一种人脸检测方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品与流程

本申请涉及图像检测领域，特别是涉及一种人脸检测方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、目前在计算机视觉(computervision，cv)领域应用最广泛，同时能带来商业价值的算法莫过于人脸相关算法，如人脸检测、关键点定位和人脸识别等。

2、人脸检测的目的是定位图像中的人脸区域，排除非人脸区域。由于受到人脸尺寸小、分辨率低、光线变化、目标遮挡等因素影响，人脸检测算法通常复杂、运算量大，运算时间长。

技术实现思路

1、本申请提供了一种人脸检测方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品，能够减小人脸检测的复杂度。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种人脸检测方法，包括：

3、在第n个数据帧上进行人脸框定位，1≤n≤m，m为数据帧总数；

4、在定位到的人脸框上识别关键点；

5、根据识别到的关键点预测下一个数据帧上的人脸框的位置；

6、接收到所述下一个数据帧后，将预测位置的人脸框作为定位到的人脸框，继续在定位到的人脸框上识别关键点，直至在最后一个数据帧上定位到人脸框。

7、可选地，所述方法还包括：

8、根据识别到的关键点预测下一个数据帧上的人脸框的位置后，计算预测位置的人脸框的置信度，如果置信度大于或等于预设阈值，在接收到所述下一个数据帧后，将预测位置的人脸框作为定位到的人脸框。

9、可选地，所述方法还包括：

10、如果置信度小于预设阈值，则在定位到的人脸框上重新识别关键点，并根据重新识别到的关键点预测下一个数据帧上的人脸框的位置。

11、可选地，所述根据识别到的关键点预测下一个数据帧上的人脸框的位置，包括：

12、根据识别到的关键点训练学习模型；

13、利用所述学习模型在下一个数据帧上预测人脸图像；

14、根据预测的人脸图像的路径确定人脸框的位置。

15、可选地，所述关键点包括以下任意一种或多种：

16、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和脸部轮廓。

17、根据本申请的另一个方面，提供了一种人脸检测装置，包括：

18、定位模块，设置为在第n个数据帧上进行人脸框定位，1≤n≤m，m为数据帧总数；

19、识别模块，设置为在定位到的人脸框上识别关键点；

20、预测模块，设置为根据识别到的关键点预测下一个数据帧上的人脸框的位置；

21、检测模块，设置为接收到所述下一个数据帧后，将预测位置的人脸框作为定位到的人脸框，继续在定位到的人脸框上识别关键点，直至在最后一个数据帧上定位到人脸框。

22、根据本申请的另一个方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前任一项所述的方法。

23、根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，优选为非易失性可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时实现如前任一项所述的方法。

24、根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码由计算机设备执行时，导致所述计算机设备执行如前任一项所述的方法。

25、本申请的人脸检测方法，在第n个数据帧上进行人脸框定位，在定位到的人脸框上识别关键点，通过该关键点预测下一个数据帧上的人脸框位置，代替了在下一个数据帧上使用人脸检测算法定位人脸框，由于关键点运算涉及的数据量小，本申请将人脸检测和关键点定位两者结合，减小了人脸检测算法的调用，降低了计算复杂度。

26、根据下文结合附图对本申请的具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本申请的上述以及其他目的、优点和特征。

技术特征：

1.一种人脸检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，

6.一种人脸检测装置，包括：

7.一种计算设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，优选为非易失性可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

9.一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码由计算机设备执行时，导致所述计算机设备执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种人脸检测方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品，其中，所述方法包括：在第n个数据帧上进行人脸框定位，1≤n≤M，M为数据帧总数；在定位到的人脸框上识别关键点；根据识别到的关键点预测下一个数据帧上的人脸框的位置；接收到所述下一个数据帧后，将预测位置的人脸框作为定位到的人脸框，继续在定位到的人脸框上识别关键点，直至在最后一个数据帧上定位到人脸框。

技术研发人员：潘学鹏,井绪海,夏溧
受保护的技术使用者：北京中关村科金技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12