[发明专利]一种人脸跟踪的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种人脸跟踪的方法和装置。

背景技术

IM(Instant Messaging，即时通讯)发展到今天，已经被大多数的网民用户所接受。用户无论是在生活还是工作中，都会大量使用IM软件实现与朋友，同事以及同学、客户等的交流与沟通，使得IM软件逐渐成为用户日常生活中不可缺少的工具之一。

在IM软件的众多用途中，IM视频因其方便、快捷等优点而被大多数的网民所使用。现有的IM视频可以理解为：A和B进行视频聊天，A为被拍摄者，B为观察者。其中，B可以通过网络观察到A的图像，B观察到的图像为A的视频拍摄设备直接采集的图像，没有经过调整的图像。这种现有的IM视频存在如下缺点：在某些情况下，当A用户离视频拍摄设备较远、或者不在拍摄的主要范围等情况，用户B所观察到的A的图像的效果就不会很好，例如人脸模糊、距离较远看不清楚等。对于这些情况，用户B可以选择以人脸为视频主要内容的显示模式，当用户A的IM客户端接收到用户B的上述选择信号时，自动启动人脸跟踪技术，A与B之间的网络通讯无需传递原始大小帧，而是可以传递自定义大小(通常小于原始大小)的人脸图像，因此可以降低传输数据。这样，即使在网络环境差的场合也可以达到相对流畅的视频效果；并可以同时将跟踪获得的人脸动态图像作为用户B的IM客户端窗口中用户A的动态头像。

现有的人脸跟踪技术领域的主流方法有粒子滤波(Partic1e Filtering)和Mean Shift两种技术；粒子滤波由于受粒子数目影响较大，使得当应用于视频窗口的人脸跟踪时速率相对低下，因此在远距离视频聊天时，画面不连续，难以应用；Mean Shift算法(以Intel OpenCV库为例)迭代速率很快，但其基于肤色特征，使得肤色接近的颈脖区域往往容易被错误地检测，因此不能得到比较准确的人脸区域，如图1所示。

发明内容

为了在IM视频中获得更为准确的、以人脸为主体的视频图像，本发明实施例提供了一种人脸跟踪的方法和装置。所述技术方案如下：

一种人脸跟踪的方法，所述方法包括：

获得待跟踪人脸的初始化图像；

统计所述初始化图像的像素分布特征，所述像素分布特征至少包括所述初始化图像的色彩直方图和所述初始化图像的边缘直方图；

根据所述色彩直方图获得所述待跟踪人脸的色彩概率图像；

将所述色彩概率图像的中心调整至所述色彩概率图像的重心，得到调整后的色彩概率图像；

根据所述初始化图像的边缘直方图与所述调整后的色彩概率图像的边缘直方图，获得人脸跟踪的窗口；

将所述获得的人脸跟踪的窗口作为下一帧图像的待跟踪人脸的初始化图像。

所述获得待跟踪人脸的初始化图像，具体包括：

采用运动目标检测技术，根据人体头肩部比例关系，获得近似头部区域；

采用人脸检测分类器对所述近似头部区域的图像进行智能人脸检测，获得待跟踪人脸的初始化图像。

所述获得近似头部区域之后，所述方法还包括：

将所述近似头部区域进行放大；

相应的，所述采用人脸检测分类器对所述近似头部区域的图像进行智能人脸检测，具体包括：

采用人脸检测分类器对放大后的近似头部区域进行智能人脸检测。

所述将所述色彩概率图像的中心调整至所述色彩概率图像的重心，具体包括：

计算所述色彩概率图像的重心；

判断所述中心与所述重心之间的差值是否小于等于预先设定的阀值；

如果是，则所述色彩概率图像的中心已调整至所述色彩概率图像的重心；

如果否，将所述中心按照预先设定的步长朝着所述重心移动一个步长，并执行判断所述中心与所述重心的差值是否小于等于预先设定的阀值的步骤。

根据所述初始化图像的边缘直方图与调整后的所述色彩概率图像的边缘直方图，获得人脸跟踪的窗口，具体包括：

统计调整后的所述色彩概率图像的边缘直方图，并归一化所述初始化图像的边缘直方图；

利用所述归一化以后的初始化图像的边缘直方图，与调整后的色彩概率图像的边缘直方图计算巴氏距离，获得相似程度最高的人脸窗口。

所述相似程度最高具体为所述巴氏距离小于等于预设值。

一种人脸跟踪的装置，所述装置包括：

初始化图像获得模块，用于获得待跟踪人脸的初始化图像；

像素分布特征统计模块，用于统计所述初始化图像的像素分布特征，所述像素分布特征至少包括所述初始化图像的色彩直方图和所述初始化图像的边缘直方图；