行檢測，得到人像特征數(shù)據(jù)；其中，所述人像特征數(shù)據(jù)包括人臉輪廓、軀干輪廓、眼睛、耳朵、鼻子和嘴巴特征數(shù)據(jù)； 結果封裝及分發(fā)模塊，用于將提取的人像特征數(shù)據(jù)結果封裝為檢測特征指標結果，并通過結果處理句柄將檢測特征指標結果進行分發(fā)。2.根據(jù)權利要求1所述的一種快速提取人像特征的證照相機，其特征在于:所述人像特征提取模塊包括: 灰度圖像轉換子單元，用于將獲取到的預覽幀圖像轉換為灰度圖像； 上半身特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測單元，用于對灰度圖像進行上半身特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到上半身特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為上半身區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，并對灰度圖像設置上半身ROI區(qū)域，記為ROIB ; 人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測單元，用于對ROIB進行人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為人臉輪廓區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，并對灰度圖像設置人臉輪廓ROI區(qū)域，記為ROIF ; 雙眼特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測單元，用于對ROIF的特定區(qū)域進行雙眼特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到雙眼特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為雙眼區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，并獲取眼睛的坐標，以眼睛的Y軸最低點為新的ROI區(qū)域頂部，對人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域取眼睛以下的區(qū)域，設置為鼻子目標ROI區(qū)域，記為R0IN; 雙耳特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測單元，用于對ROIF進行雙耳特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到雙耳特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為雙耳區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構； 鼻子特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測單元，用于對ROIN進行鼻子特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到鼻子特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為鼻子區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，以鼻子區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構的底邊作為新的ROI區(qū)域的頂邊，對人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域取鼻子以下區(qū)域，設置為嘴巴目標ROI區(qū)域，記為ROIM ; 嘴巴特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測單元，用于對RO頂進行嘴巴特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到嘴巴特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為嘴巴區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構； 軀干輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域獲取單元，用于對ROIB的區(qū)域，裁去ROIF的區(qū)域，得到軀干輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域RCHMB，將該區(qū)域像素信息保存為軀干輪廓區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構。3.根據(jù)權利要求2所述的一種快速提取人像特征的證照相機，其特征在于:所述人像特征提取模塊還包括: 頭部凸包輪廓檢測單元，用于對ROIF進行邊緣檢測，得到頭部輪廓區(qū)域范圍內的信號突變邊緣的線段，然后對該頭部邊緣線段結果進行頭部凸包輪廓檢測，將頭部凸包輪廓檢測獲得的關鍵點的坐標存為頭部輪廓數(shù)組； 軀干凸包輪廓檢測單元，用于對ROIMB進行邊緣檢測，得到軀干輪廓區(qū)域范圍內的信號突變邊緣的線段，然后對該軀干邊緣線段結果進行軀干凸包輪廓檢測，將軀干凸包輪廓檢測獲得的關鍵點的坐標存為軀干輪廓數(shù)組； 人像輪廓形成單元，用于將頭部輪廓數(shù)組和軀干輪廓數(shù)組合并在一起，形成人像輪廓數(shù)組。4.根據(jù)權利要求1所述的一種快速提取人像特征的證照相機，其特征在于:所述證照相機還包括: 預覽幀圖像處理模塊，用于當獲取當前幀圖像數(shù)據(jù)時，利用預覽幀圖像處理句柄征詢空閑控制器，若特征目標識別鏈處于忙狀態(tài)，則預覽幀圖像處理句柄丟棄當前幀圖像數(shù)據(jù)，等待獲取下一幀圖像數(shù)據(jù)；若特征目標識別鏈處于空閑狀態(tài)，則預覽幀圖像處理句柄將當前幀圖像數(shù)據(jù)保存到預覽幀圖像緩存區(qū)域，在預覽幀圖像緩存區(qū)域中采用矩陣進行預覽幀圖像數(shù)據(jù)的處理，并通知特征目標識別鏈開始工作。5.根據(jù)權利要求1所述的一種快速提取人像特征的證照相機，其特征在于:所述特征目標識別鏈包括上半身級聯(lián)分類器、人臉正面級聯(lián)分類器、眼睛級聯(lián)分類器、鼻子級聯(lián)分類器、嘴巴級聯(lián)分類器、耳朵級聯(lián)分類器、軀干級聯(lián)分類器。6.一種快速提取人像特征的方法，應用于證照相機中，其特征在于:所述方法包括: 所述證照相機通過特征目標識別鏈在預覽幀圖像中設置上半身ROI區(qū)域，并逐步縮小上半身ROI區(qū)域進行檢測，得到人像特征數(shù)據(jù)；其中，所述人像特征數(shù)據(jù)包括人臉輪廓、軀干輪廓、眼睛、耳朵、鼻子和嘴巴特征數(shù)據(jù)； 所述證照相機將提取的人像特征數(shù)據(jù)結果封裝為檢測特征指標結果，并通過結果處理句柄將檢測特征指標結果進行分發(fā)。7.根據(jù)權利要求6所述的一種快速提取人像特征的方法，其特征在于:所述證照相機通過特征目標識別鏈在預覽幀圖像中設置上半身ROI區(qū)域，并逐步縮小上半身ROI區(qū)域進行檢測，得到人像特征數(shù)據(jù)，包括: 將獲取到的預覽幀圖像轉換為灰度圖像； 對灰度圖像進行上半身特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到上半身特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為上半身區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，并對灰度圖像設置上半身ROI區(qū)域，記為ROIB ； 對ROIB進行人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為人臉輪廓區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，并對灰度圖像設置人臉輪廓ROI區(qū)域，記為 ROIF ； 對ROIF的特定區(qū)域進行雙眼特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到雙眼特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為雙眼區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，并獲取眼睛的坐標，以眼睛的Y軸最低點為新的ROI區(qū)域頂部，對人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域取眼睛以下的區(qū)域，設置為鼻子目標ROI區(qū)域，記為ROIN ； 對ROIF進行雙耳特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到雙耳特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為雙耳區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構； 對ROIN進行鼻子特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到鼻子特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為鼻子區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構，以鼻子區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構的底邊作為新的ROI區(qū)域的頂邊，對人臉輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域取鼻子以下區(qū)域，設置為嘴巴目標ROI區(qū)域，記為R(HM; 對RO頂進行嘴巴特征數(shù)據(jù)區(qū)域檢測，當檢測到嘴巴特征數(shù)據(jù)區(qū)域時，將該區(qū)域像素信息保存為嘴巴區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構； 對ROIB的區(qū)域，裁去ROIF的區(qū)域，得到軀干輪廓特征數(shù)據(jù)區(qū)域R(HMB，將該區(qū)域像素信息保存為軀干輪廓區(qū)域矩形數(shù)據(jù)結構。8.根據(jù)權利要求7所述的一種快速提取人像特征的方法，其特征在于:所述證照相機通過特征目標識別鏈在預覽幀圖像中設置上半身ROI區(qū)域，并逐步縮小上半身ROI區(qū)域進行檢測，得到人像特征數(shù)據(jù)，還包括: 對ROIF進行邊緣檢測，得到頭部輪廓區(qū)域范圍內的信號突變邊緣的線段，然后對該頭部邊緣線段結果進行頭部凸包輪廓檢測，將頭部凸包輪廓檢測獲得的關鍵點的坐標存為頭部輪廓數(shù)組； 對ROHffi進行邊緣檢測，得到軀干輪廓區(qū)域范圍內的信號突變邊緣的線段，然后對該軀干邊緣線段結果進行軀干凸包輪廓檢測，將軀干凸包輪廓檢測獲得的關鍵點的坐標存為軀干輪廓數(shù)組； 將頭部輪廓數(shù)組和軀干輪廓數(shù)組合并在一起，形成人像輪廓數(shù)組。9.根據(jù)權利要求6所述的一種快速提取人像特征的方法，其特征在于:所述方法還包括: 當獲取當前幀圖像數(shù)據(jù)時，所述證照相機利用預覽幀圖像處理句柄征詢空閑控制器，若特征目標識別鏈處于忙狀態(tài)，則預覽幀圖像處理句柄丟棄當前幀圖像數(shù)據(jù)，等待獲取下一幀圖像數(shù)據(jù)；若特征目標識別鏈處于空閑狀態(tài)，則預覽幀圖像處理句柄將當前幀圖像數(shù)據(jù)保存到預覽幀圖像緩存區(qū)域，在預覽幀圖像緩存區(qū)域中采用矩陣進行預覽幀圖像數(shù)據(jù)的處理，并通知特征目標識別鏈開始工作。10.根據(jù)權利要求6所述的一種快速提取人像特征的方法，其特征在于:所述特征目標識別鏈包括上半身級聯(lián)分類器、人臉正面級聯(lián)分類器、眼睛級聯(lián)分類器、鼻子級聯(lián)分類器、嘴巴級聯(lián)分類器、耳朵級聯(lián)分類器、軀干級聯(lián)分類器。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種快速提取人像特征的證照相機及方法，所述證照相機包括預覽幀圖像處理模塊、人像特征提取模塊和結果封裝及分發(fā)模塊；所述方法包括：通過特征目標識別鏈在預覽幀圖像中設置上半身ROI區(qū)域，并逐步縮小上半身ROI區(qū)域進行檢測，得到人像特征數(shù)據(jù)；將提取的人像特征數(shù)據(jù)結果封裝為檢測特征指標結果，并通過結果處理句柄將檢測特征指標結果進行分發(fā)。本發(fā)明的證照相機及方法通過特征目標識別鏈，利用逐步縮小ROI檢測區(qū)域的方式，從大到小，先整體后局部的檢測流程進行人像特征檢測，層層縮小檢測范圍，提高了檢測效率；采用預覽幀圖像多線程運行的方式，快速提取人像特征值，使得處理方式更加流暢快速。
【IPC分類】G06K9/00, H04N5/232
【公開號】CN105187721
【申請?zhí)枴緾N201510552699
【發(fā)明人】不公告發(fā)明人
【申請人】廣州市幸福網絡技術有限公司
【公開日】2015年12月23日
【申請日】2015年8月31日