[发明专利]一种单目摄像头对人脸实时跟踪的方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，涉及一种单目摄像头对人脸实时跟踪的方法及系统。

背景技术

近年来随着科技技术的快速发展，摄影领域的技术也不断提高，如数码相机的出现，相机的分辨率不断的提高，自动调焦调距等技术不断涌现，但是这些技术仍然避免不了手持相机。于是技术人员想到了让摄像镜头跟着要拍摄的物体转动，或根据人们的意愿转动。例如近年市场上出现的Pixy颜色传感器，可以实现摄像头跟随某一特定颜色的纯色物体转动，当纯色物体不停运动过程中，摄像头在云台配合下仍可以保持物体在摄像头的镜头范围之内。此外，还有一些相关的专利。

（1）“一种基于多摄像头的跟踪摄像装置”，此装置包括底座、云台和可见光、红外光摄像头，虽然可以准确的调整摄像头角度和变焦，但是设备较多，含有移动发射装置和红外光摄像头以及可见光摄像头等，因此成本较高，而且必须是特定的摄像头并且是多个摄像头。在我们的技术中，只需要单一的USB或CMOS摄像头，并将摄像头固定在云台上即可。

（2）“双摄像头协同工作的人脸识别”，通过数据选择开关以及控制和状态信号选择开关来选择使用哪个摄像头对指定的人脸进行识别。与之不同的是，我们的技术中使用ARM或单片机来控制云台舵机，从而带动摄像头的转动，并使用人脸检测和跟踪程序实现人脸始终在摄像头的镜头范围内。

（3）“底部可滚动的目标跟踪摄像头”，是一款集成的目标跟踪摄像头，不能使用任意型号的摄像头，鲁棒性较低，成本较高。

因此，现有的摄像设备虽然可以检测人脸，但是不能保证对多角度多光照人脸的准确检测；摄像头的移动性和人脸的多角度检测技术，已有技术往往只是考虑了其中一项，没有将两者结合。虽然已有少量的设备可以跟踪人脸，但是所用的设备比较复杂，成本较高，不能使用我们日常使用的摄像头。

发明内容

本发明的目的在于提供一种单目摄像头对人脸实时跟踪方法，解决了现有的技术跟踪过程复杂，计算量大的问题。

本发明的另一个目的是提供一种单目摄像头对人脸实时跟踪的系统。

本发明一种单目摄像头对人脸实时跟踪方法所采用的技术方案是按照以下步骤进行：首先打开摄像头，摄像头将以360°转动巡视周围，搜索周围是否存在人脸，将摄像头采集到的图像传输给图像处理器，图像处理器调用图像处理程序进行图像压缩，图像处理程序还加载3个基于Haar特征的AdaBoost级联强分类器，对压缩后的图像中的所有图像进行肤色检测，选出类似于肤色的所有窗口，再将这些窗口依次通过3个AdaBoost级联强分类器检测多角度的人脸，检测到人脸后，对人脸目标进行实时跟踪，得到人脸目标区域的中心点坐标，比较人脸目标区域的中心点坐标与整幅图像的中心点坐标差距，调整人脸图像中心点坐标对准整幅图像中心点坐标，从而确定摄像头应该转动的角度，使人脸保持在视频图像的中心范围内，实现对人脸的实时跟踪。

本发明的特点还在于基于Haar特征的AdaBoost级联强分类器训练过程为：利用AdaBoost算法，使用扩展的Haar特征，采用CMU、MIT以及FERET的人脸库和网上下载并剪裁的人脸图片，共计40800张样本图片，训练可以检测正脸，半侧脸以及全侧脸的基于Haar特征的3个AdaBoost级联分类器，将3个AdaBoost分类器联合使用，3个分类器分别用来检测正脸，半侧脸以及全侧脸，检测时，先用正脸分类器对肤色或类肤色图像进行检测，如果检测出人脸，则无需使用半侧脸和全侧脸分类器对其进行检测；如果使用正脸分类器没有检测出人脸，则使用半侧脸分类器进行检测，如果没有检测出人脸，则用全侧脸分类器，如果最终连全侧脸分类器也没有检测出人脸，则认为此图像中不含有人脸。

图像中对人脸目标的跟踪结合了图像处理技术和Camshift算法按照如下方法步骤实现：

1)图像处理技术：将单目摄像头所采集的每一帧图像转换为HSV模式并提取其中的Hue分量，其后对人脸区域的Hue分量进行先膨胀后腐蚀以及中值滤波平滑处理，并求人脸区域的Hue分量的颜色直方图；

2)Camshift算法：求人脸区域的Hue分量在整幅图像中的反向投影图并进行求和、膨胀、腐蚀等预处理；根据反向投影图不断移动跟踪窗口直到窗口内的的中心与像素的重心近似重合即认为是某一帧图像的搜索收敛的最后窗口，即为图像中人脸所在的位置，在下一帧图像中将以此位置为初始位置重新开始搜索；刚开始进行跟踪时，跟踪的窗口即为检测到的人脸窗口。