技術(shù)特征：

1.一種實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，包括主檢測(cè)器和支路檢測(cè)器，所述主檢測(cè)器包括前端主分類器和后端主分類器，所述前端主分類器和后端主分類器都是二類分類器，所述前端主分類器的人臉輸出端與后端主分類器的輸入端相連接，所述后端主分類器的非人臉輸出端與支路檢測(cè)器的輸入端相連接。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述支路檢測(cè)器包括前端支路分類器和后端支路分類器，所述前端支路分類器和后端支路分類器都是二類分類器，所述前端支路分類器的人臉輸出端與后端支路分類器的輸入端相連接。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述前端主分類器的正確拒絕率大于等于98.00％且小于等于99.98％、正確識(shí)別率大于等于98.50％且小于等于99.5％，所述后端主分類器的正確拒絕率大于等于99.60％且小于等于99.99％、正確識(shí)別率大于等于86.00％且小于等于99.20％，所述支路檢測(cè)器的正確拒絕率和正確識(shí)別率都大于等于99.9％。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述前端支路分類器的正確拒絕率大于等于80.00％且小于等于99.50％、正確識(shí)別率大于等于99.20％且小于等于99.80％，所述后端支路分類器的正確拒絕率和正確識(shí)別率都大于等于99.9％。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述主檢測(cè)器是一個(gè)n階深級(jí)聯(lián)分類器，其中第1至第m階分類器被用作所述前端主分類器，第m+1至第n階分類器被用作所述后端主分類器，所述m和n是兩個(gè)整數(shù)，而且m＜n。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述主檢測(cè)器是一個(gè)n階深級(jí)聯(lián)分類器，其中第1至第m階分類器被用作所述前端主分類器，第m+1至第n階分類器被用作所述后端主分類器，所述m和n是兩個(gè)整數(shù)，而且m＜n，所述前端支路分類器包括1個(gè)淺級(jí)聯(lián)分類器，或者包括2個(gè)以上的串聯(lián)在一起的淺級(jí)聯(lián)分類器。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述前端主分類器和后端主分類器采用能快速計(jì)算的圖像特征，所述能快速計(jì)算的圖像特征包括Haar特征、LBP特征、LAB特征或全局二進(jìn)制特征。

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述前端主分類器、后端主分類器和前端支路分類器采用能快速計(jì)算的圖像特征，所述能快速計(jì)算的圖像特征包括Haar特征、LBP特征、LAB特征或全局二進(jìn)制特征，所述前端主分類器和前端支路分類器采用不同類型的圖像特征。

9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉的系統(tǒng)，其特征在于，所述全局二進(jìn)制特征是一種基于灰度圖像像素灰度值的圖像特征，它的數(shù)值計(jì)算步驟為：

步驟1，從灰度圖像中，獲取1個(gè)閾值像素和2個(gè)以上二值化像素的灰度值，所述閾值像素是圖像中的任意一個(gè)像素，所述二值化像素是圖像中依次相連的像素；

步驟2，按照以下公式，計(jì)算全局二進(jìn)制特征的數(shù)值：

$GBF=\underset{k=0}{\overset{m-1}{\Σ}}s\left(I_{bk}-I_t\right)2^k$

式中：GBF表示全局二進(jìn)制特征的數(shù)值，m表示二值化像素的個(gè)數(shù)，I_bk表示第k個(gè)二值化像素的灰度值，I_t表示閾值像素的灰度值；

$s\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x\≥0\\ 0,& x\<0\end{array}\right.,$

10.一種人臉檢測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟1101，縮放圖像，形成圖像金字塔；

步驟1102，在圖像金字塔的每個(gè)圖像中，按照指定的步長(zhǎng)移動(dòng)檢測(cè)窗口，建立檢測(cè)窗口集合；

步驟1103，利用本發(fā)明的人臉檢測(cè)系統(tǒng)，判斷檢測(cè)窗口集合中的每個(gè)檢測(cè)窗口是否包含人臉；

步驟1104，把包含人臉的檢測(cè)窗口放在人臉窗口集合中；

步驟1105，合并人臉窗口集合中的檢測(cè)窗口，

其特征在于，所述步驟1103包括以下步驟：

步驟1201，由前端主分類器判斷檢測(cè)窗口中是否包含人臉；

步驟1202，如果檢測(cè)窗口中包含人臉則執(zhí)行步驟1203，否則執(zhí)行步驟1209；

步驟1203，由后端主分類器判斷檢測(cè)窗口中是否包含人臉；

步驟1204，如果檢測(cè)窗口中包含人臉則執(zhí)行步驟1210，否則執(zhí)行步驟1205；

步驟1205，由前端支路分類器判斷檢測(cè)窗口中是否包含人臉

步驟1206，如果檢測(cè)窗口中包含人臉則執(zhí)行步驟1207，否則執(zhí)行步驟1209；

步驟1207，由后端支路分類器判斷檢測(cè)窗口中是否包含人臉；

步驟1208，如果檢測(cè)窗口中包含人臉則執(zhí)行步驟1210，否則執(zhí)行步驟1209；

步驟1209，濾除檢測(cè)窗口，并執(zhí)行步驟1211；

步驟1210，把檢測(cè)窗口放在人臉窗口集合中；

步驟1211，結(jié)束。