一种基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103745240103745240A(43)申请公布日2014.04.23(21)申请号201310704462.7(22)申请日2013.12.20(71)申请人许雪梅地址410083湖南省长沙市岳麓区中南大学(72)发明人许雪梅周立超丁家峰尹林子丁一鹏曹粲(51)Int.Cl.G06K9/66(2006.01)G06K9/46(2006.01)权权利要求书2页利要求书2页说明书7页说明书7页附图3页附图3页(54)发明名称一种基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法及系统(57)摘要本发明提供了一种基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法及系统。在本发明中，通过对分类器进行训练得到强分类器，筛选、级联所有强分类器得到Haar分类器，然后可用Haar分类器检测待检索图像是否存在人脸。其中，筛选式级联方式提高了分类器的准确率，积分图算法的使用加速了算法的速度；之后，对检测出的人脸区域图像提取ORB特征并进行聚类及匹配，ORB特征采用中心点和周围领域像素点的灰度值直接比较来检测特征点。本发明能快速检测出待检索图像是否存在人脸并进行精准匹配，可广泛应用于海量视频或图像库中快速检索目标人脸，在公安监控系统快速查询犯罪目标行踪等实际应用中具有很高的市场应用价值。CN103745240ACN1037452ACN103745240A权利要求书1/2页1.一种基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法，其特征在于包括以下步骤：应用Haar分类器算法对待检索数字图像进行检测获取待检索人脸；获取包含有目标人脸的数字图像，对所述目标人脸以及待检索人脸的区域图像进行规定化预处理后再用ORB特征方法分别提取ORB特征点；对所述目标人脸以及待检索人脸的ORB特征点分别进行聚类处理后得到相应的目标人脸ORB特征集以及待检索人脸ORB特征集；将所述目标人脸ORB特征集与待检索人脸ORB特征集进行匹配，匹配结果一致则将包含有所述待检索人脸的图像或视频片段标记出来。2.如权利要求1所述的基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法，其特征在于，所述应用Haar分类器算法对待检索数字图像进行检测获取待检索人脸包括以下具体步骤：应用AdaBoost算法训练样本的Haar特征后得到区分人脸和非人脸的强分类器，筛选级联所有强分类器为Haar分类器；应用所述Haar分类器的Haar特征进行人脸检测；在检测过程中利用积分图算法对所述Haar分类器的Haar特征的计算进行加速。3.如权利要求2所述的基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法，其特征在于，所述在检测人脸过程中利用积分图算法对所述Haar分类器的Haar特征的计算进行加速包括以下具体步骤：计算像素点行方向的累加；逐行扫描图像，递归计算每个所述像素点行方向的累加得到积分图像的值；根据所述积分图像的值扫描图像构造出积分图像；通过所述积分图像对Haar分类器的Haar特征计算。4.如权利要求3所述的基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法，其特征在于，所述区域图像进行规定化预处理包括：人脸转正、固定分辨率以及直方图均衡化。5.如权利要求4所述的基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索方法，其特征在于，所述ORB特征方法包括：ORB特征点定位和ORB特征点描述。6.一种基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索系统，其特征在于，包括：Haar分类器人脸检测模块，用于通过应用Haar分类器算法对待检索数字图像进行检测获取待检索人脸；ORB特征点提取模块，用于获取包含有目标人脸的数字图像，对所述目标人脸以及待检索人脸的区域图像进行规定化预处理后再用ORB特征方法分别提取ORB特征点；ORB特征集聚类模块，用于对所述目标人脸以及待检索人脸的ORB特征点分别进行聚类处理后得到相应的目标人脸ORB特征集以及待检索人脸ORB特征集；匹配检索模块，用于将所述目标人脸ORB特征集与待检索人脸ORB特征集进行匹配，匹配结果一致则将包含有所述待检索人脸的图像或视频片段标记出来。7.如权利要求6所述的基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索系统，其特征在于，所述Haar分类器检索模块包括：Haar分类器训练模块，用于通过应用AdaBoost算法训练样本的Haar特征后得到区分人脸和非人脸的强分类器，筛选级联所有强分类器为Haar分类器；人脸检测模块，用于通过应用所述Haar分类器的Haar特征进行人脸检测；2CN103745240A权利要求书2/2页加速检测模块，用于在检测过程中利用积分图算法对所述Haar分类器的Haar特征的计算进行加速。8.如权利要求7所述的基于Haar分类器和ORB特征的人脸检索系统，其特征在于，所述加