0，s+2]。之所以这样选择，是因为在连续帧图像间人脸的大小不会突变。前一帧中在第s缩放尺度检测出含人脸窗口数目最多，说明人脸在该缩放尺度检测效果最好；新一帧图像中如果含有人脸的话，由于视频流中帧与帧图像之间是连续的，那么在s缩放尺度前后的缩放尺度内人脸检测效果最好，对其他缩放尺度图像的检测作为冗余计算被省去了。在缩放系数为0.8的情况下，两个缩放尺度级差对应的图像分辨率相差一半左右，在30帧每秒的帧速下，基本能够覆盖脸部区域在图像中的变动情况。需要检测的窗口数目、节省的冗余计算量与S的关系如图7所示。
[0078](2)如果前一帧图像的各个缩放尺度的所有窗口中都没有检测到人脸，那么缩放尺度取值区间是[0，10]，也就是对所有可能的不同缩放尺度的图像进行检测。
[0079]在图像缩放完成后，逐个生成待检窗口的图像积分图。
[0080]在级联分类器处理阶段:采用的级联分类器是由22级强分类器级联而成的，每一级强分类器由若干弱分类器组合而成。检测窗口能否通过各级分类器的标准是窗口的类Haar特征的影响因子之和是否大于该级分类器的阈值。级联分类器中后级分类器的检测效果要比前级分类器的检测效果好，但是其计算量也相应增大。各级分类器起到一个筛选的作用，前级分类器虽然复杂度低，但是它能在检测初期将明显不含有人脸的窗口滤除，避免了后级分类器的复杂计算。
[0081]检测结果处理阶段:在该阶段，当前帧图像所有的检测窗口都已检测完毕，进行结果的合并和统计工作。对不同缩放尺度上检测到的人脸窗口进行合并，并将合并结果还原到原图像尺度，在原图像中将人脸所在区域标出。统计不同缩放尺度中检测出含有人脸窗口的数目，对图像缩放阶段s的值进行更新。
[0082]本发明利用了视频流连续帧图像之间的相似性等特征，减少了 AdaBoost算法中需要检测窗口的数目，从而加快了人脸检测速度，削减了冗余计算，节省了系统资源。
[0083]本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现，指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固态的或者非固态的，固定的或者可更换的介质等等)。同样，存储器可以例如是可编程阵列逻辑(Programmable ArrayLogic，简称“PAL”)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称“RAM”)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，简称 “PROM”)、只读存储器(Read-Only Memory,简称“ROM”)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable ROM，简称“EEPR0M”)、磁盘、光盘、数字通用光盘(Digital Versatile Disc，简称“DVD”)等等。
[0084]本发明第四实施方式涉及一种视频流人脸检测装置。图8是该视频流人脸检测装置的结构示意图。
[0085]具体地说，如图8所示，该视频流人脸检测装置包括:
[0086]第一获取单元，用于获取当前帧图像。
[0087]图像缩放单元，用于根据前一帧图像的缩放图像的第一人脸窗口概率值确定当前帧图像进行缩放处理时需要的缩放尺度范围，并在缩放尺度范围内对当前帧图像进行缩放处理，生成该当前帧图像的图像金字塔。
[0088]第一生成单元，用于生成图像金字塔中每张缩放图像的检测窗口。
[0089]第一判断单元，用于判断第一生成单元生成的检测窗口是否含有人脸。
[0090]第一统计单元，用于统计第一判断单元判断出的每张缩放图像含有人脸的检测窗口的数目和不含人脸的检测窗口的数目，得到当前帧的每张缩放图像的第一人脸窗口概率值，以供下一帧图像进行缩放处理时使用，其中，第一人脸窗口概率值中的最大值越大，下一帧图像的缩放尺度范围越小，且第一人脸窗口概率值越大，下一帧图像的缩放尺度范围的中心值越靠近与该第一人脸窗口概率值对应的缩放图像的缩放尺度。
[0091]第一合并单元，用于在第一判断单元判断生成的检测窗口是否含有人脸之后，还对判断出含有人脸的检测窗口对应的检测窗口尺寸下的所有检测窗口进行合并，并将合并后的图像恢复到所述当前帧图像的初始尺寸，将恢复尺寸后的图像上人脸对应的位置在所述未经缩放处理的原始当前帧图像上标出。
[0092]此外，在一优选例中，当第一统计单元中得到的第一人脸窗口概率值都不为零时，下一帧图像缩放尺度范围的中心值为与当前帧图像对应的第一人脸窗口概率值中的最大值对应的缩放图像的缩放尺度。
[0093]此外，在一优选例中，第一统计单元在第一人脸窗口概率值都为零时，将下一帧图像的缩放尺度范围设为AdaBoost算法的默认缩放尺度范围。
[0094]第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
[0095]本发明第五实施方式涉及一种视频流人脸检测装置。图9是该视频流人脸检测装置的结构示意图。
[0096]具体地说，如图9所示，该视频流人脸检测装置包括:
[0097]第二获取单元，用于获取当前帧图像。
[0098]第二生成单元，用于根据前一帧图像的第二人脸窗口概率值确定当前帧图像的检测窗口尺寸范围，并在该尺寸范围内生成当前帧图像的不同尺寸的检测窗口。
[0099]第二判断单元，用于判断第二生成单元生成的检测窗口是否含有人脸。
[0100]第二统计单元，用于统计每个检测窗口尺寸下具有人脸的检测窗口的数目，得到当前帧的每个检测窗口尺寸的第二人脸窗口概率值，供下一帧图像生成检测窗口时使用，其中，第二人脸窗口概率值中的最大值越大，下一帧图像的检测窗口尺寸范围越小，且第二人脸窗口概率值越大，下一帧图像的检测窗口尺寸范围的中心值越靠近该第二人脸窗口概率值对应的检测窗口尺寸。
[0101]第二合并单元，用于在第二判断单元判断生成的检测窗口是否含有人脸之后，对判断出含有人脸的检测窗口对应的检测窗口尺寸下的所有检测窗口进行合并，并将合并后的图像恢复到当前帧图像的初始尺寸，将恢复尺寸后的图像上人脸对应的位置在所述未经缩放处理的原始当前帧图像上标出。
[0102]此外，在一优选例中，当第二统计单元中得到的第二人脸窗口概率值都不为零时，下一帧图像的检测窗口尺寸范围的中心值为当前帧图像对应的第二人脸窗口概率值中的最大值对应的检测窗口尺寸。
[0103]第二实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。
[0104]本发明第六实施方式涉及一种视频流人脸检测装置。图10是该视频流人脸检测装置的结构示意图。
[0105]具体地说，如图10所示，该装置包括:
[0106]视频流捕捉模块:该模块的功能是获取视频流，为系统的人脸检测部分提供图像；
[0107]图像缩放模块:该模块在尺度系数产生模块的控制下对原图像进行缩放；
[0108]窗口产生模块:该模块的功能是按照一定的步进长度，从缩放后的图像中截取出用于人脸检测的检测窗口，并产生检测窗口图像的图像积分图；
[0109]级联分类器模块:该模块利用级联分类器对窗口产生模块产生的检测窗口进行检测，判断该检测窗口中是否含有人脸；
[0110]结果处理模块:该模块对级联分类器模块的结果进行处理，对检测窗口是否含有人脸的结果进行合并和统计。将同一缩放尺度上检测到的人脸窗口进行合并，并按照缩放系数复原到原图像的尺度上，在原图像中标出检测结果。对不同缩放尺度上检测出的含有人脸的窗口数目进行统计，得出检出含有人脸窗口数目最多的图像缩放尺度s的取值，将这一结果传送给尺度系数产生模块；
[0111]尺度系数产生模块:该模块根据结果处理模块给出的结果来调节新一帧图像的缩放尺度范围。该模块通过缩放尺度上限指针Pu和缩放尺度下限指针Pl来控制图像的缩放尺度范围。如果原图像的分辨率是MXN，检测窗口大小是ηΧη，图像缩放系数为α，那么图像金字塔的缩放尺度数目m可由下式计算得出
[0112]m = ceil (1ga (min (Μ, N))
[0113]其中ceil是向上取整操作，min是取最小值操作。如图11所示，对于一个有m个缩放尺度的图像金字塔，如果前一帧图像在第s缩放尺度上检测出的含有人脸窗口数目最多，那么对于新一帧图像，其缩放尺度范围以s为中心，Pu向高缩放尺度端偏移t个尺度，指向s+t缩放尺度；P1向低缩放尺度端偏移t个尺度，指向s-t缩放尺度。为保证Pu和Pl的值不