TWI690899B - 人臉偵測系統及人臉偵測方法 - Google Patents

Abstract

本發明提出一種人臉偵測方法，其包含以下步驟：自影像中擷取至少一區域影像與餘留影像；透過硬體人臉偵測器對區域影像進行人臉偵測以得出第一偵測結果；執行人臉偵測軟體去對餘留影像進行人臉偵測以得出第二偵測結果；將第一、第二偵測結果彙整以得出影像的整體偵測結果。

Description

人臉偵測系統及人臉偵測方法

本發明是有關於一種系統與方法，且特別是有關於一種人臉偵測系統及人臉偵測方法。

在有限資源的嵌入式系統(embedded system)上，為了達到離鏡頭比較遠距離的人臉偵測功能，必須要使用比較大解析度的影像來做偵測人臉的運算，但大解析度的影像，往往不能直接被使用在硬體加速的人臉偵測，硬體運算的好處主要在於速度快，可以達到比較及時的人臉偵測，而若使用軟體的方式來跑人臉偵測的演算法，又需要耗費很大的運算量，導致分析完一張畫面可能就需要好幾秒鐘。

一般有支援硬體偵測模組的晶片(chip)，通常可支援的解析度不高，為了硬體的即時性，通常只支援最高解析度到320×240。如此一來畫面因為縮的很小，導致離鏡頭太遠的人臉沒辦法被偵測到。

若是為了遠距離能找到人臉，需要較大的解析度做分析，但因為硬體無法支援，因此只能使用軟體的方式對影像進行運算，需花費很長時間，若為了加快運算，將畫面縮的 很小，又一樣會發生離鏡頭太遠的人臉沒辦法被找到的情況。

本發明提出一種人臉偵測系統及人臉偵測方法，改善先前技術的問題。

在本發明的一實施例中，本發明所提出的人臉偵測系統包含處理器、硬體人臉偵測器以及儲存裝置。處理器自影像中擷取至少一區域影像，並從影像中扣除區域影像以劃分出餘留影像。硬體人臉偵測器對區域影像進行人臉偵測以得出第一偵測結果。儲存裝置儲存人臉偵測軟體，處理器執行人臉偵測軟體以對餘留影像進行人臉偵測以得出第二偵測結果，處理器將第一、第二偵測結果彙整以得出影像的整體偵測結果。

在本發明的一實施例中，當硬體人臉偵測器對區域影像進行人臉偵測時，人臉偵測軟體同步對餘留影像進行人臉偵測。

在本發明的一實施例中，硬體人臉偵測器為人臉偵測晶片。

在本發明的一實施例中，本發明所提出的人臉偵測方法包含以下步驟：自影像中擷取至少一區域影像，並從影像中扣除區域影像以劃分出餘留影像；透過硬體人臉偵測器對區域影像進行人臉偵測以得出第一偵測結果；執行人臉偵測軟體去對餘留影像進行人臉偵測以得出第二偵測結果；將第一、第二偵測結果彙整以得出影像的整體偵測結果。

在本發明的一實施例中，當硬體人臉偵測器對區域影像進行人臉偵測時，人臉偵測軟體同步對餘留影像進行人臉偵測。

在本發明的一實施例中，人臉偵測方法更包含：在硬體人臉偵測器對區域影像進行人臉偵測以前，依據硬體人臉偵測器所支援的解析度，調整區域影像的大小。

在本發明的一實施例中，人臉偵測方法更包含：在從影像中扣除區域影像以劃分出餘留影像以前，依據人臉偵測軟體所支援的解析度，調整影像的大小。

在本發明的一實施例中，人臉偵測方法更包含：預設至少一區域範圍的大小及數目，以做為擷取至少一區域影像的依據。

在本發明的一實施例中，硬體人臉偵測器所支援的解析度小於人臉偵測軟體所支援的解析度。

在本發明的一實施例中，硬體人臉偵測器的人臉偵測速度高於人臉偵測軟體的人臉偵測速度。

綜上所述，本發明之技術方案與現有技術相比具有明顯的優點和有益效果。本發明的技術方案，利用硬體加速的特性，輔助軟體執行速度過慢的缺點，達到偵測距離及效能改善的目的。

以下將以實施方式對上述之說明作詳細的描述，並對本發明之技術方案提供更進一步的解釋。

為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附符號之說明如下：

100‧‧‧人臉偵測系統

110‧‧‧處理器

120‧‧‧硬體人臉偵測器

130‧‧‧儲存裝置

140‧‧‧輸入裝置

150‧‧‧輸出裝置

200‧‧‧影像

211、212、213、214、215‧‧‧區域影像

220‧‧‧餘留影像

300‧‧‧人臉偵測方法

S301~S306‧‧‧步驟

為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖是依照本發明一實施例之一種人臉偵測系統的方塊圖；第2圖是依照本發明一實施例之一種影像的示意圖；以及第3圖是依照本發明一實施例之一種人臉偵測方法的流程圖。

為了使本發明之敘述更加詳盡與完備，可參照所附之圖式及以下所述各種實施例，圖式中相同之號碼代表相同或相似之元件。另一方面，眾所週知的元件與步驟並未描述於實施例中，以避免對本發明造成不必要的限制。

於實施方式與申請專利範圍中，涉及『連接』之描述，其可泛指一元件透過其他元件而間接耦合至另一元件，或是一元件無須透過其他元件而直接連結至另一元件。

於實施方式與申請專利範圍中，涉及『連接』之描述，其可泛指一元件透過其他元件而間接與另一元件進行間接連結，或是一元件無須透過其他元件而實體連結至另一元件。

於實施方式與申請專利範圍中，除非內文中對於冠詞有所特別限定，否則『一』與『該』可泛指單一個或複數個。

本文中所使用之『約』、『大約』或『大致』係 用以修飾任何可些微變化的數量，但這種些微變化並不會改變其本質。於實施方式中若無特別說明，則代表以『約』、『大約』或『大致』所修飾之數值的誤差範圍一般是容許在百分之二十以內，較佳地是於百分之十以內，而更佳地則是於百分五之以內。

第1圖是依照本發明一實施例之一種人臉偵測系統100的方塊圖。如第1圖所示，人臉偵測系統100包含處理器110、硬體人臉偵測器120、儲存裝置130、輸入裝置140以及輸出裝置150。在架構上，處理器110電性連接硬體人臉偵測器120、儲存裝置130、輸入裝置140以及輸出裝置150。

舉例而言，處理器110可為影像處理器、中央處理單元、微控制器、其他處理電路、或前述之組合。硬體人臉偵測器120可為人臉偵測晶片(如：FD HW Engine)，儲存裝置130可為硬碟、快閃記憶體或其他儲存媒介。輸入裝置140可為攝影機、攝像裝置或其他影像輸入裝置，輸出裝置150可為顯示器、列印器或其他輸出設備。

為了對上述人臉偵測系統100於影像中偵測人臉的方式做闡述，請同時參照第1~2圖，第2圖是依照本發明一實施例之一種影像200的示意圖。於運作時，輸入裝置140提供影像200(如：原始影像)給處理器110，處理器110自影像200中擷取區域影像211、212、213、214、215與餘留影像220。應瞭解到，餘留影像220可以不僅限於從影像200中扣除區域影像211、212、213、214、215後的 殘餘影像而已，於一實施例中，區域影像211、212、213、214、215的邊界與餘留影像220的邊界可部分重疊，以避免邊界處人臉截半，而造成漏偵測；舉例而言，餘留影像220的邊界延伸至涵蓋區域影像211、212、213、214、215邊界處的部份影像，即使區域影像的邊界有人臉截半的狀況，由於餘留影像220的邊界涵蓋區域影像邊界處的影像，因此餘留影像220可補足完整人臉，以增加偵測精準度。熟習此項技藝者可視實際狀況，彈性設定餘留影像220的邊界延伸的比例。硬體人臉偵測器120對區域影像211、212、213、214、215進行人臉偵測以得出第一偵測結果(如：人臉數目)；舉例而言，區域影像211、214、215中未偵測人臉，區域影像212中偵測出一張人臉，區域影像213中偵測出兩張人臉，共三張人臉。

儲存裝置130儲存人臉偵測軟體，處理器110執行人臉偵測軟體以對餘留影像220進行人臉偵測以得出第二偵測結果(如：剩餘的人臉數目)；舉例而言，餘留影像220中偵測出一張人臉。如此，軟體所需的計算量會因為有部份畫面由硬體偵測所分擔，而得以縮短計算時間。處理器110將第一、第二偵測結果彙整以得出影像200的整體偵測結果(如：人臉總數)；舉例而言，影像200中總共有四張人臉。然後，輸出裝置150輸出整體偵測結果。

在本發明的一實施例中，當硬體人臉偵測器120對區域影像211、212、213、214、215進行人臉偵測時，人臉偵測軟體同步對餘留影像220進行人臉偵測。因為 軟硬體的運算是同時發生的，因此能達到整體運算時間能夠縮短的目的。

應瞭解到，雖然第2圖繪示五個區域影像211、212、213、214、215，但此不限制本發明。因為硬體計算的時間遠小於軟體的計算，因此實務上可以定義一個至多個區域影像分次送入硬體人臉偵測器120做人臉偵測，將軟體及硬體的分析時間最小化。

為了對上述人臉偵測系統100的運作方法做更進一步的闡述，請同時參照第1~3圖，第3圖是依照本發明一實施例之一種人臉偵測方法300的流程圖。如第3圖所示，人臉偵測方法300包含步驟S301~S306(應瞭解到，在本實施例中所提及的步驟，除特別敘明其順序者外，均可依實際需要調整其前後順序，甚至可同時或部分同時執行)。

於步驟S301，取得影像200。

於步驟S302，自影像200中擷取區域影像。

於步驟S303，從影像200中扣除區域影像211、212、213、214、215以劃分出餘留影像220。

於步驟S304，透過硬體人臉偵測器120對區域影像進行人臉偵測以得出第一偵測結果(如：人臉數目)。

於步驟S305，執行人臉偵測軟體去對餘留影像220進行人臉偵測以得出第二偵測結果(如：剩餘的人臉數目)。如此，步驟S305軟體所需的計算量會因為有部份畫面由步驟S304中的硬體偵測所分擔，而得以縮短計算時間。

於步驟S306，將第一、第二偵測結果彙整以得 出影像200的整體偵測結果(如：人臉總數)。

在人臉偵測方法300中，步驟S304與步驟S305可同步進行。亦即，當硬體人臉偵測器120對區域影像211、212、213、214、215進行人臉偵測時，人臉偵測軟體同步對餘留影像220進行人臉偵測。因為軟硬體的運算是同時發生的，因此能達到整體運算時間能夠縮短的目的。

在硬體人臉偵測器120對區域影像211、212、213、214、215進行人臉偵測以前，於步驟S302，可依據硬體人臉偵測器120所支援的解析度(如：320×240)，調整區域影像211、212、213、214、215的大小，以便於人臉偵測器120依其解析度進行人臉偵測。

在擷取餘留影像220以前，於步驟S303，可依據人臉偵測軟體所支援的解析度(如：800×600、1280×720…等)，調整影像200的大小，以便於人臉偵測器120依其解析度進行人臉偵測。舉例而言，影像200原本的解析度為1920×1080，人臉偵測軟體所支援的解析度為1280×720，因此將影像200縮小至解析度大致符合1280×720，以便於人臉偵測器120進行人臉偵測。

在本發明的一實施例中，硬體人臉偵測器120所支援的解析度(如：320×240)小於人臉偵測軟體所支援的解析度(如：800×600、1280×720…等)。

在本發明的一實施例中，硬體人臉偵測器120的人臉偵測速度高於人臉偵測軟體的人臉偵測速度。因為硬體計算的時間遠小於軟體的計算，因此於人臉偵測方法300可 預設區域範圍的大小及數目，於步驟S302，依據區域範圍大小及數目，自影像200中擷取相應大小及數目的區域影像211、212、213、214、215，然後於步驟S304將區域影像211、212、213、214、215分次送入硬體人臉偵測器120做人臉偵測，將軟體及硬體的分析時間最小化。

綜上所述，本發明之技術方案與現有技術相比具有明顯的優點和有益效果。利用硬體加速的特性，輔助軟體執行速度過慢的缺點，達到偵測距離及效能改善的目的。

雖然本發明已以實施方式揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

300‧‧‧人臉偵測方法

S301~S306‧‧‧步驟

Claims (9)

1. 一種人臉偵測系統，包含：一處理器，自一影像中擷取至少一區域影像與一餘留影像；一硬體人臉偵測器，對該至少一區域影像進行人臉偵測以得出一第一偵測結果；以及一儲存裝置，儲存一人臉偵測軟體，該處理器執行該人臉偵測軟體以對該餘留影像進行人臉偵測以得出一第二偵測結果，該處理器將該第一、第二偵測結果彙整以得出該影像的一整體偵測結果，其中當該硬體人臉偵測器對該區域影像進行人臉偵測時，該人臉偵測軟體同步對該餘留影像進行人臉偵測。
2. 如請求項1所述之人臉偵測系統，其中該硬體人臉偵測器為一人臉偵測晶片。
3. 一種人臉偵測方法，包含：自一影像中擷取至少一區域影像與一餘留影像；透過一硬體人臉偵測器對該至少一區域影像進行人臉偵測以得出一第一偵測結果；執行一人臉偵測軟體去對該餘留影像進行人臉偵測以得出一第二偵測結果；以及將該第一、第二偵測結果彙整以得出該影像的一整體偵測結果， 其中當該硬體人臉偵測器對該區域影像進行人臉偵測時，該人臉偵測軟體同步對該餘留影像進行人臉偵測。
4. 如請求項3所述之人臉偵測方法，更包含：在該硬體人臉偵測器對該區域影像進行人臉偵測以前，依據該硬體人臉偵測器所支援的解析度，調整該至少一區域影像的大小。
5. 如請求項3所述之人臉偵測方法，更包含：在擷取該餘留影像以前，依據該人臉偵測軟體所支援的解析度，調整該影像的大小。
6. 如請求項3所述之人臉偵測方法，更包含：預設至少一區域範圍的大小及數目，以做為擷取該至少一區域影像的依據。
7. 如請求項3所述之人臉偵測方法，其中該硬體人臉偵測器所支援的解析度小於該該人臉偵測軟體所支援的解析度。
8. 如請求項3所述之人臉偵測方法，其中該硬體人臉偵測器的人臉偵測速度高於該該人臉偵測軟體的人臉偵測速度。
9. 如請求項3所述之人臉偵測方法，其中該 至少一區域影像的邊界與該餘留影像的邊界部分重疊。

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