[发明专利]一种红外热图像序列的人脸检测与跟踪的算法

说明书

技术领域

本发明涉及模式识别技术领域，具体涉及一种红外热图像序列的人脸检测与跟踪的 算法。

背景技术

自从人们发现红外辐射以来，人们就开始不断运用各种方法对红外辐射进行检测， 并根据红外辐射的特点而加以应用，相继制成了各种红外探测器。从应用上看，红外探 测器可以分为两类，一类是红外夜视仪，另一类是红外测温仪。在民用领域，目前应用 最多的红外测温仪是非制冷型微测辐射热计(亦称红外热像仪)，它能通过光电转换、 电信号处理等手段，将目标物体的温度分布图像转换成视频图像，同时通过温度定标获 得物体温度。随着SARS、禽流感等传染病疫情的流行，传统的检验检疫工作面临越来 越严峻的挑战，红外热像仪具有非接触性、体积小、灵敏度高、不间断性工作及报警等 功能，很好完成了在各种场所的测温任务。

目前，大部分红外热像仪都集成了两套图像信息系统：红外热图像信息系统和可见 光图像信息系统。红外热图像信息系统是红外热像仪的基本图像信息系统。红外热图像 反映视场内物体的温度，但是，红外热图像的分辨率很低，对比度较小，不含纹理信息。 因此，利用红外热图像进行模式识别有较大的难度。这导致在实际应用中，即使视场内 某个物体的温度达到示警温度，但是，我们很难让红外热像仪自动判别这个物体是否是 我们需要监控的物体。

可见光图像信息系统是红外热像仪的辅助图像信息系统。可见光图像不能反映视场 内物体的温度，但是，可见光图像的分辨率较高，含有丰富的纹理信息，基于可见光图 像的模式识别技术也比较完善。因此，红外热图像信息系统和可见光图像信息系统这两 套图像信息系统完全可以取长补短，优势互补，构成一套完整的、有一定智能信息处理 能力的图像信息系统。遗憾的是，在目前绝大多数的红外热像仪的应用中，除了简单粗 糙的融合显示之外，可见光图像信息系统之于红外热像仪，几乎成为一种廉价的摆设。

本发明结合可见光图像人脸检测的算法，进行红外热图像的人脸检测，对于达到示 警温度的人脸，结合可见光图像序列人脸跟踪的算法，进行红外热图像序列的人脸跟踪， 并以可见光图像为背景，融合显示人脸的红外热图像和可见光图像。

发明内容

本发明提出一种红外热图像序列的人脸检测与跟踪的算法。该算法结合可见光图像 的人脸检测算法实现红外热图像的人脸检测，并在此基础上，结合可见光图像序列的人 脸跟踪算法实现红外热图像序列的人脸跟踪。

(1)结合可见光图像人脸检测算法实现红外热图像的人脸检测

A、可见光图像的人脸区域的检测

目前成熟的可见光图像的人脸检测算法很多，这些算法原则上都可应用于本发明。 进行人脸检测时，先使用一定大小的搜索窗口对可见光图像进行逐像素扫描，检测窗口 内是否包含人脸。为了适应不同大小尺寸的人脸检测的需要，可以使用一个缩放比例参 数，用于改变扫描窗口的大小，而不需要对可见光图像进行缩放。每次改变窗口的大小 都要对可见光图像重新进行扫描与检测。搜索完成后，保留检测到的人脸区域，用作人 脸模板的提取。

B、人脸模板的提取

完成人脸区域的检测后，从每个人脸区域里提取相应的人脸模板。人脸模板是一个 人脸形状的区域，只含有人脸部分，不包含任何背景成分。人脸模板提取的主要过程如 下：首先，利用肤色分割的算法，将人脸模板从人脸区域中分离出来。然后，利用人脸 的长宽有一定的比例这个特点排除伪人脸模板。这些伪人脸模板可能由于类肤色区域或 肤色区域但非人脸区域造成。最后，利用腐蚀和膨胀等数学形态学的处理方法对人脸模 板做进一步的处理。腐蚀算法能够去除一些小的非肤色区域，这些非肤色区域主要由于 人的五官造成。膨胀算法能够去除人脸模板边缘上的一些“棱角”，使人脸模板的轮廓 变得清晰和完整。

C、红外热图像的人脸检测

使用人脸模板在红外热图像中搜索人脸。搜索开始前，先把人脸模板在可见光图像 中的位置作为人脸模板在红外热图像中的初始位置，然后以单位像素为步长，以初始位 置为中心，在红外热图像中上下左右作螺旋状移动。人脸模板每移动到一个新的位置， 都要检测人脸模板与模板内的红外热图像区域是否匹配，若匹配则认为当前人脸模板所 在红外热图像区域为人脸区域。