專利名稱：一種人臉檢測方法與裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種廣泛適用于卡口監(jiān)控系統(tǒng)的人臉檢測方法及裝置。
背景技術(shù)：
車輛及人員卡口監(jiān)控系統(tǒng)(以下簡稱卡口監(jiān)控系統(tǒng))，通常部署于路口、收費站、交通或治安檢查站等卡口點，以實現(xiàn)對通過該卡口的機動車和前排司乘人員進行拍攝、記錄、處理的現(xiàn)場監(jiān)控?？诒O(jiān)控系統(tǒng)可自動識別過往車輛的號牌、顏色等特征，驗證車輛的合法身份，自動核對黑名單庫，甚至完成自動報警的功能。在卡口監(jiān)控系統(tǒng)抓拍的圖片中，前排駕乘人員的面部特征可清晰辨識，提取人臉特征圖和人臉特征參數(shù)，可以實現(xiàn)對交通違法、肇事逃逸、刑事犯罪等嫌疑車輛及人員的監(jiān)控與處置，是重要的非現(xiàn)場執(zhí)法和監(jiān)視系統(tǒng)。目前卡口監(jiān)控系統(tǒng)中，車輛檢測及識別技術(shù)應(yīng)用較為成熟，而由于環(huán)境等各種復(fù)雜因素的影響，導(dǎo)致人臉檢測功能存在大量的誤檢和漏檢情況，提高卡口監(jiān)控系統(tǒng)的可用度，是目前急需解決的問題。目前提高人臉檢測成功率的方法大部分都是通過不斷優(yōu)化視頻分析算法，以提高不同場景的適應(yīng)能力，提高檢測速度以及提高搜索目標的準確性。然而在抓拍的圖像中由于存在噪聲，人臉的角度不理想、光照條件變化多，以及人臉輪廓的復(fù)雜性，局部特征的隨機性，甚至還需要考慮面部表情等因素，都給目前的人臉檢測算法的優(yōu)化帶來了很大的困難。為了提高算法檢測的準確度，通常的做法是不斷地增加特征模式或者改善訓(xùn)練算法。但這些做法常常也以性能作為代價，開發(fā)成本不菲，且效果提升空間有限，對漏檢率改善效果一般。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明提供一種人臉檢測裝置，應(yīng)用于卡口監(jiān)控系統(tǒng)中，該裝置包括車輛檢測單元以及人臉檢測單元，其中:車輛檢測單元，用于在卡口監(jiān)控系統(tǒng)拍攝到圖片時，對該拍攝圖片進行車輛檢測，并輸出車輛檢測結(jié)果，其中該檢測結(jié)果中攜帶有車輛輪廓位置信息；人臉檢測單元，用于根據(jù)所述車輛輪廓位置信息確定針對該拍攝圖片的人臉檢測區(qū)域，并在該人臉檢測區(qū)域中進行人臉檢測并輸出人臉檢測結(jié)果。本發(fā)明還提供一種人臉檢測方法，應(yīng)用于卡口監(jiān)控系統(tǒng)中，該方法包括以下步驟:步驟A、在卡口監(jiān)控系統(tǒng)拍攝到圖片時，對該拍攝圖片進行車輛檢測，并輸出車輛檢測結(jié)果，其中該檢測結(jié)果中攜帶有車輛輪廓位置信息；步驟B、根據(jù)所述車輛輪廓位置信息確定針對該拍攝圖片的人臉檢測區(qū)域，并在該人臉檢測區(qū)域中進行人臉檢測并輸出人臉檢測結(jié)果。本發(fā)明使用新的處理流程使得人臉檢測效率大幅度提升，并且對算法沒有依賴度，效果較之傳統(tǒng)技術(shù)非常顯著，在優(yōu)選的方式中，本發(fā)明還支持對人臉檢測可信度的評估，評估結(jié)果使得檢索效率得到提升，而且用戶可以更加快速地定位到檢測結(jié)果異常的圖片。


圖1是本發(fā)明一種實施方式中人臉檢測過程示意圖。圖2是本發(fā)明一種實施方式中卡口監(jiān)控系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)圖。
具體實施例方式相對于現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)優(yōu)化路徑來說，本發(fā)明重新規(guī)劃一種新的優(yōu)化路徑來大幅度提升人臉檢測技術(shù)的效果表現(xiàn)。相對于人臉檢測來說，車輛檢測與跟蹤技術(shù)發(fā)展比較成熟，本發(fā)明巧妙利用車輛檢測的輸出輔助人臉檢測來提升人臉檢測的效率，大幅度降低漏檢和錯檢。請參考圖1以及圖2，本發(fā)明一種實施方式中，提供一種人臉檢測裝置，應(yīng)用與卡口監(jiān)控系統(tǒng)，該裝置包括車輛檢測單元、人臉檢測單元以及可信度評估單元。在優(yōu)選的方式中，其中各個單元可采用計算機程序來實現(xiàn)，在計算機程序運行的過程中執(zhí)行如下的處理流程。步驟101，當卡口監(jiān)控系統(tǒng)拍攝到圖片時，車輛檢測單元對該圖片進行車輛檢測，并輸出車輛檢測結(jié)果，其中該檢測結(jié)果中攜帶車輛輪廓位置信息；本發(fā)明適用于車輛內(nèi)部的人臉檢測，當卡口有車輛經(jīng)過時，卡口監(jiān)控系統(tǒng)中的前端攝像機會對車輛進行拍攝，然后對拍攝的圖片進行各種檢測和識別。由于監(jiān)控領(lǐng)域中車輛檢測技術(shù)已經(jīng)發(fā)展比較成熟，因此本發(fā)明中可以利用已有的性能指標較高的車輛檢測算法，例如基于3D模型的車輛檢測算法，來對車輛進行檢測識別。這里所說的車輛輪廓位置信息，其主要作用是標注出在圖片的那個部分是車輛所占據(jù)的。其實現(xiàn)方式多種多樣，請參考圖1，以一種最簡單的方式來說，假設(shè)車輛輪廓是最簡單的矩形，圖片的左上端點在XY軸上的坐標是(0，0)，右下端點是(Xmax，Ymax);則車輛輪廓位置信息可以用該矩形輪廓一條對角線上兩個端點的坐標值(X1，Y1)以及(Χ2，Υ2)來表達。當然也可以使用該輪廓左上端點的坐標值(XI，Υ1)、矩形寬度值以及矩形長度值來表示。以上僅僅是從原理上進行說明，而且是一種非常簡單且直接表達和描述的示例。在實際應(yīng)用中，車輛輪廓位置信息可以更加豐富，而且輪廓的描述會更加細致，并不一定是直接描述出來的。當然如果一個拍攝到的圖片中沒有檢測到車輛，則輸出的車輛輪廓信息可以為空。車輛檢測單元在輸出車輛輪廓位置信息的方式有很多種，一種是與拍攝到的圖片分開單獨輸出，在優(yōu)選的方式中可以將車輛輪廓位置信息作為圖片的屬性信息輸出。在具體實現(xiàn)上，以JPEG格式為例，車輛輪廓位置信息可以封裝在JPEG圖像格式的APP擴展字段中連通圖片數(shù)據(jù)本身一起輸出。步驟102，人臉檢測單元根據(jù)所述車輛輪廓位置信息確定針對該拍攝圖片的人臉檢測區(qū)域，并在該人臉檢測區(qū)域中進行人臉檢測并輸出人臉檢測結(jié)果。人臉檢測單元接收到封裝了車輛輪廓信息的拍攝圖片后，從圖片的APP字段中解析出作為車輛輪廓位置信息的車輛的坐標、寬、高以及車輛坐標等參數(shù)之后，確定一個矩形檢測區(qū)域。(當然，如果車輛輪廓信息為空不會由步驟102直接處理，可能在步驟101就跳轉(zhuǎn)到其他流程處理了。)此時確定的這個矩形檢測區(qū)域相對于整幅圖片的大小來說會縮小很多，很多時候會縮小50%以上。與現(xiàn)有技術(shù)中通常對整幅圖片進行人臉掃描檢測相比，本發(fā)明只在特定檢測區(qū)域進行人臉掃描檢測，因此本發(fā)明在處理效率上的優(yōu)勢非常明顯。無論采用什么樣的具體檢測算法，實施本發(fā)明之后其掃描檢測的面積可以大幅度減少，相應(yīng)地，性能表現(xiàn)會有大幅度的提升。由此可見本發(fā)明將車輛檢測機制與人臉檢測機制有機融合之后，可以以很小的開發(fā)代價實現(xiàn)非常大幅度的人臉檢測效果的提升。而且在實際應(yīng)用中，目前很多卡口目前都是車輛卡口，因此本發(fā)明可實施的范圍也非常廣泛。步驟103，人臉檢測單元在檢測完成后同時將人臉輪廓位置信息作為檢測結(jié)果輸出；步驟103的輸出可以參考101對應(yīng)的方法來實現(xiàn)，當然本發(fā)明并不排除其他方法。步驟104，可信度評估單元，根據(jù)人臉輪廓位置信息確定人臉在檢測區(qū)域中的位置，使用該位置匹配預(yù)設(shè)的可信度匹配表并輸出人臉檢測結(jié)果的可信度，其中該可信度匹配表包括預(yù)設(shè)的人臉位置以及對應(yīng)的可信度。在現(xiàn)有技術(shù)中，通常人臉檢測結(jié)果只是包括人臉的圖片及人臉輪廓位置信息，并沒有將人臉的輪廓位置信息作為判斷人臉檢測結(jié)果可信度的重要依據(jù)。請參考圖1下半部分所示，在一般情況下，在一個檢測區(qū)域(可以理解為一個車輛的輪廓)中，如果車輛的駕駛位附近檢測到人臉，這說明該人臉檢測結(jié)果的可信度很高，畢竟當前技術(shù)環(huán)境下，基本所有的車輛都是人員駕駛的。當然如果未來無人駕駛變得流行時，駕駛位未必檢測到人臉未必就是可信度最高的。在圖1中，駕駛位檢測到人臉的情況其可信度是最高的Level5。其次，由于卡口監(jiān)控系統(tǒng)拍攝圖片時，往往是正對著車頭進行拍攝的，因此如果副駕駛的位置檢測到人臉，其結(jié)果也是有相當可信度的，因為從正面采集圖片時，副駕駛位置通常不會有遮擋。即便副駕駛位置上沒有人員，也可能會檢測到人臉，比如說駕駛員停住車輛的時候，傾斜身體到副駕駛位置尋找物件或者進行其他操作時，均可能導(dǎo)致副駕駛位置附近有人臉出現(xiàn)?？紤]到這樣的實際情況，在圖1中副駕駛位置檢測到人臉時其可信度是次高的Level4。同樣的道理，接下來其他兩個位置是Level3和Level2。這里需要說明的是，Levell表示沒有檢測到人臉。沒有檢測到人臉時，人臉檢測單元輸出的人臉輪廓位置信息將為空，這種情況可能是用戶特別需要關(guān)注的。用一種簡化的實現(xiàn)原理來示例，系統(tǒng)可以將表征一個車輛輪廓的檢測區(qū)域劃分為四個象限，每個象限均有一個對應(yīng)的預(yù)定的可信度參數(shù)，形成一個可信度匹配表。每個象限實際上表示的是一個預(yù)設(shè)的人臉所在的位置。當然，考慮到人臉可能跨越多個象限的問題，此時匹配的結(jié)果可以選擇被占據(jù)面積最大的象限作為匹配的象限，輸出該象限對應(yīng)的可信度。另外，需要說明的是，以上的實施方式中，是以靠右駕駛的情況為例，比如我國大陸地區(qū)的駕駛規(guī)定是靠右駕駛，駕駛員位于車輛的左側(cè)。但在其他國家/地區(qū)，可能采用靠左駕駛的制度，此時駕駛位會在右側(cè)，因此圖1可以據(jù)此進行相應(yīng)的變化。而可信度的等級可以劃分為更多的等級，實現(xiàn)的過程中可以多劃分幾個象限，而且每個象限的大小未必是一樣的，當然這取決于實際環(huán)境以及監(jiān)控業(yè)務(wù)自身的需要。在實際應(yīng)用中，無論是哪種人臉檢測算法，都或多或少會存在漏檢和誤檢的情況。幾乎所有的算法都會存在有些圖像中有人臉但算法未檢測到的情況，或者把不是人臉的圖片部分檢測成人臉的情況。在現(xiàn)有技術(shù)中，用戶對人臉圖像進行檢索時，雖然知曉其所檢索的海量圖片中存在漏檢的和誤檢的情況，但是卻無法定位到在哪些圖片中有漏檢和誤檢。如果要精準的挑出這些漏檢或者誤檢的圖片，用戶仍然需要一張張圖像人工識別。在這種情況下，利用算法進行人臉檢測的意義就失去了，不僅沒有提高反而還降低了工作效率。而本發(fā)明優(yōu)選實施方式中對人臉檢測結(jié)果進行了可信度標記，可以大大提高用戶排查漏檢和誤檢的效率，用戶可以按照可信度搜索對應(yīng)的圖片，比如將可信度為最低的圖片檢索出來進行人工排查，可以快速地找到漏檢或者誤檢的圖片。此外，引入了可信度的概念可以大大節(jié)約人臉圖片匹配搜索的過程。比如說交警或者公安刑偵人員等用戶對采集的人臉庫進行檢索的過程中，可以按照置信度級別的從高到低進行逐級檢索，如果在高級別的結(jié)果中檢索到了目標人臉，那么可能不再需要進行進一步檢索，此時將很大程度降低檢索時間，提升工作效率。當然，如果高級別結(jié)果為未檢索到目標人臉，系統(tǒng)將逐級降低，直到全部檢索，盡可能的保證無遺漏。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護的范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種人臉檢測裝置，應(yīng)用于卡口監(jiān)控系統(tǒng)中，該裝置包括車輛檢測單元以及人臉檢測單元，其特征在于: 車輛檢測單元，用于在卡口監(jiān)控系統(tǒng)拍攝到圖片時，對該拍攝圖片進行車輛檢測，并輸出車輛檢測結(jié)果，其中該檢測結(jié)果中攜帶有車輛輪廓位置信息； 人臉檢測單元，用于根據(jù)所述車輛輪廓位置信息確定針對該拍攝圖片的人臉檢測區(qū)域，并在該人臉檢測區(qū)域中進行人臉檢測并輸出人臉檢測結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述人臉檢測結(jié)果包括人臉輪廓位置信息，該裝置還包括: 可信度評估單元，用于根據(jù)人臉輪廓位置信息確定人臉在該人臉檢測區(qū)域中的位置，使用該位置匹配預(yù)設(shè)的可信度匹配表并輸出人臉檢測結(jié)果的可信度，其中該可信度匹配表包括預(yù)設(shè)的人臉位置以及對應(yīng)的可信度。
3.如權(quán)利要求2所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的人臉位置包括車輛的駕駛位，該車輛的駕駛位對應(yīng)的可信度最高。
4.如權(quán)利要求3所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的人臉位置包括車輛的副駕駛位，該車輛的副駕駛位對應(yīng)的可信度次高。
5.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述車輛輪廓位置信息包括:車輛的高度、覽度以及車輛在拍攝圖片中的坐標參數(shù)。
6.一種人臉檢測方法，應(yīng)用于卡口監(jiān)控系統(tǒng)中，其特征在于，該方法包括以下步驟: 步驟A、在卡口監(jiān)控系統(tǒng)拍攝到圖片時，對該拍攝圖片進行車輛檢測，并輸出車輛檢測結(jié)果，其中該檢測結(jié)果中攜帶有車輛輪廓位置信息； 步驟B、根據(jù)所述車輛輪廓位置信息確定針對該拍攝圖片的人臉檢測區(qū)域，并在該人臉檢測區(qū)域中進行人臉檢測并輸出人臉檢測結(jié)果。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述人臉檢測結(jié)果包括人臉輪廓位置信息，該方法還包括: 步驟C、根據(jù)人臉輪廓位置信息確定人臉在該人臉檢測區(qū)域中的位置，使用該位置匹配預(yù)設(shè)的可信度匹配表并輸出人臉檢測結(jié)果的可信度，其中該可信度匹配表包括預(yù)設(shè)的人臉位置以及對應(yīng)的可信度。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的人臉位置包括車輛的駕駛位，該車輛的駕駛位對應(yīng)的可信度最高。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的人臉位置包括車輛的副駕駛位，該車輛的副駕駛位對應(yīng)的可信度次高。
10.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述車輛輪廓位置信息包括:車輛的高度、覽度以及車輛在拍攝圖片中的坐標參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種人臉檢測方法及裝置，應(yīng)用于卡口監(jiān)控系統(tǒng)中，該方法包括以下步驟步驟A、在卡口監(jiān)控系統(tǒng)拍攝到圖片時，對該拍攝圖片進行車輛檢測，并輸出車輛檢測結(jié)果，其中該檢測結(jié)果中攜帶有車輛輪廓位置信息；步驟B、根據(jù)所述車輛輪廓位置信息確定針對該拍攝圖片的人臉檢測區(qū)域，并在該人臉檢測區(qū)域中進行人臉檢測并輸出人臉檢測結(jié)果。本發(fā)明使用新的處理流程使得人臉檢測效率大幅度提升，并且對算法沒有依賴度，效果較之傳統(tǒng)技術(shù)非常顯著，在優(yōu)選的方式中，本發(fā)明還支持對人臉檢測可信度的評估，評估結(jié)果使得檢索效率得到提升，而且用戶可以更加快速地定位到檢測結(jié)果異常的圖片。
文檔編號G06K9/00GK103106400SQ20131004684
公開日2013年5月15日 申請日期2013年2月6日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月6日
發(fā)明者吳堅, 周斌 申請人:浙江宇視科技有限公司