0，s+2]。之所以這樣選擇，是因?yàn)樵谶B續(xù)幀圖像間人臉的大小不會(huì)突變。前一幀中在第s縮放尺度檢測(cè)出含人臉窗口數(shù)目最多，說(shuō)明人臉在該縮放尺度檢測(cè)效果最好；新一幀圖像中如果含有人臉的話(huà)，由于視頻流中幀與幀圖像之間是連續(xù)的，那么在s縮放尺度前后的縮放尺度內(nèi)人臉檢測(cè)效果最好，對(duì)其他縮放尺度圖像的檢測(cè)作為冗余計(jì)算被省去了。在縮放系數(shù)為0.8的情況下，兩個(gè)縮放尺度級(jí)差對(duì)應(yīng)的圖像分辨率相差一半左右，在30幀每秒的幀速下，基本能夠覆蓋臉部區(qū)域在圖像中的變動(dòng)情況。需要檢測(cè)的窗口數(shù)目、節(jié)省的冗余計(jì)算量與S的關(guān)系如圖7所示。
[0078](2)如果前一幀圖像的各個(gè)縮放尺度的所有窗口中都沒(méi)有檢測(cè)到人臉，那么縮放尺度取值區(qū)間是[0，10]，也就是對(duì)所有可能的不同縮放尺度的圖像進(jìn)行檢測(cè)。
[0079]在圖像縮放完成后，逐個(gè)生成待檢窗口的圖像積分圖。
[0080]在級(jí)聯(lián)分類(lèi)器處理階段:采用的級(jí)聯(lián)分類(lèi)器是由22級(jí)強(qiáng)分類(lèi)器級(jí)聯(lián)而成的，每一級(jí)強(qiáng)分類(lèi)器由若干弱分類(lèi)器組合而成。檢測(cè)窗口能否通過(guò)各級(jí)分類(lèi)器的標(biāo)準(zhǔn)是窗口的類(lèi)Haar特征的影響因子之和是否大于該級(jí)分類(lèi)器的閾值。級(jí)聯(lián)分類(lèi)器中后級(jí)分類(lèi)器的檢測(cè)效果要比前級(jí)分類(lèi)器的檢測(cè)效果好，但是其計(jì)算量也相應(yīng)增大。各級(jí)分類(lèi)器起到一個(gè)篩選的作用，前級(jí)分類(lèi)器雖然復(fù)雜度低，但是它能在檢測(cè)初期將明顯不含有人臉的窗口濾除，避免了后級(jí)分類(lèi)器的復(fù)雜計(jì)算。
[0081]檢測(cè)結(jié)果處理階段:在該階段，當(dāng)前幀圖像所有的檢測(cè)窗口都已檢測(cè)完畢，進(jìn)行結(jié)果的合并和統(tǒng)計(jì)工作。對(duì)不同縮放尺度上檢測(cè)到的人臉窗口進(jìn)行合并，并將合并結(jié)果還原到原圖像尺度，在原圖像中將人臉?biāo)趨^(qū)域標(biāo)出。統(tǒng)計(jì)不同縮放尺度中檢測(cè)出含有人臉窗口的數(shù)目，對(duì)圖像縮放階段s的值進(jìn)行更新。
[0082]本發(fā)明利用了視頻流連續(xù)幀圖像之間的相似性等特征，減少了 AdaBoost算法中需要檢測(cè)窗口的數(shù)目，從而加快了人臉檢測(cè)速度，削減了冗余計(jì)算，節(jié)省了系統(tǒng)資源。
[0083]本發(fā)明的各方法實(shí)施方式均可以以軟件、硬件、固件等方式實(shí)現(xiàn)。不管本發(fā)明是以軟件、硬件、還是固件方式實(shí)現(xiàn)，指令代碼都可以存儲(chǔ)在任何類(lèi)型的計(jì)算機(jī)可訪(fǎng)問(wèn)的存儲(chǔ)器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固態(tài)的或者非固態(tài)的，固定的或者可更換的介質(zhì)等等)。同樣，存儲(chǔ)器可以例如是可編程陣列邏輯(Programmable ArrayLogic，簡(jiǎn)稱(chēng)“PAL”)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(Random Access Memory，簡(jiǎn)稱(chēng)“RAM”)、可編程只讀存儲(chǔ)器(Programmable Read Only Memory，簡(jiǎn)稱(chēng) “PROM”)、只讀存儲(chǔ)器(Read-Only Memory,簡(jiǎn)稱(chēng)“ROM”)、電可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(Electrically Erasable Programmable ROM，簡(jiǎn)稱(chēng)“EEPR0M”)、磁盤(pán)、光盤(pán)、數(shù)字通用光盤(pán)(Digital Versatile Disc，簡(jiǎn)稱(chēng)“DVD”)等等。
[0084]本發(fā)明第四實(shí)施方式涉及一種視頻流人臉檢測(cè)裝置。圖8是該視頻流人臉檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0085]具體地說(shuō)，如圖8所示，該視頻流人臉檢測(cè)裝置包括:
[0086]第一獲取單元，用于獲取當(dāng)前幀圖像。
[0087]圖像縮放單元，用于根據(jù)前一幀圖像的縮放圖像的第一人臉窗口概率值確定當(dāng)前幀圖像進(jìn)行縮放處理時(shí)需要的縮放尺度范圍，并在縮放尺度范圍內(nèi)對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行縮放處理，生成該當(dāng)前幀圖像的圖像金字塔。
[0088]第一生成單元，用于生成圖像金字塔中每張縮放圖像的檢測(cè)窗口。
[0089]第一判斷單元，用于判斷第一生成單元生成的檢測(cè)窗口是否含有人臉。
[0090]第一統(tǒng)計(jì)單元，用于統(tǒng)計(jì)第一判斷單元判斷出的每張縮放圖像含有人臉的檢測(cè)窗口的數(shù)目和不含人臉的檢測(cè)窗口的數(shù)目，得到當(dāng)前幀的每張縮放圖像的第一人臉窗口概率值，以供下一幀圖像進(jìn)行縮放處理時(shí)使用，其中，第一人臉窗口概率值中的最大值越大，下一幀圖像的縮放尺度范圍越小，且第一人臉窗口概率值越大，下一幀圖像的縮放尺度范圍的中心值越靠近與該第一人臉窗口概率值對(duì)應(yīng)的縮放圖像的縮放尺度。
[0091]第一合并單元，用于在第一判斷單元判斷生成的檢測(cè)窗口是否含有人臉之后，還對(duì)判斷出含有人臉的檢測(cè)窗口對(duì)應(yīng)的檢測(cè)窗口尺寸下的所有檢測(cè)窗口進(jìn)行合并，并將合并后的圖像恢復(fù)到所述當(dāng)前幀圖像的初始尺寸，將恢復(fù)尺寸后的圖像上人臉對(duì)應(yīng)的位置在所述未經(jīng)縮放處理的原始當(dāng)前幀圖像上標(biāo)出。
[0092]此外，在一優(yōu)選例中，當(dāng)?shù)谝唤y(tǒng)計(jì)單元中得到的第一人臉窗口概率值都不為零時(shí)，下一幀圖像縮放尺度范圍的中心值為與當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的第一人臉窗口概率值中的最大值對(duì)應(yīng)的縮放圖像的縮放尺度。
[0093]此外，在一優(yōu)選例中，第一統(tǒng)計(jì)單元在第一人臉窗口概率值都為零時(shí)，將下一幀圖像的縮放尺度范圍設(shè)為AdaBoost算法的默認(rèn)縮放尺度范圍。
[0094]第一實(shí)施方式是與本實(shí)施方式相對(duì)應(yīng)的方法實(shí)施方式，本實(shí)施方式可與第一實(shí)施方式互相配合實(shí)施。第一實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實(shí)施方式中依然有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用在第一實(shí)施方式中。
[0095]本發(fā)明第五實(shí)施方式涉及一種視頻流人臉檢測(cè)裝置。圖9是該視頻流人臉檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0096]具體地說(shuō)，如圖9所示，該視頻流人臉檢測(cè)裝置包括:
[0097]第二獲取單元，用于獲取當(dāng)前幀圖像。
[0098]第二生成單元，用于根據(jù)前一幀圖像的第二人臉窗口概率值確定當(dāng)前幀圖像的檢測(cè)窗口尺寸范圍，并在該尺寸范圍內(nèi)生成當(dāng)前幀圖像的不同尺寸的檢測(cè)窗口。
[0099]第二判斷單元，用于判斷第二生成單元生成的檢測(cè)窗口是否含有人臉。
[0100]第二統(tǒng)計(jì)單元，用于統(tǒng)計(jì)每個(gè)檢測(cè)窗口尺寸下具有人臉的檢測(cè)窗口的數(shù)目，得到當(dāng)前幀的每個(gè)檢測(cè)窗口尺寸的第二人臉窗口概率值，供下一幀圖像生成檢測(cè)窗口時(shí)使用，其中，第二人臉窗口概率值中的最大值越大，下一幀圖像的檢測(cè)窗口尺寸范圍越小，且第二人臉窗口概率值越大，下一幀圖像的檢測(cè)窗口尺寸范圍的中心值越靠近該第二人臉窗口概率值對(duì)應(yīng)的檢測(cè)窗口尺寸。
[0101]第二合并單元，用于在第二判斷單元判斷生成的檢測(cè)窗口是否含有人臉之后，對(duì)判斷出含有人臉的檢測(cè)窗口對(duì)應(yīng)的檢測(cè)窗口尺寸下的所有檢測(cè)窗口進(jìn)行合并，并將合并后的圖像恢復(fù)到當(dāng)前幀圖像的初始尺寸，將恢復(fù)尺寸后的圖像上人臉對(duì)應(yīng)的位置在所述未經(jīng)縮放處理的原始當(dāng)前幀圖像上標(biāo)出。
[0102]此外，在一優(yōu)選例中，當(dāng)?shù)诙y(tǒng)計(jì)單元中得到的第二人臉窗口概率值都不為零時(shí)，下一幀圖像的檢測(cè)窗口尺寸范圍的中心值為當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的第二人臉窗口概率值中的最大值對(duì)應(yīng)的檢測(cè)窗口尺寸。
[0103]第二實(shí)施方式是與本實(shí)施方式相對(duì)應(yīng)的方法實(shí)施方式，本實(shí)施方式可與第二實(shí)施方式互相配合實(shí)施。第二實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實(shí)施方式中依然有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用在第二實(shí)施方式中。
[0104]本發(fā)明第六實(shí)施方式涉及一種視頻流人臉檢測(cè)裝置。圖10是該視頻流人臉檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0105]具體地說(shuō)，如圖10所示，該裝置包括:
[0106]視頻流捕捉模塊:該模塊的功能是獲取視頻流，為系統(tǒng)的人臉檢測(cè)部分提供圖像；
[0107]圖像縮放模塊:該模塊在尺度系數(shù)產(chǎn)生模塊的控制下對(duì)原圖像進(jìn)行縮放；
[0108]窗口產(chǎn)生模塊:該模塊的功能是按照一定的步進(jìn)長(zhǎng)度，從縮放后的圖像中截取出用于人臉檢測(cè)的檢測(cè)窗口，并產(chǎn)生檢測(cè)窗口圖像的圖像積分圖；
[0109]級(jí)聯(lián)分類(lèi)器模塊:該模塊利用級(jí)聯(lián)分類(lèi)器對(duì)窗口產(chǎn)生模塊產(chǎn)生的檢測(cè)窗口進(jìn)行檢測(cè)，判斷該檢測(cè)窗口中是否含有人臉；
[0110]結(jié)果處理模塊:該模塊對(duì)級(jí)聯(lián)分類(lèi)器模塊的結(jié)果進(jìn)行處理，對(duì)檢測(cè)窗口是否含有人臉的結(jié)果進(jìn)行合并和統(tǒng)計(jì)。將同一縮放尺度上檢測(cè)到的人臉窗口進(jìn)行合并，并按照縮放系數(shù)復(fù)原到原圖像的尺度上，在原圖像中標(biāo)出檢測(cè)結(jié)果。對(duì)不同縮放尺度上檢測(cè)出的含有人臉的窗口數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出檢出含有人臉窗口數(shù)目最多的圖像縮放尺度s的取值，將這一結(jié)果傳送給尺度系數(shù)產(chǎn)生模塊；
[0111]尺度系數(shù)產(chǎn)生模塊:該模塊根據(jù)結(jié)果處理模塊給出的結(jié)果來(lái)調(diào)節(jié)新一幀圖像的縮放尺度范圍。該模塊通過(guò)縮放尺度上限指針Pu和縮放尺度下限指針Pl來(lái)控制圖像的縮放尺度范圍。如果原圖像的分辨率是MXN，檢測(cè)窗口大小是ηΧη，圖像縮放系數(shù)為α，那么圖像金字塔的縮放尺度數(shù)目m可由下式計(jì)算得出
[0112]m = ceil (1ga (min (Μ, N))
[0113]其中ceil是向上取整操作，min是取最小值操作。如圖11所示，對(duì)于一個(gè)有m個(gè)縮放尺度的圖像金字塔，如果前一幀圖像在第s縮放尺度上檢測(cè)出的含有人臉窗口數(shù)目最多，那么對(duì)于新一幀圖像，其縮放尺度范圍以s為中心，Pu向高縮放尺度端偏移t個(gè)尺度，指向s+t縮放尺度；P1向低縮放尺度端偏移t個(gè)尺度，指向s-t縮放尺度。為保證Pu和Pl的值不