Circuit arrangement for recognizing a human face

Abstract

Abstract Translated from German Es wird eine Schaltungsanordnung zum Erkennen eines menschlichen Gesichts in einer Sequenz von Videobildern beschrieben. Die Schaltungsanordnung enthält erste Mittel (I), mit denen die Videobilder nach Blöcken strukturiert werden und mit denen zwei aufeinanderfolgende Bilder voneinander subtrahiert werden, sowie zweite Mittel (II) zur Nachverarbeitung der Differenzbilder. A circuit arrangement for recognizing a human face in a sequence of video images is described. The circuit arrangement contains first means (I) with which the video images are structured into blocks and with which two successive images are subtracted from one another, as well as second means (II) for postprocessing the difference images. Um die Erkennung zuverlässig zu machen, werden mit Vergleichsmitteln (IIA) die Bereiche eines Differenzbildes bestimmt, die bewegten Objekten entsprechen könnten. Mit Abbildungsmitteln (IIB) wird jeder Block des Differenzbildes, der zu bewegten Objekten gehört, eineindeutig auf eine binäre Eins abgebildet. Alle anderen Blöcke werden auf eine binäre Null abgebildet. Dieses sogenannte Statusbild aus binären Einsen und Nullen wird mit Transformationsmitteln (IIC) in eine eindimensionale Merkmalsfunktion transformiert. Mit Faltungsmitteln (IID) wird untersucht, ob die ermittelte Merkmalsfunktion charakteristisch für eine Kopf-Schulter-Szene sein kann. Im bejahenden Fall werden mit Markierungsmitteln (IIE, IIF) alle jene Punkte des Statusbildes markiert, die innerhalb eines vorbestimmten Rechteckes liegen, in das das vermutete Gesicht fallen könnte. Mit weiteren Mitteln (IIG, IIH, III) wird die Analyse auf Bildpunktbasis verfeinert. In order to make the detection reliable, the areas of a difference image that could correspond to moving objects are determined using comparison means (IIA). With imaging means (IIB), each block of the difference image that belongs to moving objects is uniquely mapped to a binary one. All other blocks are mapped to a binary zero. This so-called status image consisting of binary ones and zeros is transformed into a one-dimensional feature function using transformation means (IIC). Convolution tools (IID) are used to investigate whether the determined feature function can be characteristic of a head and shoulder scene. In the affirmative case, marking means (IIE, IIF) are used to mark all those points of the status image which lie within a predetermined rectangle into which the suspected face could fall. With further means (IIG, IIH, III) the analysis on a pixel basis is refined.

Inventors

• 👤 Eric Dr. Badiqué

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