[发明专利]一种人脸特征点跟踪方法

说明书

本发明涉及一种人脸特征点跟踪方法，首先，建立人脸训练样本库，从而消除不同国家的人脸结构差别造成的匹配精度的问题，然后，在测试树莓派平台上，基于人脸训练样本库，分别训练建立人脸形状模型和人脸表观模型，最后，在保证配准的精度的前提下，基于主动表观模型算法，采用快速反向合成算法，减小配准计算过程中的复杂度，加快程序运行的速度，克服了现有技术中的缺陷与不足，能够有效提高人脸的跟踪精度。

技术领域

本发明涉及一种人脸特征点跟踪方法，属于人脸图像跟踪技术领域。

背景技术

随着互联网信息技术的发展以及计算机的软硬件性能的显著提升，多媒体的应用变得越来越普及，更加友好更加人性化的人机交互技术不断涌现，并应用于日常生活当中。这些技术已经不再仅仅依赖于传统的键盘、鼠标、显示器等设备，而是开始向着多模态人机交互的方向发展，其中以视觉交流最为方便和易于接受。在计算机视觉研究领域中，与人脸相关的一系列研究课题，如人脸检测、人脸表情识别、人脸分析等方向，得到了很大的发展，已经在实际中取得了应用(如，在公安机关、人工智能、ATM识别认证等方面)。

非刚性的人脸追踪在计算机视觉领域中得到了广泛地应用，并且这些实现人脸追踪的工具都是基于PC的，这在移动终端飞速发展的今天自然是满足不了用户的需求。截止到目前为止，中国目前已有4.874亿手机用户，并且仍然在大踏步地发展与增长，根据中国信息产业部的数据，仅三月就新增了670万户，二月的数据为680万户。照这样的速度算来，6月份之后，中国很快将迎来第五亿手机用户(占中国总人口的38％，平均不到3人拥有一台手机)。移动终端的发展是有目共睹，近两年来，手机市场可以说竞争十分激烈，从普通手机到智能手机的普及也就在短短数年之间，智能手机平台和配置也在逐渐强大起来，无论是国内的品牌或者是国际的品牌都纷纷发力推出强悍性能的智能手机，目前少数手机的性能已超过普通电脑，这足以说明现在手机产品关注度一直在不断升高，消费者的需求也越来越高了，手机照相中的HDR、全景模式等功能，其实就是图像处理算法在终端上的实现，若能将手机应用与人脸图像应用结合在一起，将有十分巨大的发展前景。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于主动表现模型，采用全新设计方法，能够有效提高人脸跟踪精度的人脸特征点跟踪方法。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种人脸特征点跟踪方法，包括如下步骤：

步骤001.采集预设数量N张人脸样本图像，并分别针对各张人脸样本图像，按预设标记规则在人脸样本图像上标记出预设个数的特征点，然后进入步骤002；

步骤002.分别针对各张人脸样本图像，获得人脸样本图像上所标记各个特征点的坐标，将该人脸样本图像上各个特征点的坐标进行组合，构成该人脸样本图像的形状向量；进而分别获得N张人脸样本图像的形状向量，然后建立主动表现模型坐标框架，并进入步骤003；

步骤003.将N张人脸样本图像的形状向量对齐到该主动表现模型坐标框架中，并在该主动表现模型坐标框架中，针对该N张人脸样本图像的形状向量进行降维，然后进入步骤004；

步骤004.获得N张人脸样本图像的形状向量的平均人脸样本形状向量s₀，并进入步骤005；

步骤005.获得平均人脸样本形状向量s₀所对应的所有表情特征向量，并将该所有表情特征向量按其特征值由大至小进行排序，获得平均人脸样本形状向量s₀所对应的预设前L个表情特征向量，进而获得如下人脸形状模型：