CN114255493B 图像检测方法、人脸检测方法及装置、设备及存储介质 （深圳绿米联创科技有限公司）

道留仙大道塘岭路1号金骐智谷大厦8楼US2010272366A1,2010.10.28WO2017113083A1,2017.07本申请实施例提供一种图像检测方法及装储介质，所述图像检测方法包括获取待检测图确定所述检测窗口在所述待检测图像中滑动所域的图像特征以确定对应的所述图像区域的特标参考点为所述样本图像中用于界定出目标对2通过不同尺寸的检测窗口对所述待检测图像进行检测，根据目标参考根据各个所述图像区域的特征向量，确定不同尺寸的检测窗口覆叠且均包含目标对象时，对所述不同尺寸的检测窗口覆盖的存在重叠的图像区域进行融通过所述更新的检测窗口对所述待检测图像进行检测，根据目标参考在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域同时包含有在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域中其中之一在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域的重叠度大根据设置比例对所述检测窗口进行缩放，在缩放后的检测窗口的尺根据所述目标参考点在样本图像中的坐标，及所述样本图像中目标对象区域的尺寸，3根据所述比例坐标，确定所述检测窗口覆盖的图像区域内目标参考根据每一图像块各像素点的像素值与其相邻的像素点的像素根据所述图像块对应的特征码得到所述图像根据所述关键区域中特征量确定目标重叠度，根据所述目标重叠度将所述关键区获取包含有目标对象的原始图像，根据所述原始图像中目标参考获取不包含目标对象的图像，将所述不包含目标对象的图像作述正样本图像和所述负样本图像形成训练图根据目标参考点在所述原始图像中的坐标、及目标参考点在目标对调整裁剪后的图像中目标对象符合预设尺寸范围，所根据拼接后的图像特征，经过级联分类器判别，得到所述4通过不同尺寸的检测窗口分别对所述待检测图像进行检测，根据根据各个所述图像区域的特征向量，确定不同尺寸的检测窗口覆通过检测窗口对所述待检测图像进行检测，根据人脸五官在人脸图像中的位置关系，述关键区域的图像特征以确定对应的所述图像区按照设定规则对所述检测窗口的尺寸进行调整，在调整后的检测窗口的根据所述关键区域中特征量确定目标重叠度，根据所述目标重叠度将所述关键区根据每一图像块各像素点的像素值与其相邻的像素点的像素根据所述图像块对应的特征码得到所述图像特征提取模块，用于通过不同尺寸的检测窗口对所述待检参考点在样本图像中的位置关系，分别确定所述检测窗口覆盖的图像区域内的关键区域，提取所述关键区域的图像特征以确定对应的所述图像区域的检测模块，用于根据各个所述图像区域的特征向量，确定不同特征模块，用于通过不同尺寸的检测窗口分别对所述待检测取所述关键区域的图像特征以确定对应的所述图像人脸检测模块，用于根据各个所述图像区域的特征向量，确定5的图像检测方法或权利要求13至15中任一项所述6是采用一个检测窗口在图像中先逐列再逐行扫描式的滑动，对待检测图像进行特征提取，关系，分别确定所述检测窗口在所述待检测图像中滑动所覆盖的图像区域内的关键区域，在重叠且均包含人脸时，对所述不同尺寸的检测窗口覆盖的存在重叠的图像区域进行融7区域内的关键区域，提取所述关键区域的图像特征以确定对应的所述图像区域的特征向一实施例所述的图像检测方法或本申请任一实施例置关系，分别确定所述检测窗口在所述待检测图像中滑动所覆盖的图像区域内的关键区图像区域的特征向量，确定不同尺寸的检测窗口覆盖的图像区域存在重叠且均包含人脸89过图像检测应用调用摄像模块拍摄图像；通过图像检测应用获取其它终端设备传送的图所述样本图像中用于界定出目标对象的形状特征的关征向量，以及提取所述关键区域二的图像特征以确定位置二对应的图像区域的特征向量。参考点在样本图像中的位置关系，分别确定所述检测窗口覆盖的图像区域内的关键区域，[0056]步骤S1041，根据设定规则对所述检测窗口的尺寸进行调整，得到更新的检测窗例增加或减小，或者是根据当前检测窗口的尺寸逐渐增加指定大小或逐渐减小指定大小，以被准确地检测到。[0062]在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域同时包到人脸并确定为人脸的第一数值与所述检测窗口覆盖的图像区域检测到人脸并确定为人[0066]在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域中其中[0067]在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域的重叠[0068]根据所述图像区域的特征向量选取保留的图像区域，并确定所述目标对象的坐更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域中其中之一包含于其中为20*20的检测窗口对所述待检测图像进行检测，以分别确定所述检测窗口在待检测图像[0073]通过以根据待检测的目标对象在不同图像中或在同一图像中可能呈现的尺寸来据目标参考点相对于目标对象的比例坐标确定检测窗口覆盖的图像区域内目标参考点的于中心像素点的像素值则该相邻像素点的位置标记1，若相邻像素点的像素值小于中心像域所属图像区域的特征向量，提供了一种相对更为简单的提取图像区域特征向量的方式，(从data的M维特征数据里面找到某一维特征，这维特征能使data中的样本分类错误率最误差率E1算出权重alpha1，接着根据权重W1和权重alpha1算出W2(也就是更新权重，将区域内的关键区域，提取所述关键区域的图像特征以确定对应的所述图像区域的特征向到确保目标对象能够落入检测窗口覆盖的图像区域范围内，实现混合尺寸人脸的检测目而可以缩小对检测窗口覆盖的图像区域内进行特征提取的范围，可以提升特征提取速度，在人脸图像中的位置关系确定的待检测图像中的特征提取区域。可以是分别以眼睛的中的规则。检测窗口的最大尺寸为600*600，在通过不同尺寸的检测窗口对所述待检测图像进行检测提取的方式分别对所述检测窗口覆盖的图像区域内是否包含目标对象进行检测，依次类各个检测窗口对待检测图像进行检测过程中所覆盖的图像区域是否包含人脸的检测结果，素点的位置标记1，若相邻像素点的像素值小于中心像素点的像素值则该相邻像素点的位置标记0，从而可以确定所述图像块中心点像素点的特征值。通过对关键区域的图像块做[0128]为了能够对本申请实施例提供的图像检测方法和人脸检测方法有更加整体的理为采用本申请实施例提供的基于目标参考点进行特征提取的方式相对于整体人脸区域进不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，StaticRandomMemory)。本申请实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类别的存储域内的关键区域，并提取所述关键区域的图像特征以确定对应的所述图像区域的特征向[0147]在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域同时包[0149]在所述更新的检测窗口覆盖的图像区域和所述检测窗口覆盖的图像区域的重叠[0150]根据所述图像区域的特征向量选取保留的图像区域，并确定所述目标对象的坐存储有用于实现本申请任一实施例提供的人脸检测方法的计不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，StaticRandomMemory)。本申请实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类别的存储出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质