人脸检测方法

摘要

一种人脸检测方法，其首先通过对正负样本的训练，获得根据一图像的各特征值检测所述图像中与各特征值相互对应的各子区是否不属于人脸组成部分的级联分类器，然后将待检测人脸图像转换为人脸灰度图，并进而将人脸灰度图转换为人脸积分图，再将人脸积分图划分为多个子积分区域，接着根据所获得的级联分类器分别计算各子积分区域中的相应子区的特征值，并根据计算出的各特征值，采用所述级联分类器逐级检测各子积分区域是否不属于人脸组成部分，以剔除不属于人脸组成部分的子积分区域，最后再根据判断结果合并处理人脸重复区域来确定人脸位置和大小，由于在检测过程中采用浮点定点化运算，故可有效提高人脸检测的速度，同时还能减小占用的内存。

主权项

1.一种人脸检测方法，其特征在于包括步骤：1)预先采用多个正样本及负样本进行样本训练，以获得根据一图像的各特征值检测所述图像中与各特征值相互对应的各子区是否不属于人脸组成部分的级联分类器，其中，各特征值能通过人脸积分图计算得到；2)将待检测人脸图像转换为各像素点采用灰度值表示的人脸灰度图，并进而将所述人脸灰度图转换为人脸积分图；3)根据样本训练所采用的样本尺寸将所述人脸积分图划分为多个子积分区域；4)根据所获得的级联分类器分别计算各子积分区域中的相应子区的特征值，并根据计算出的各特征值，采用所述级联分类器逐级检测各子积分区域是否不属于人脸组成部分，以剔除不属于人脸组成部分的子积分区域，其中，在检测过程中采用浮点定点化运算来对各子积分区域各自的特征值进行相应运算；5)根据各级级联分类器对未被剔除的子积分区域的判断结果进一步判断所述待检测人脸图像中是否包含人脸。