專利名稱：人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)的制作方法
人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人臉檢測(cè)技術(shù)，尤其涉及一種人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
人臉標(biāo)定廣泛應(yīng)用于各種基于人臉識(shí)別的產(chǎn)品中，人臉標(biāo)定的準(zhǔn)確性對(duì)于人臉識(shí)別至關(guān)重要。隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的便攜式通信設(shè)備也具有人臉識(shí)別的功能，例如，數(shù)碼相機(jī)的人臉識(shí)別和笑臉拍照、移動(dòng)設(shè)備的人臉解鎖等。目前的人臉識(shí)別中，標(biāo)定人臉時(shí)需要大量的訓(xùn)練樣本，且標(biāo)定人臉需要大量運(yùn)算，算法效率低下且準(zhǔn)確度不高，無(wú)法滿足海量數(shù)據(jù)的處理。

發(fā)明內(nèi)容基于此，有必要提供一種能提聞效率和準(zhǔn)確率的人臉標(biāo)定方法。一種人臉標(biāo)定方法，包括以下步驟對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理；提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)，對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域；提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心；將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)處理包括圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸一化和圖像馬賽克的一種以上。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)的步驟為根據(jù)預(yù)先定義的3X3模板計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度，提取所述亮度差異度大于等于第一閾值的像素點(diǎn)為角點(diǎn)；所述3X3模板為以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心和所述當(dāng)前像素點(diǎn)的左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行濾波的步驟為識(shí)別所述預(yù)處理后的圖片中的膚色點(diǎn)，濾除四周預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不含有膚色點(diǎn)的角點(diǎn)；提取YcgCr和YcbCr兩個(gè)顏色空間的交叉部分的中心為膚色中心，計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值，并計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值與所述膚色中心的距離，濾除所述距離大于第二閾值的角點(diǎn)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取角點(diǎn)的連通區(qū)域的中的質(zhì)心的步驟為篩選出區(qū)域面積大于等于第三閾值和/或?qū)捀弑壤陬A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的連通區(qū)域；提取所述篩選出的連通區(qū)域中的中心點(diǎn)為質(zhì)心；計(jì)算所述提取出的質(zhì)心的方向，去除所述方向的垂直度在設(shè)定垂直度范圍內(nèi)的質(zhì)心。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述人臉模板為矩形模板，包含左眼頂點(diǎn)、右眼頂點(diǎn)和至少一個(gè)位于與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊上的第三點(diǎn)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模 板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域的步驟為遍歷質(zhì)心，對(duì)每個(gè)質(zhì)心點(diǎn)，執(zhí)行以當(dāng)前的第一質(zhì)心點(diǎn)為人臉模板的頂點(diǎn)，搜索與所述右眼頂點(diǎn)的距離小于等于第四閾值的第二質(zhì)心點(diǎn)；搜索與所述與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊的垂直距離小于等于第四閾值的第三質(zhì)心點(diǎn)；根據(jù)所述第二質(zhì)心點(diǎn)與所述右眼頂點(diǎn)的距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述另一邊的垂直距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述第三點(diǎn)的最短距離計(jì)算所述匹配概率；判斷所述匹配概率是否大于等于預(yù)定值，若是，則將所述第一質(zhì)心點(diǎn)、第二質(zhì)心點(diǎn)和第三質(zhì)心點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，在所述將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域的步驟之后，還包括將候選人臉區(qū)域劃分為設(shè)定數(shù)量的格子，計(jì)算每一格中的膚色比例；篩選出所述膚色比例滿足預(yù)設(shè)膚色比例分布的候選人臉區(qū)域?yàn)樽罱K人臉區(qū)域。此外，還有必要提供一種能提聞效率和準(zhǔn)確率的人臉標(biāo)定系統(tǒng)。一種人臉標(biāo)定系統(tǒng)，包括預(yù)處理模塊，用于對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理；角點(diǎn)提取模塊，用于提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)；角點(diǎn)濾波和合并模塊，用于對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域；質(zhì)心提取模塊，用于提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心；候選人臉區(qū)域定位模塊，用于將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)處理為圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸一化和圖像馬賽克的一種以上。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述角點(diǎn)提取模塊用于根據(jù)預(yù)先定義的3X3模板計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度，提取所述亮度差異度大于等于第一閾值的像素點(diǎn)為角點(diǎn)；所述3X3模板為以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心和所述當(dāng)前像素點(diǎn)的左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述角點(diǎn)濾波和合并模塊用于識(shí)別所述預(yù)處理后的圖片中的膚色點(diǎn)，濾除四周預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不含有膚色點(diǎn)的角點(diǎn)；所述角點(diǎn)濾波和合并模塊還用于提取YcgCr和YcbCr兩個(gè)顏色空間的交叉部分的中心為膚色中心，計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值,并計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值與所述膚色中心的距離，濾除所述距離大于第二閾值的角點(diǎn)。其中一個(gè)實(shí)施例中，所述質(zhì)心提取模塊包括連通區(qū)域篩選單元，用于篩選出區(qū)域面積大于等于第三閾值和/或?qū)捀弑壤陬A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的連通區(qū)域；質(zhì)心提取單元，用于提取所述篩選出的連通區(qū)域中的中心點(diǎn)為質(zhì)心；質(zhì)心去除單元，用于計(jì)算所述提取出的質(zhì)心的方向，去除所述方向的垂直度在設(shè)定垂直度范圍內(nèi)的質(zhì)心。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述人臉模板為矩形模板，包含左眼頂點(diǎn)、右眼頂點(diǎn)和至少一個(gè)位于與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊上的第三點(diǎn)。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述候選人臉區(qū)域定位模塊包括搜索單元，用于對(duì)每個(gè)質(zhì)心點(diǎn)，以當(dāng)前的第一質(zhì)心點(diǎn)為人臉模板的頂點(diǎn)，搜索與所述右眼頂點(diǎn)的距離小于等于第四閾值的第二質(zhì)心點(diǎn)；以及還用于搜索與所述與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另一邊的垂直距離小于等于第四閾值的第三質(zhì)心點(diǎn)；匹配概率計(jì)算單元，用于根據(jù)所述第二質(zhì)心點(diǎn)與所述右眼頂點(diǎn)的距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述另一邊的垂直距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述第三點(diǎn)的最短距離計(jì)算所述匹配概率； 區(qū)域定位單元，用于判斷所述匹配概率是否大于等于預(yù)定值，若是，則將所述第一質(zhì)心點(diǎn)、第二質(zhì)心點(diǎn)和第三質(zhì)心點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述系統(tǒng)還包括區(qū)域篩選模塊，用于將候選人臉區(qū)域劃分為設(shè)定數(shù)量的格子，計(jì)算每一格中的膚色比例，篩選出所述膚色比例滿足預(yù)設(shè)膚色比例分布的候選人臉區(qū)域?yàn)樽罱K人臉區(qū)域。
上述人臉標(biāo)定方法和系統(tǒng)，通過計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域，這種人臉模板的概率模型，可以魯棒地伸縮、旋轉(zhuǎn)，更準(zhǔn)確的匹配人臉，且算法效率高，因此能夠提高人臉標(biāo)定的效率和準(zhǔn)確率。

圖I為一個(gè)實(shí)施例中人臉標(biāo)定方法的流程示意圖；圖2為某一圖片R通道上的直方圖；圖3為一個(gè)實(shí)施例中3X3模板的示意圖；圖4為一個(gè)實(shí)施例中提取角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心的流程示意圖；圖5為一個(gè)實(shí)施例中人臉模板的示意圖；圖6為一個(gè)實(shí)施例中定位候選人臉區(qū)域的流程示意圖；圖7為一個(gè)實(shí)施例中將質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配的示意圖；圖8為一個(gè)實(shí)施例中膚色比例模型的示意圖；圖9為一個(gè)實(shí)施例中人臉標(biāo)定系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；圖10為一個(gè)實(shí)施例中質(zhì)心提取模塊的結(jié)構(gòu)框圖；圖11為一個(gè)實(shí)施例中候選人臉區(qū)域定位模塊的結(jié)構(gòu)框圖；圖12為另一個(gè)實(shí)施例中人臉標(biāo)定系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施方式如圖I所示，在一個(gè)實(shí)施例中，一種人臉標(biāo)定方法，包括以下步驟步驟S102，對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理。具體的，在一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)圖片進(jìn)行的預(yù)處理包括圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸一化和圖像馬賽克的一種以上。對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理后，可有效減少后續(xù)的計(jì)算量，從而提聞標(biāo)定效率。步驟S104，提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)，對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域。角點(diǎn)是指圖像中周圍亮度變化劇烈的點(diǎn)，提取出角點(diǎn)后所得到的圖片可視為輪廓圖。而在提取出預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)并不全是所需要的五官的角點(diǎn)，因此需要對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行濾波，將與五官位置無(wú)關(guān)的角點(diǎn)去掉。而濾波后的角點(diǎn)會(huì)局部聚集，比如眼睛、嘴巴部分的角點(diǎn)。因此，可對(duì)局部聚集的角點(diǎn)進(jìn)行合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域。步驟S106，提取角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心。質(zhì)心為角點(diǎn)的連通區(qū)域的中心點(diǎn)，質(zhì)心可有效表征人臉中的各個(gè)主要特征部位，包括眼、鼻、嘴等，提取出質(zhì)心后，可用于后續(xù)進(jìn)行人臉模板匹配。步驟S108，將質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。本實(shí)施例中，通過這種人臉模板的概率模型，可以魯棒地伸縮、旋轉(zhuǎn)，更準(zhǔn)確的匹配人臉，且算法效率高，因此能夠提高人臉標(biāo)定的效率和準(zhǔn)確率。在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理包括圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸一化和圖像馬賽克。
圖像的色階調(diào)整是指調(diào)整圖片的色階。色階是表示圖片亮度強(qiáng)度的指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，圖片的色彩豐滿度和精細(xì)度是由色階決定的。通過調(diào)整圖片的色階可以調(diào)整圖像的陰影、中間調(diào)和高光的強(qiáng)度級(jí)別，從而在一定程度上增強(qiáng)圖像的視覺效果。在一個(gè)實(shí)施例中，可對(duì)圖片的RGB三個(gè)通道分別進(jìn)行色階調(diào)整。如圖2所示，為某一圖片R通道上的直方圖，可去除包含較少數(shù)據(jù)的陰影區(qū)和高光區(qū)，將左右邊界調(diào)整到[left,right]區(qū)間上,然后對(duì)R上的值重新映射回到
區(qū)間。[left,right]區(qū)間即去除了陰影區(qū)和高光區(qū)之后保留下的色階信息。具體的，可按照如下公式計(jì)算新的R/G/B值Diff = right-leftnewRGB = (oldRGB-left)*255/Diff其中，newRGB為新的R/G/B值，oIdRGB為色階調(diào)整前的R/G/B值。本實(shí)施例中，色階調(diào)整后的圖片對(duì)比度會(huì)有所改善，邊緣會(huì)更加清晰，更利于后續(xù)的膚色識(shí)別、角點(diǎn)濾波等。自動(dòng)白平衡用于解決色彩偏移問題。由于在實(shí)際的拍照過程中，由于移動(dòng)終端等設(shè)備的拍攝環(huán)境或攝像頭等設(shè)備本身的限制，會(huì)導(dǎo)致曝光不準(zhǔn)確，從而發(fā)生顯著的色彩偏移或嚴(yán)重缺失部分色彩的情況。色彩偏移或嚴(yán)重缺失部分色彩會(huì)影響后續(xù)的膚色區(qū)域的提取，因此需要進(jìn)行自動(dòng)白平衡。在一個(gè)實(shí)施例中，可按照如下公式進(jìn)行自動(dòng)白平衡R' = ^R,G' = G,Bf = ^B
RaveBave其中，R'、G'、B'分別為白平衡后的圖片三分量值，R、G、B為原圖像的三分量值；Rave> Gave, Bave分別為圖片上的R、G、B分類的均值。由于不同大小的圖片在后續(xù)的角點(diǎn)、質(zhì)點(diǎn)提取、角點(diǎn)合并和濾波等處理上有不同的參數(shù)，因此為使得后續(xù)這些處理過程統(tǒng)一參數(shù)，可對(duì)圖片進(jìn)行尺寸歸一化，即對(duì)圖片進(jìn)行縮放處理。在一個(gè)實(shí)施例中，可保持原圖比例對(duì)圖片進(jìn)行縮放，也可不保持原圖比例進(jìn)行縮放。優(yōu)選的，保持原圖比例對(duì)圖片進(jìn)行縮放，例如，可將高度大于400px的圖片保持寬高比例縮小到高度為400px，對(duì)于高度小于400px的圖片則可維持原尺寸不變，不進(jìn)行放大。由于有些圖片的邊緣比較寬，如大于I像素的單位，若直接在像素級(jí)別上提取角點(diǎn)可能會(huì)缺失大量所需的角點(diǎn)。在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，可在圖片的尺寸歸一化后對(duì)圖片進(jìn)行馬賽克處理，將圖片轉(zhuǎn)化為一個(gè)馬賽克圖像，可以更準(zhǔn)確的提取角點(diǎn)，同時(shí)，在馬賽克圖片上提取角點(diǎn)也能大大提升處理的速度。例如，在400px尺度下，可選擇馬賽克的尺度為2X2px，新的像素值則為這四個(gè)像素的平均值。在一個(gè)實(shí)施例中，步驟S104中提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)的具體過程為根據(jù)預(yù)先定義的3X3模板計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度，提取亮度差異度大于等于第一閾值的像素點(diǎn)為角點(diǎn)；其中，該3X3模板為以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心和當(dāng)前像素點(diǎn)的左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域。如圖3所示，當(dāng)前像素點(diǎn)為C，則其左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)分別為A1、A、B、B1、A3、B2、B3和A2，這9個(gè)像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域即為定義的3X3模板。具體的，在一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)于預(yù)處理后的圖片中的每一個(gè)像素點(diǎn)(即當(dāng)前像素點(diǎn))，按照如下公式計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度定義rAl = wl* (fA-fC) 2+wl* (fAl-fC)2rBl = w2* (fB-fC) 2+w2* (fBl-fC)2 Rl = min(rAl, rBl)rA2 = w3* (fA2-fC) 2+w3* (fA3-fC)2rB2 = w4* (fB2-fC) 2+w4* (fB3-fC)2R2 = min (rA2, rB2)其中，f表示像素點(diǎn)的亮度分量(0 255)，如fA表示C點(diǎn)的右邊像素A的亮度。WU W2、W3和W4為權(quán)重，可取Wl = W2 = 1，W3 = W4 = I。如果Rl和R2都小于給定的閾值Tl (如Tl = 200)，則該點(diǎn)(即當(dāng)前像素點(diǎn))不是角點(diǎn)，否則進(jìn)行以下公式的計(jì)算BI = w5*(fB-fA)X(fA-fC)+w5*(fBl-fAl)X(fAl-fC)B2 = w6*(fB-fAI)X(fAl-fC)+w6*(fBl-fA)X(fA-fC)B3 = w7* (fB2-fA2)X (fA2-fC)+w7*(fB3-fA3)X(fA3-fC)B4 = w8*(fB2-fA3)X(fA3-fC)+w8*(fB3-fA2)X(fA2-fC)mBl = min (BI, B2)mB2 = min (B3, B4)Al = rBl-rAl-2X mBlA2 = rB2-rA2~2X mB2Rl = rAl-mBl2/Al 當(dāng) mBl < 0 且 Al+mBl > 0R2 = rA2-mB22/A2 當(dāng) mB2 < 0 且 A2+mB2 > 0其中，W5、W6、W7、W8為權(quán)重，可取W5 = W6 = 1，W7 = W8 = I，計(jì)算得到最終的Rl
和R2為當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度。如果Rl和R2都小于給定的閾值T2(如T2 = 700)，則該點(diǎn)(即當(dāng)前像素點(diǎn))不是角點(diǎn)，否則，說明該點(diǎn)在圖像中周圍亮度變化劇烈，該點(diǎn)為角點(diǎn)。在一個(gè)實(shí)施例中，在步驟S104中對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行濾波的步驟為識(shí)別預(yù)處理后的圖片中的膚色點(diǎn)，濾除四周預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不含有膚色點(diǎn)的角點(diǎn)；提取YcgCr和YcbCr兩個(gè)顏色空間的交叉部分的中心為膚色中心，計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值，并計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、CgXr分量值與所述膚色中心的距離，濾除所述距離大于第二閾值的角點(diǎn)。本實(shí)施例中，即保留周圍有膚色的角點(diǎn)并去除掉與膚色距離較遠(yuǎn)的角點(diǎn)?？勺銎つw檢測(cè)的顏色空間有很多種，如RGB、HSV、YCbCr、YUV、YCgCr等。在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，可同時(shí)在YCbCr和YCgCr兩個(gè)空間上提取膚色，提取的準(zhǔn)確率較好。在YCgCr顏色空間上，膚色范圍為Cg G [85,135], Cr G [_Cg+260，-Cg+280]。在YCbCr顏色空間上，膚色范圍為Cb G [77，127]，Cr G [133，173]，同時(shí)，在這兩個(gè)顏色空間上Y G [16，235]。具體的，可預(yù)處理后的圖片中的像素點(diǎn)，按照如下公式根據(jù)像素點(diǎn)的RGB值計(jì)算得到Y(jié)、Cb、Cr、Cg分量

權(quán)利要求
1.ー種人臉標(biāo)定方法，包括以下步驟 對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理； 提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)，對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域； 提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心； 將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉標(biāo)定方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸ー化和圖像馬賽克的ー種以上。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉標(biāo)定方法，其特征在于，所述提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)的步驟為 根據(jù)預(yù)先定義的3X3模板計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度，提取所述亮度差異度大于等于第一閾值的像素點(diǎn)為角點(diǎn)； 所述3X3模板為以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心和所述當(dāng)前像素點(diǎn)的左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉標(biāo)定方法，其特征在于，所述對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行濾波的步驟為 識(shí)別所述預(yù)處理后的圖片中的膚色點(diǎn)，濾除四周預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不含有膚色點(diǎn)的角點(diǎn)； 提取YcgCr和YcbCr兩個(gè)顏色空間的交叉部分的中心為膚色中心，計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值，并計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值與所述膚色中心的距離，濾除所述距離大于第二閾值的角點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉標(biāo)定方法，其特征在于，所述提取角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心的步驟為 篩選出區(qū)域面積大于等于第三閾值和/或?qū)捀弑壤陬A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的連通區(qū)域； 提取所述篩選出的連通區(qū)域中的中心點(diǎn)為質(zhì)心； 計(jì)算所述提取出的質(zhì)心的方向，去除所述方向的垂直度在設(shè)定垂直度范圍內(nèi)的質(zhì)心。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉標(biāo)定方法，其特征在于，所述人臉模板為矩形模板，包含左眼頂點(diǎn)、右眼頂點(diǎn)和至少ー個(gè)位干與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另ー邊上的第三點(diǎn)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的人臉標(biāo)定方法，其特征在干，所述將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域的步驟為 遍歷質(zhì)心,對(duì)每個(gè)質(zhì)心點(diǎn),執(zhí)行 以當(dāng)前的第一質(zhì)心點(diǎn)為人臉模板的頂點(diǎn)，捜索與所述右眼頂點(diǎn)的距離小于等于第四閾值的第二質(zhì)心點(diǎn)； 捜索與所述與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另ー邊的垂直距離小于等于第四閾值的第三質(zhì)心點(diǎn)； 根據(jù)所述第二質(zhì)心點(diǎn)與所述右眼頂點(diǎn)的距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述另ー邊的垂直距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述第三點(diǎn)的最短距離計(jì)算所述匹配概率； 判斷所述匹配概率是否大于等于預(yù)定值，若是，則將所述第一質(zhì)心點(diǎn)、第二質(zhì)心點(diǎn)和第三質(zhì)心點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的人臉標(biāo)定方法，其特征在于，在所述將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域的步驟之后，還包括 將候選人臉區(qū)域劃分為設(shè)定數(shù)量的格子，計(jì)算每一格中的膚色比例； 篩選出所述膚色比例滿足預(yù)設(shè)膚色比例分布的候選人臉區(qū)域?yàn)樽罱K人臉區(qū)域。
9.ー種人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在于，包括 預(yù)處理模塊，用于對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理； 角點(diǎn)提取模塊，用于提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)； 角點(diǎn)濾波和合并模塊，用于對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合井，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域； 質(zhì)心提取模塊，用于提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心； 候選人臉區(qū)域定位模塊，用于將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在干，所述預(yù)處理為圖片的色階調(diào)整、自動(dòng)白平衡、尺度歸ー化和圖像馬賽克的ー種以上。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在于，所述角點(diǎn)提取模塊用于根據(jù)預(yù)先定義的3X3模板計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)的亮度差異度，提取所述亮度差異度大于等于第一閾值的像素點(diǎn)為角點(diǎn)； 所述3X3模板為以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心和所述當(dāng)前像素點(diǎn)的左、右、上、下、左上、右上、左下和右下的像素點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在于，所述角點(diǎn)濾波和合并模塊用于識(shí)別所述預(yù)處理后的圖片中的膚色點(diǎn)，濾除四周預(yù)設(shè)范圍內(nèi)不含有膚色點(diǎn)的角點(diǎn)； 所述角點(diǎn)濾波和合并模塊還用于提取YcgCr和YcbCr兩個(gè)顏色空間的交叉部分的中心為膚色中心，計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值，并計(jì)算所述角點(diǎn)的Cb、Cg、Cr分量值與所述膚色中心的距離，濾除所述距離大于第二閾值的角點(diǎn)。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在于，所述質(zhì)心提取模塊包括 連通區(qū)域篩選單元，用于篩選出區(qū)域面積大于等于第三閾值和或?qū)捀弑壤陬A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的連通區(qū)域； 質(zhì)心提取単元，用于提取所述篩選出的連通區(qū)域中的中心點(diǎn)為質(zhì)心； 質(zhì)心去除単元，用于計(jì)算所述提取出的質(zhì)心的方向，去除所述方向的垂直度在設(shè)定垂直度范圍內(nèi)的質(zhì)心。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在干，所述人臉模板為矩形模板，包含左眼頂點(diǎn)、右眼頂點(diǎn)和至少ー個(gè)位干與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另ー邊上的第三點(diǎn)。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在于，所述候選人臉區(qū)域定位模塊包括 搜索單元，用于對(duì)每個(gè)質(zhì)心點(diǎn)，以當(dāng)前的第一質(zhì)心點(diǎn)為人臉模板的頂點(diǎn)，捜索與所述右眼頂點(diǎn)的距離小于等于第四閾值的第二質(zhì)心點(diǎn)；以及還用于搜索與所述與左眼頂點(diǎn)和右眼頂點(diǎn)所在邊平行的另ー邊的垂直距離小于等于第四閾值的第三質(zhì)心點(diǎn)； 匹配概率計(jì)算單元，用于根據(jù)所述第二質(zhì)心點(diǎn)與所述右眼頂點(diǎn)的距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述另ー邊的垂直距離、所述第三質(zhì)心點(diǎn)與所述第三點(diǎn)的最短距離計(jì)算所述匹配概率； 區(qū)域定位単元，用于判斷所述匹配概率是否大于等于預(yù)定值，若是，則將所述第一質(zhì)心點(diǎn)、第二質(zhì)心點(diǎn)和第三質(zhì)心點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。
16.根據(jù)權(quán)利要求9所述的人臉標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括 區(qū)域篩選模塊，用于將候選人臉區(qū)域劃分為設(shè)定數(shù)量的格子，計(jì)算每一格中的膚色比例，篩選出所述膚色比例滿足膚色比例分布的候選人臉區(qū)域?yàn)樽罱K人臉區(qū)域。
全文摘要
一種人臉標(biāo)定方法，所述方法包括對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理；提取預(yù)處理后的圖片中的角點(diǎn)，對(duì)所述角點(diǎn)進(jìn)行濾波和合并，得到角點(diǎn)的連通區(qū)域；提取所述角點(diǎn)的連通區(qū)域中的質(zhì)心；將所述質(zhì)心與人臉模板進(jìn)行匹配，計(jì)算質(zhì)心與人臉模板的匹配概率，將所述匹配概率大于等于預(yù)定值的質(zhì)心所構(gòu)成的區(qū)域定位為候選人臉區(qū)域。采用上述方法，能夠提高人臉標(biāo)定的準(zhǔn)確率和效率。此外，還提供了一種人臉標(biāo)定系統(tǒng)。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102663354SQ20121008296
公開日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年3月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月26日
發(fā)明者王暉, 謝曉境 申請(qǐng)人:騰訊科技(深圳)有限公司