点为肤色特征，将不在肤色阈值内的像素点标记为黑色。

本发明实施例中，提取所述环境图像中的肤色特征，将所述肤色特征与背景图像进行分割，得到只有肤色特征的图像，将所述白色像素点与原始的环境图像进行合并，黑色像素点继续为黑色，从而对肤色特征进行分割，得到所述肤色分割图像。

进一步地，为了保证人脸检测的效率和准确性，使人脸在图像中更好的凸现出来，从而对所述肤色分割图像进行图像增强处理。

本发明实施例中，所述肤色特征提取模块102在对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像时，具体用于：

对所述肤色分割图像进行小波分解，得到所述肤色分割图像的低频系数和高频系数；

利用如下的增强函数对所述低频系数进行增强，得到增强低频系数：

其中，P为所述增强低频系数，k为所述低频系数，h为所述低频系数阈值，t为增强倍数，a，b，c，d为线性系数；

将所述增强低频系数与所述高频系数进行组合，得到全局系数；

将所述全局系数进行小波逆转换，得到所述肤色增强图像。

详细地，小波分解是一种新的变化方法，提供一个随频率改变的时间-频率窗口，能对事件频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号逐步进行细化，最终达到高频和低频的细分。

具体地，图像可以看作是一个离散的二维信号，通过二维离散小波变换可以图像进行分解和重构，即将图像进行小波分解，得到图像的低频成分和高频成分，通过使用各种增强算法对不同频率系数进行增强，可以提高图像的对比度，突出图像的细节信息，还可以对某一范围内的频率系数进行增强，实现图像中感兴趣区域的增强。

进一步地，图像增强算法是对于图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节，增加其清晰度，减少噪点等。通过增强低频系数可以有效地凸显图像中的细节信息，去除图像的噪声，并对图像细节进行局部纹理加深，突出了图像中的细节特征，有利于提高对图像进行分析的精确度。

所述肤色图像划分模块103，用于利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合。

本发明实施例中，对所述肤色增强图像进行划分，可以以任意大小的检测窗口进行划分，可以在所述肤色增强图像窗口中放置任意的位置，每一种放置方式即为一种肤色特征，要找到所述肤色增强图像的全部特征。

本发明实施例中，所述肤色图像划分模块103在利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合时，具体用于：

获取所述肤色增强图像的原始尺寸，构建所述肤色增强图像的坐标系；

在所述坐标系中根据所述检测窗口的窗口大小对所述原始尺寸进行划分，得到肤色划分特征；

汇集所述肤色划分特征为所述肤色划分特征集合。

详细地，在实际检测的过程中，可能划分的矩形特征数量是非常大的，按照所述检测窗口的窗口大小对所述肤色增强图像的原始尺寸进行划分，可得到多个窗口大小的肤色矩形，即每一个肤色矩形代表一个肤色划分特征，将多个肤色划分特征汇集在一起，即可得到所述肤色划分特征集合。

示例性地，当所述肤色增强图像的原始尺寸为m×n，检测窗口的窗口大小为s×t，可以在所述肤色增强图像构建的坐标系内，对肤色增强图像进行划分，即在x方向上的长度可平均分为s段，能被整数s整除；在y方向上的长度可平均分为t段，能被整数t整除，因此其划分的最小面积为s×t(或t×s)，最大面积为([m/s]×s)×([n/t]×t)(或([n/t]×t)×([m/s]×s))，即可将肤色增强图像划分为多个肤色划分特征，每一个划分矩形代表一个肤色划分特征。

所述人脸窗口分类模块104，用于将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小。

本发明实施例中，通过所述级联分类器在对肤色特征集合进行检测时，会将肤色特征集合中不属于人脸特征的过滤掉，就会在级联分类器中被认定为非人脸子窗口，在后续分类器的检测过程中就不会再出现，这样就可以排除了不可能存在的非人脸窗口，将可能存在人脸窗口送到接下来的下一级分类器进行检测，以此类推，排除了尽可能出现的非人脸窗口。

本发明实施例中，所述人脸窗口分类模块104在将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口时，具体用于：

将待训练样本输入至所述分类器中进行训练，得到级联分类器；

将所述肤色划分特征集合输入至所述级联分类器中，当所述肤色划分特征集合中的肤色划分特征不满足预设的分类条件时，输出非人脸窗口；

当所述肤色划分特征集合中的肤色划分特征满足预设的分类条件时，输出人脸窗口。

详细地，所述分类条件是具有人脸面部特征的划分特征，例如所述肤色划分特征集合中的分类条件为具有眼睛部分、鼻子部分、耳朵部分、嘴巴部分及脸部相关的皮肤特征，当所述肤色划分特征集合中满足分类条件时，级联分类器会输出人脸窗口，当所述肤色划分特征集合中不满足分类条件时，级联分类器会输出非人脸窗口，最后经过多级分类器输出整张人脸窗口。

本发明实施例中，所述所述人脸窗口分类模块104在将待训练样本输入至所述分类器中进行训练，得到级联分类器时，具体用于：

确定所述待训练样本的样本权重；

将所述样本权重输入至所述分类器中，得到最小加权错误率：

根据所述最小加权错误率更新所述样本权重，得到弱分类器；

利用如下的加权算法将所述弱分类器进行加权求和，得到强分类器：

其中，F为所述强分类器，f(t)为第t个弱分类器，log为对数函数，T为所述弱分类器的数量，α_t为第t个弱分类器的加权错误率；

汇集多个强分类器为级联分类器。

详细地，将所述待训练样本分为正样本和负样本，初始时，所有正负样本对应相同的样本权重，错误样本在分类结束后权值增大，正确样本权值降低，这样错位样本被突显出来，从而获得一个新的样本分布，最后在新的样本分布中训练得到弱分类器，经过N次循环得到错误率最小的弱分类器，最后优化构成最终的强分类器。正样本为人脸数据，负样本为非人脸数据。

具体地，所述级联分类器是将多个分类器组合在一起，其中所述级联分类器中每级分类器都包含一个或多个矩形特征，非人脸窗口可通过这些矩形特征的组合排除，将所有的人脸图像全部通过级联分类器中的各级分类器，在中间层次的分类器上尽可能多地拦截非人脸图像。

进一步地，，采用级联模型训练人脸分类器大大缩短了检测时间，可使图像背景的非人脸区域快速的丢弃，而在可能是人脸区域花费更多的计算，进一步提高了检测效率。

本发明实施例中，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小，在得到人脸窗口时记录所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小。

所述检测窗口调整模块105，用于调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口。

本发明实施例中，在检测的过程中可以改变检测窗口的窗口大小，将检测窗口按照一定的比例放大，再用大小不同的检测窗口去扫描原始增强图像，则可检测到大于最初检测窗口尺度的人脸。例如对检测窗口进行扩大，可对检测窗口乘一个缩放系数，同时分类器也要随着检测窗口的扩大而改变，逐步调整检测窗口，直到将检测窗口调整为所述述肤色增强图像的初始尺寸时，得到不同检测窗口下对应的人脸窗口。

示例性地，当所述检测窗口为N₁时，N₁对应地人脸窗口为m₁；当所述检测窗口为N₂时，N₂对应地人脸窗口为m₂；当所述检测窗口为N_i时，N_i对应地人脸窗口为m_i。

所述人脸区域确定模块106，用于根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

本发明实施例中，通过不同的检测窗口会检测出不同的人脸窗口，即检测出不同大小的人脸，在检测完成后，在同一人脸区域的周围一般会标记多个位置相近、大小近似的矩形框。当不同尺寸的检测窗口对图像检测完成后，需要对不同位置和大小的矩形做归并操作，以确定最终要输出的人脸区域。

本发明实施例中，所述人脸区域确定模块106在根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口时，具体用于：

根据所述窗口位置及所述窗口大小确定所述人脸窗口的重叠范围；

确定所述人脸窗口在目标区域的窗口数量；

当所述窗口数量大于预设的数量阈值时及所述重叠范围大于预设的范围阈值时，将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口。

详细地，对检测窗口合并的过程中，就是对不同检测窗口的均值计算过程，同时也可以去掉记录的非人脸窗口，保证检测的精确度。被合并区域的位置和大小差别不大，并且彼此之间重叠部分较多；同时合并过程中，对于相近的矩形数量有一定要求，只有大于预设的数量阈值时，才将检测窗口进行合并，否则不做合并操作，将小于预设的数据阈值的检测窗口视为误检结果并去除掉。

示例性地，在检测完成后，记录人脸窗口的窗口位置和大小为(x,y,z,h),其中，x和y为人脸窗口某一顶点的坐标，z和h分别为人脸矩形窗口的宽度和高度，而位置和大小为(x-1,y-1,z-1,h-1)的人脸窗口可能被检测到或者(x+1,y+1,z+1,h+1)人脸窗口也可能被检测到，因此，对于不同的检测窗口检测到不同的人脸窗口时，需要对不同窗口位置和窗口大小的人脸窗口做合并操作，以确定最终要输出的人脸区域。

本发明实施例通过获取用户的环境图像，将环境图像转换至目标色彩空间内，可以更准确的提取用户的肤色特征，进而对人脸检测更加准确。对肤色特征进行分割，并对分割后的图像进行图像增强，有利于突出图像中的细节特征，提高对图像分析的精确度。通过检测窗口逐一对肤色增强图像进行划分，将划分后的图像输入至分类器中，得到人脸窗口，将与人脸信息无关的背景信息去除掉，只保留人脸信息的部分，用于后续对人脸检测；调整检测窗口的大小，可得到在不同检测窗口下对应的人脸窗口，并记录人脸窗口的窗口位置和窗口大小，对不同人脸窗口进行合并，将合并窗口确定为目标用户的人脸区域。因此本发明提出的人脸检测系统，可以解决用户在进行人脸检测过程中的精确度较低的问题。

参照图2所示，为本发明一实施例提供的人脸检测系统的运行方法的流程示意图。在本实施例中，所述人脸检测系统的运行方法包括：

S1、获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内；

S2、提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像；

S3、利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合；

S4、将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小；

S5、调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口；

S6、根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

本发明实施例通过用户的虹膜图像对用户进行定期的身份验证，简化了用户身份验证的流程；同时，通过每隔预设时间段的虹膜验证，防止他人盗取账号信息进行冒名登录，保护账户安全，每隔预设时间段进行身份验证，也防止了他人冒用账号一次性登录后，对账户进行长期完全控制，进一步提升了账户安全性；根据游玩信息和分享评测数据向所述用户进行游戏推荐，实现对用户进行精准的游戏推荐，以提升用户黏性，改善用户体验；进行虚拟游戏场景及真实场景进行建模，实现了将现实物体在游戏内的虚拟场景中进行展示，避免用户游戏过程中进行移动、跳跃等动作发生危险，提升了用户游玩的安全性；以及对用户提交的分享评测数据进行发布，实现了多用户之间的沟通，优化了游戏体验。因此本发明提出的人脸检测方法，可以解决用户在进行虚拟现实游戏的游玩过程中的体验感较差的问题。

如图3所示，是本发明一实施例提供的实现人脸检测系统的运行方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如人脸检测系统程序。

其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行人脸检测方法程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如人脸检测系统程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述通信总线12可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的人脸检测系统程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内；

提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像；

利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合；

将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小；

调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口；

根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内；

提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像；

利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合；

将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小；

调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口；

根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或系统也可以由一个单元或系统通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种人脸检测系统，其特征在于，所述系统包括色彩空间转换模块、肤色特征提取模块、肤色图像划分模块、人脸窗口分类模块、检测窗口调整模块及人脸区域确定模块，其中，

所述色彩空间转换模块，用于获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内，其中所述将所述环境图像转换至目标色彩空间内，具体用于：

获取所述环境图像中色彩空间的通道像素值；

利用如下的转换公式根据所述通道像素值将所述环境图像转换至目标色彩空间内：

其中，H为所述目标色彩空间中的色调值，S为所述目标色彩空间中的饱和度值，V为所述目标色彩空间中的明度,K为所述通道像素值R/225，F为所述通道像素值G/225，A为所述通常像素值B/225,θ为最大通道像素值与最小通道像素值的差值，

为通道像素值中的最小值，

为通道像素值中的最大值；

所述肤色特征提取模块，用于提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像；

所述肤色图像划分模块，用于利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合；

所述人脸窗口分类模块，用于将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小；

所述检测窗口调整模块，用于调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口；

所述人脸区域确定模块，用于根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

2.如权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述肤色特征提取模块在提取所述目标色彩空间中的肤色特征时，具体用于：

将所述目标色彩空间中的环境图像分解为单通道图像，提取所述单通道图像中的像素点；

当所述像素点的像素值在预设的肤色阈值内，将所述像素点标记为白色，得到白色像素点；

汇集所述白色像素点为所述肤色特征。

3.如权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述肤色特征提取模块在对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像时，具体用于：

对所述肤色分割图像进行小波分解，得到所述肤色分割图像的低频系数和高频系数；

利用如下的增强函数对所述低频系数进行增强，得到增强低频系数：

其中，P为所述增强低频系数，k为所述低频系数，h为所述低频系数阈值，t为增强倍数，a，b，c，d为线性系数；

将所述增强低频系数与所述高频系数进行组合，得到全局系数；

将所述全局系数进行小波逆转换，得到所述肤色增强图像。

4.如权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述肤色图像划分模块在利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合时，具体用于：

获取所述肤色增强图像的原始尺寸，构建所述肤色增强图像的坐标系；

在所述坐标系中根据所述检测窗口的窗口大小对所述原始尺寸进行划分，得到肤色划分特征；

汇集所述肤色划分特征为所述肤色划分特征集合。

5.如权利要求1所述的人脸检测系统，其特征在于，所述人脸窗口分类模块在将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口时，具体用于：

将待训练样本输入至所述分类器中进行训练，得到级联分类器；

将所述肤色划分特征集合输入至所述级联分类器中，当所述肤色划分特征集合中的肤色划分特征不满足预设的分类条件时，输出非人脸窗口；

当所述肤色划分特征集合中的肤色划分特征满足预设的分类条件时，输出人脸窗口。

6.如权利要求5所述的人脸检测系统，其特征在于，所述所述人脸窗口分类模块在将待训练样本输入至所述分类器中进行训练，得到级联分类器时，具体用于：

确定所述待训练样本的样本权重；

将所述样本权重输入至所述分类器中，得到最小加权错误率：

根据所述最小加权错误率更新所述样本权重，得到弱分类器；

利用如下的加权算法将所述弱分类器进行加权求和，得到强分类器：

其中，F为所述强分类器，f(t)为第t个弱分类器，log为对数函数，T为所述弱分类器的数量，α_t为第t个弱分类器的加权错误率；

汇集多个强分类器为级联分类器。

7.如权利要求1至6中任一项所述的人脸检测系统，其特征在于，所述人脸区域确定模块在根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口时，具体用于：

根据所述窗口位置及所述窗口大小确定所述人脸窗口的重叠范围；

确定所述人脸窗口在目标区域的窗口数量；

当所述窗口数量大于预设的数量阈值时及所述重叠范围大于预设的范围阈值时，将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口。

8.一种人脸检测系统的运行方法，其特征在于，所述方法适用于人脸检测系统，所述系统包括色彩空间转换模块、肤色特征提取模块、肤色图像划分模块、人脸窗口分类模块、检测窗口调整模块及人脸区域确定模块，所述方法包括：

获取目标用户的环境图像，将所述环境图像转换至目标色彩空间内；

提取所述目标色彩空间中的肤色特征，对所述肤色特征进行分割，得到肤色分割图像，对所述肤色分割图像进行图像增强处理，得到肤色增强图像；

利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分，得到肤色划分特征集合；

将所述肤色划分特征集合输入至预设的分类器中进行分类，得到人脸窗口，确定所述人脸窗口的窗口位置和窗口大小；

调整所述检测窗口，并返回利用预设的检测窗口逐一对所述肤色增强图像进行划分的步骤，直到所述检测窗口调整至所述肤色增强图像的尺寸，得到每个检测窗口对应的人脸窗口；

根据每个人脸窗口的所述窗口位置及所述窗口大小将所述人脸窗口进行窗口合并，得到合并窗口，将所述合并窗口确定为所述目标用户的人脸区域。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求8所述的人脸检测系统的运行方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求8所述的人脸检测系统的运行方法。

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