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CN104573743B - 一种人脸图像检测过滤方法 - Google Patents

一种人脸图像检测过滤方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种人脸图像检测过滤方法，针对现有人脸检测图像技术进行优化设计，通过真实人脸图像与卡通人脸图像，在像素点颜色均值与方差方面的不同，训练并获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器，再通过获得的过滤分类器实现针对人脸检测图像的分类，滤除掉其中的卡通人脸图像，实现针对人脸检测图像的过滤，获得真实人脸图像，整个设计方法过程有效提高了现有人脸检测技术的准确性和可靠性。

Description

一种人脸图像检测过滤方法
技术领域
本发明涉及一种人脸图像检测过滤方法。
背景技术
在互联网社会，网络上存在大量的多媒体数据，图像数据在网络社会中铺天盖地，图像存在大量的视觉信息，可以将信息反映给观看人，而目前的数字图像照片编码形式全部是以红绿蓝像素组成，无法像计算机文本数据一样，轻易地像直接读取字符串匹配的形式来读取照片上的物体（如人脸，车辆），当照片中有人脸的时候，必须要使用人眼去感观并用大脑去辨识，因此，市面上有专门针对图片人脸检测的产品，这些产品可以在数字图像上，将人脸区域给定位出来。
虽然市面上已经推出了一些人脸检测产品，但是这些产品存在一定的不足，目前的人脸检测技术可以在图像上定位到类似人脸的区域，但是，对于检出人脸的真实性存在很多问题，一些卡通人脸图片、卡通表情图片等会被当成真实的人脸给检测出来，而实际过程中，人们更需要对真实的人脸进行检测和识别，来做后续的分析工作。
发明内容
针对上述技术问题，本发明所要解决的技术问题是提供一种针对人脸检测图像，能够准确滤除掉卡通人脸图像，有效提高人脸检测技术准确性和可靠性的人脸图像检测过滤方法。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种人脸图像检测过滤方法，包括如下步骤：
步骤001. 采集预设数量的真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像；
步骤002. 针对真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别针对各幅人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，分别获得与人脸数字样本图像一一对应的像素点颜色统计概率直方图；
步骤003. 采用混合高斯分布模型分别针对各幅人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图进行逼近，分别获得各幅人脸数字样本图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸数字样本图像对应至少一个高斯分布数据，高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；
步骤004. 根据真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别所对应的高斯分布数据，针对全监督性质的分类器进行训练，获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器；
步骤005. 针对待检测数字图像进行检测，获取其中的人脸区域图像；
步骤006. 针对所获得待检测数字图像中的各幅人脸区域图像，按照步骤002至步骤003中针对人脸数字样本图像的处理方法，分别获得各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸区域图像对应至少一个高斯分布数据；
步骤007. 采用过滤分类器，分别针对各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据进行分类，分别判断各幅人脸区域图像是否为真实人脸图像，实现针对检测获得的人脸区域图像进行过滤，获得真实人脸图像。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤002中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为多维像素点颜色统计概率直方图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图；
若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，即进行像素点灰度值分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为一维像素点灰度值概率分布图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤003中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；
若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点灰度值分布的均值和方差。
作为本发明的一种优选技术方案：所述全监督性质的分类器为神经网络分类器。
作为本发明的一种优选技术方案：所述全监督性质的分类器为SVM分类器。
作为本发明的一种优选技术方案：所述全监督性质的分类器为AdaBoost分类器。
本发明所述一种人脸图像检测过滤方法采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明设计的人脸图像检测过滤方法，针对现有人脸检测图像技术进行优化设计，通过真实人脸图像与卡通人脸图像，在像素点颜色均值与方差方面的不同，训练并获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器，再通过获得的过滤分类器实现针对人脸检测图像的分类，滤除掉其中的卡通人脸图像，实现针对人脸检测图像的过滤，获得真实人脸图像，整个设计方法过程有效提高了现有人脸检测技术的准确性和可靠性。
附图说明
图1为本发明设计一种人脸图像检测过滤方法的流程示意图；
图2为真实人脸图像；
图3为对应图2所示真实人脸图像的像素点颜色统计概率直方图；
图4为卡通人脸图像；
图5为对应图4所示卡通人脸图像的像素点颜色统计概率直方图。
具体实施方式
下面结合说明书附图针对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明设计的一种人脸图像检测过滤方法，包括如下步骤：
步骤001. 采集预设数量的真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像；
步骤002. 针对真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别针对各幅人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，分别获得与人脸数字样本图像一一对应的像素点颜色统计概率直方图；
步骤003. 采用混合高斯分布模型分别针对各幅人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图进行逼近，分别获得各幅人脸数字样本图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸数字样本图像对应至少一个高斯分布数据，高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；
步骤004. 根据真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别所对应的高斯分布数据，针对全监督性质的分类器进行训练，获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器；
步骤005. 针对待检测数字图像进行检测，获取其中的人脸区域图像；
步骤006. 针对所获得待检测数字图像中的各幅人脸区域图像，按照步骤002至步骤003中针对人脸数字样本图像的处理方法，分别获得各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸区域图像对应至少一个高斯分布数据；
步骤007. 采用过滤分类器，分别针对各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据进行分类，分别判断各幅人脸区域图像是否为真实人脸图像，实现针对检测获得的人脸区域图像进行过滤，获得真实人脸图像。
上述技术方案设计的人脸图像检测过滤方法，针对现有人脸检测图像技术进行优化设计，通过真实人脸图像与卡通人脸图像，在像素点颜色均值与方差方面的不同，训练并获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器，再通过获得的过滤分类器实现针对人脸检测图像的分类，滤除掉其中的卡通人脸图像，实现针对人脸检测图像的过滤，获得真实人脸图像，整个设计方法过程有效提高了现有人脸检测技术的准确性和可靠性。
在上述设计人脸图像检测过滤方法技术方案的基础之上，本发明还进一步设计了如下优选技术方案：其中，所述步骤002中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为多维像素点颜色统计概率直方图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图；若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，即进行像素点灰度值分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为一维像素点灰度值概率分布图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图；还有，所述步骤003中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点灰度值分布的均值和方差；并且在实际的应用过程当中，针对其中的全监督性质的分类器，可以设计采用神经网络分类器、SVM分类器或AdaBoost分类器，再结合真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别所对应的高斯分布数据，针对全监督性质的分类器进行训练，获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器，最终实现针对人脸检测图像的分类过滤。
如图1所示，本发明设计的人脸图像检测过滤方法在实际应用过程当中，具体包括如下步骤：
步骤001. 采集预设数量的真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像。
步骤002. 针对真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别针对各幅人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，分别获得与人脸数字样本图像一一对应的像素点颜色统计概率直方图。
其中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，每个像素点是由红、绿、蓝三种颜色构成，每个颜色的区间在0～255之间，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为多维像素点颜色统计概率直方图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图。
若人脸数字样本图像为灰度数字图像，每个像素点是由单一的明暗灰度值表示，明暗灰度值的区间在0～255之间，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，即进行像素点灰度值分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为一维像素点灰度值概率分布图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图。
如图2、图3、图4和图5所示，图2和图3分别为真实人脸图像和与之对应的像素点颜色统计概率直方图，图4和图5分别为卡通人脸图像和与之对应的像素点颜色统计概率直方图，其中图3和图5中的横坐标表示灰阶，纵坐标表示对应人脸图像上在对应灰阶上统计的像素点个数，由图2至图5可以发现，真实人脸图像在颜色方面明显比卡通人脸图像丰富。
步骤003. 采用混合高斯分布模型分别针对各幅人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图进行逼近，分别获得各幅人脸数字样本图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸数字样本图像对应至少一个高斯分布数据，高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差。
其中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差。
若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点灰度值分布的均值和方差。
参照图2至图5所示的例子，可以发现，卡通人脸图像主要集中分布在灰阶=[0，40，220]左右，灰阶方差很小，可以近似的模拟成三个均值为[0，40，220]，因此，与卡通人脸图像所对应的高斯分布数据中像素点灰度值分布的方差同样很小，而真实人脸图像所对应的高斯分布数据中像素点灰度值分布的方差则相对比较大，即同样的道理，卡通人脸图像由于其颜色的单一性，通常人脸由几种颜色拼色构成，而真实场景下拍摄的人脸图片，由于人面部的曲面型，虽然肤色稳定，但在光线下颜色呈现过渡色，因此，真实人脸图像所对应高斯分布数据中像素点灰度值分布的方差要相对比卡通人脸图像所对应高斯分布数据中像素点灰度值分布的方差大，因此，接下来就可以通过此种标准，针对全监督性质的分类器进行训练。
同样的，卡通人脸图像为了表达力强，通常在用色上，颜色的区分度大，如面部就是统一的肤色，眼白就是白色，眼珠就是黑色，具有强烈的对比色和线条感，因此，在方差方面针对全监督性质的分类器进行训练的同时，高斯分布数据中相邻像素点灰度值分布均值之间的差异，亦可作为全监督性质的分类器进行训练的参照标准。
步骤004. 根据真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别所对应的高斯分布数据，参照上述所述真实人脸图像与卡通人脸图像之间的区别标准，针对全监督性质的分类器（神经网络分类器、SVM分类器或AdaBoost分类器）进行训练，获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器。
步骤005. 针对待检测数字图像进行检测，获取其中的人脸区域图像。
步骤006. 针对所获得待检测数字图像中的各幅人脸区域图像，按照步骤002至步骤003中针对人脸数字样本图像的处理方法，分别获得各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸区域图像对应至少一个高斯分布数据。
步骤007. 采用过滤分类器，分别针对各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据进行分类，分别判断各幅人脸区域图像是否为真实人脸图像，实现针对检测获得的人脸区域图像进行过滤，获得真实人脸图像。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (6)

1.一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤001. 采集预设数量的真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像；
步骤002. 针对真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别针对各幅人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，分别获得与人脸数字样本图像一一对应的像素点颜色统计概率直方图；
步骤003. 采用混合高斯分布模型分别针对各幅人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图进行逼近，分别获得各幅人脸数字样本图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸数字样本图像对应至少一个高斯分布数据，高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；
步骤004. 根据真实人脸数字样本图像和卡通人脸数字样本图像，分别所对应的高斯分布数据，针对全监督性质的分类器进行训练，获得用于辨识真实人脸图像与卡通人脸图像的过滤分类器；
步骤005. 针对待检测数字图像进行检测，获取其中的人脸区域图像；
步骤006. 针对所获得待检测数字图像中的各幅人脸区域图像，按照步骤002至步骤003中针对人脸数字样本图像的处理方法，分别获得各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据，其中，一幅人脸区域图像对应至少一个高斯分布数据；
步骤007. 采用过滤分类器，分别针对各幅人脸区域图像对应的高斯分布数据进行分类，分别判断各幅人脸区域图像是否为真实人脸图像，实现针对检测获得的人脸区域图像进行过滤，获得真实人脸图像。
2.根据权利要求1所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述步骤002中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为多维像素点颜色统计概率直方图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图；
若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则针对该人脸数字样本图像进行像素点颜色分布统计，即进行像素点灰度值分布统计，获得的像素点颜色统计概率直方图为一维像素点灰度值概率分布图，作为该人脸数字样本图像对应的像素点颜色统计概率直方图。
3.根据权利要求1或2所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述步骤003中，若人脸数字样本图像为彩色数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点颜色分布的均值和方差；
若人脸数字样本图像为灰度数字图像，则其所对应的高斯分布数据包括对应人脸数字样本图像中像素点灰度值分布的均值和方差。
4.根据权利要求3所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述全监督性质的分类器为神经网络分类器。
5.根据权利要求3所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述全监督性质的分类器为SVM分类器。
6.根据权利要求3所述一种人脸图像检测过滤方法，其特征在于：所述全监督性质的分类器为AdaBoost分类器。
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