CN109033924A - 一种视频中人形检测的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种视频中人形检测的方法及装置，用以解决对视频人形进行检测时，采用每一帧进行全帧检测的方式占用大量处理器资源，检测效率低下的问题。该方法包括：获取待检测视频信息；对所述视频信息逐帧进行处理，若当前帧为指定帧，则进行全帧检测，记录检测到的人形信息；若当前帧为非指定帧，则根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围；在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息。

Description

一种视频中人形检测的方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种视频中人形检测的方法及装置。

背景技术

目前，人形检测已经达到了很高的成功率。

以人脸检测为例，人们主要采用基于自适应增强(adboost)和哈尔(haar)特征的人脸检测算法，该人脸检测方法是一种基于haar特征、级联检测器和adaBoost算法的方法，方法框架可以分为以下三大部分：

第一部分，使用haar特征表示人脸，使用“积分图”实现特征数值的快速计算；

第二部分，使用adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器；

第三部分，将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。

在实际检测当中，检测***需要使用检测窗口对全图每一部分进行检测，将大量的检测窗口先后输入级联分类器，来判断每一窗口是否包含人形，产生了很高的计算量。

然而，在对视频进行人形检测时，例如实时以画框标记并跟踪视频中的人形，如果检测***仍然对视频的每一帧进行全帧检测，即将每一帧对应的所有检测窗口均输入级联分类器，产生的计算量会占用大量处理器(cpu)资源，使得视频处理的性能无法满足实际需求。

发明内容

本发明实施例提供了一种视频中人形检测的方法及装置，用以解决对视频人形进行检测时，采用每一帧进行全帧检测的方式占用大量处理器资源，检测效率低下的问题。

本发明实施例提供的具体方案如下：

第一方面，一种视频中人形检测的方法，包括：

获取待检测视频信息；

对所述视频信息逐帧进行处理，若当前帧为指定帧，则进行全帧检测，记录检测到的人形信息；

若当前帧为非指定帧，则根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围；在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述指定帧，包括：

偶数帧或者奇数帧。

结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，所述人形信息，包括：人形的位置信息；

所述根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围，包括：根据已记录的人形在上一次被检测到时的位置信息和上上次被检测到时的位置信息，确定当前帧中该人形的检测范围。

结合第一方面，在第三种可能的实现方式中，记录检测到的人形信息，包括：

计算检测到的人形与已记录的人形之间的图像重合度；

当确定一检测到的人形与一已记录的人形的图像重合度大于预设阈值，并且大于其它检测到的人形与所述一已记录的人形的图像重合度时，将所述一检测到的人形与所述一已记录的人形记录为同一人形，将其余检测到的人形作为新的记录保存。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，还包括：

当确定预设个数帧内未检测到与已记录的人形的图像重合度大于预设阈值的人形时，删除所述已记录的人形。

结合第一方面，在第五种可能的实现方式中，所述人形，包括：

人脸，或者人的全身。

第二方面，一种视频中人形检测的装置，包括：

视频获取单元，用于获取待检测视频信息；

检测单元，用于对所述视频信息逐帧进行处理，具体包括：

指定帧检测子单元，用于在当前帧为指定帧时，进行全帧检测，记录检测到的人形信息；

非指定帧检测子单元，用于在当前帧为非指定帧时，根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围；在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息。

结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述非指定帧检测子单元用于根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围时，具体用于：

根据已记录的人形在上一次被检测到时的位置信息和上上次被检测到时的位置信息，确定当前帧中该人形的检测范围；其中，所述位置信息从人形信息中获取。

结合第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述指定帧检测子单元或所述非指定帧检测子单元用于记录检测到的人形信息时，具体用于：

计算检测到的人形与已记录的人形之间的图像重合度；

当确定一检测到的人形与一已记录的人形的图像重合度大于预设阈值，并且大于其它检测到的人形与所述一已记录的人形的图像重合度时，将所述一检测到的人形与所述一已记录的人形记录为同一人形，将其余检测到的人形作为新的记录保存。

结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述检测单元还用于：

当确定预设个数帧内未检测到与已记录的人形的图像重合度大于预设阈值的人形时，删除所述已记录的人形。

本发明实施例中，获取待检测视频信息，对所述视频信息逐帧进行处理，若当前帧为指定帧，则进行全帧检测，记录检测到的人形信息，若当前帧为非指定帧，则根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围，在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息；通过只对指定帧进行全帧检测，对于非指定帧仅在人形可能出现的检测范围内检测，从而降低了视频中人形检测的计算资源消耗，保证了人形检测的性能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种视频中人形检测的方法的流程示意图；

图2是本发明具体实施例提供的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种视频中人形检测的装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种视频中人形检测的方法及装置，解决了目前视频中人形检测计算量大，效率低下的问题。

参见图1，本发明实施例提供的一种视频中人形检测的方法包括：

S101、获取待检测视频信息；

S102、对所述视频信息逐帧进行处理，若当前帧为指定帧，则进行全帧检测，记录检测到的人形信息；

S103、若当前帧为非指定帧，则根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围；在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息。

具体地，所述指定帧，包括偶数帧或者奇数帧，也可以为任意指定的帧。

具体地，所述人形，包括人脸或者人的全身。

具体地，所述人形信息，包括：人形的位置信息，以及人形的图像信息。

较佳地，步骤S103中，根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围，包括：根据已记录的人形在上一次被检测到时的位置信息和上上次被检测到时的位置信息，确定当前帧中该人形的检测范围。由于帧与帧之间的时间间隔很短，人的运动速度不会发生显著变化，因此，根据上两帧的位置信息推测出的检测范围具有很高的可靠性。

以对偶数帧进行全帧检测为例，若在第四帧首次检测到目标A，在第六次再次检测到目标A，则可以在第七帧中计算出目标A可能出现的范围。如果在第八帧再次检测到目标A，则又可根据第七帧和第八帧目标A的位置计算出第九帧当中A可能出现的范围。而对于第五帧，既可以放弃对目标A的检测，也可以采取下文提供的另一种方式。

较佳地，根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围，还包括：根据已记录的人形在上一次被检测到时的位置信息，确定当前帧中该人形的检测范围。

仍以对偶数帧进行全帧检测为例，若在第四帧首次检测到目标A，可以在第四帧目标A的附近确定出一定的检测范围，并在第五帧中，在检测范围中检测A。

较佳地，记录检测到的人形信息，包括：计算检测到的人形与已记录的人形之间的图像重合度；当确定一检测到的人形与一已记录的人形的图像重合度大于预设阈值，并且大于其它检测到的人形与所述一已记录的人形的图像重合度时，将所述一检测到的人形与所述一已记录的人形记录为同一人形，将其余检测到的人形作为新的记录保存。即识别出不同帧当中的同一人形，这样，方便对同一人形目标的追踪，同时能够获取到同一个人形连续两帧的位置信息，使得下一帧中能够计算出相应的检测范围。

此外，当确定预设个数帧内未检测到与已记录的人形的图像重合度大于预设阈值的人形时，删除所述已记录的人形。

其中，预设阈值可以设定为60％，预设个数可以设置为两帧。

下面结合具体实施例进行详细说明。

参见图2，本具体发明实施例提供了一种视频中人脸检测方法，包括如下步骤：

S201、输入视频图像；

S202、初始化i＝0，i代表帧数；

S203、判断i是否为偶数，即i％2＝＝0是否成立，如果是，执行步骤S204；否则，执行步骤S205；

S204、对当前帧进行全帧人脸检测，保存人脸检测结果；转S206；

S205、根据目标的前两次检测数据，预测本次的检测范围，在检测范围内检测人脸并保存检测数据；

预测方式如下：

shiftc＝(preC0-preC2)*0.6；

shiftwh＝(wh0-wh2)*0.2；

其中preC0为上一次检测到的位置r的中心坐标，即preC0＝Point(r.x+0.5*r.width,r.y+0.5*r.height)，preC2为再上一次检测(预测)到的位置中心坐标，shifitc表示中心点相对偏移坐标，wh0表示上一次该目标的宽高，wh2表示再上一次该目标的宽高，shifitwh表示宽高相对偏移大小。则该帧预测目标位置为：

Objects_roi＝Rect(r.x+shifitc.x，r.y+shifitc.y，r,width+shiftwh.x,r.height+shiftwh.y)；其中r表示前一次对应目标矩形框位置。

S206、人脸数据记录更新，合并同一人脸检测数据；

于每个检测目标，均和上一帧保存的历史结果进行一一对比，如果他们的重合度超过一定的比例(例如60％)，则认为他们是同一目标而被保存，如果是当前的多个目标均和前一次检测时的某一个目标重合度超过一定比例，则选取重合度最大的一个来做更新，如果当前的检测框找不到和之前的有重合的，则认为是新目标而被保存下来以备后续使用。

如果某个之前连续检测到的目标在这一次没有新的目标与之对应，并且连续2次(实际是4帧)没有检测到就要将其之前保存的结果清除掉。

S207、在视频图像上标记出检测到的人脸；

S208、判断是否达到最后一帧，如果是，结束；否则，执行S209；

S209、选取下一帧，即i++；转S203。

参见图3，本发明实施例提供了一种视频中人形检测的装置，包括：

视频获取单元301，用于获取待检测视频信息；

检测单元302，用于对所述视频信息逐帧进行处理，具体包括：

指定帧检测子单元303，用于当前帧为指定帧时，进行全帧检测，记录检测到的人形信息；

非指定帧检测子单元304，用于当前帧为非指定帧时，根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围；在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息。

较佳地，所述非指定帧检测子单元304用于根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围时，具体用于：根据已记录的人形在上一次被检测到时的位置信息和上上次被检测到时的位置信息，确定当前帧中该人形的检测范围；其中，所述位置信息从人形信息中获取。

较佳地，所述指定帧检测子单元303或所述非指定帧检测子单元304用于记录检测到的人形信息时，具体用于：计算检测到的人形与已记录的人形之间的图像重合度；当确定一检测到的人形与一已记录的人形的图像重合度大于预设阈值，并且大于其它检测到的人形与所述一已记录的人形的图像重合度时，将所述一检测到的人形与所述一已记录的人形记录为同一人形，将其余检测到的人形作为新的记录保存。

较佳地，所述检测单元302还用于：当确定预设个数帧内未检测到与已记录的人形的图像重合度大于预设阈值的人形时，删除所述已记录的人形。

综上所述，本发明实施例提供了一种视频中人形检测的方法及装置，通过只对指定帧进行全帧检测，对于非指定帧仅在人形可能出现的检测范围内检测，从而降低了视频中人形检测的计算资源消耗，保证了视频检测的性能。解决了目前视频中人形检测计算量大，效率低下的问题。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种视频中人形检测的方法，其特征在于，包括：

获取待检测视频信息；

对所述视频信息逐帧进行处理，若当前帧为指定帧，则进行全帧检测，记录检测到的人形信息；

若当前帧为非指定帧，则根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围；在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定帧，包括：

偶数帧或者奇数帧。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人形信息，包括：人形的位置信息；

所述根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围，包括：根据已记录的人形在上一次被检测到时的位置信息和上上次被检测到时的位置信息，确定当前帧中该人形的检测范围。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，记录检测到的人形信息，包括：

计算检测到的人形与已记录的人形之间的图像重合度；

当确定一检测到的人形与一已记录的人形的图像重合度大于预设阈值，并且大于其它检测到的人形与所述一已记录的人形的图像重合度时，将所述一检测到的人形与所述一已记录的人形记录为同一人形，将其余检测到的人形作为新的记录保存。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

当确定预设个数帧内未检测到与已记录的人形的图像重合度大于预设阈值的人形时，删除所述已记录的人形。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人形，包括：

人脸或者人的全身。

7.一种视频中人形检测的装置，其特征在于，包括：

视频获取单元，用于获取待检测视频信息；

检测单元，用于对所述视频信息逐帧进行处理，具体包括：

指定帧检测子单元，用于当前帧为指定帧时，进行全帧检测，记录检测到的人形信息；

非指定帧检测子单元，用于当前帧为非指定帧时，根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围；在所述检测范围内进行检测，记录检测到的人形信息。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述非指定帧检测子单元用于根据已记录的人形信息，确定当前帧中人形的检测范围时，具体用于：

根据已记录的人形在上一次被检测到时的位置信息和上上次被检测到时的位置信息，确定当前帧中该人形的检测范围；其中，所述位置信息从人形信息中获取。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述指定帧检测子单元或所述非指定帧检测子单元用于记录检测到的人形信息时，具体用于：

计算检测到的人形与已记录的人形之间的图像重合度；

当确定一检测到的人形与一已记录的人形的图像重合度大于预设阈值，并且大于其它检测到的人形与所述一已记录的人形的图像重合度时，将所述一检测到的人形与所述一已记录的人形记录为同一人形，将其余检测到的人形作为新的记录保存。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述检测单元还用于：

当确定预设个数帧内未检测到与已记录的人形的图像重合度大于预设阈值的人形时，删除所述已记录的人形。