基于图像在线学习的人脸检测方法及系统

发明专利无效专利

申请号：
CN201310601556.1
IPC分类号：G06K9/00
申请日期：
2013-11-25
申请人：
上海骏聿数码科技有限公司

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引证文献

著录项信息

专利名称	基于图像在线学习的人脸检测方法及系统
申请号	CN201310601556.1	申请日期	2013-11-25
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2014-02-26	公开/公告号	CN103605964A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0查看分类表>
申请人	上海骏聿数码科技有限公司	申请人地址	上海市杨浦区国定路335号2号楼1408 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海骏聿数码科技有限公司	当前权利人	上海骏聿数码科技有限公司
发明人	张珅哲;白雪松
代理机构	上海金盛协力知识产权代理有限公司	代理人	王松

摘要

本发明揭示了一种基于图像在线学习的人脸检测方法及系统，检测方法包括：预处理步骤，对待检测图像光照补偿，灰度化处理；对图像增强，对非线性平滑滤波并对图像进行去噪，对像素灰度值归一化，得到高质量的灰度图像，而后进行尺寸归一化处理及边缘检测处理；人脸姿态检测步骤，确定人眼位置，分割出人脸区域；检测人脸在俯仰、深度、平面三个维度的旋转角度，自动判断人脸是否有表情；人脸检测步骤，确定人脸在图像中的位置和人脸中的器官定位，选取图像灰度特征，将其传给离线训练好的检测模板进行判决；更新步骤，通过检测的图像作为新的样本，应用到多层级联AdaBoost分类器学习，更新分类器中设定特征值的权重。本发明可提高人脸检测准确率。

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