[发明专利]对象跟踪方法、对象跟踪装置以及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种对象跟踪方法、对象跟踪装置以及计算机可读存储介质。所述对象跟踪方法，包括：获取包含待跟踪对象的连续帧图像；对所述连续帧图像中的当前帧图像执行人脸检测，确定在所述当前帧图像中检测出的行人的脸部的置信度；判断所述置信度是否小于预定值；当所述置信度小于所述预定值时，对所述当前帧图像执行特定部位检测，确定所述当前帧图像中所述行人的特定部位的位置，所述特定部位为人体上不同于脸部的部位；以及基于所述行人的特定部位的位置，确定所述行人是否为所述待跟踪对象。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地，本发明涉及对象跟踪方法、对象跟踪装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

对象跟踪是图像处理领域中非常重要且关键的一部分，其在安防、监控等领域都有广泛的应用前景。

通常，对象跟踪技术一般是基于对一系列连续帧图像的处理，从复杂的背景中识别出目标，从而实现对目标的连续、准确的跟踪。已知的对象跟踪技术，通过首先对当前图像中进行人脸识别，然后基于人脸识别结果完成对目标的连续跟踪。现有的人脸识别算法需要综合各人脸区域的识别结果进而判定某张人脸是否属于某个人。例如，可以在人脸识别的匹配过程中，会对一个人的左眼、右眼、鼻、口、左耳、右耳等处分别生成一个匹配程度的分数，然后取这几个数的平均值作为输出。然而，当人脸运动幅度比较大或者人脸的部分区域被遮挡时，会得到不完整的人脸信息，在这种情况下，会大大影响对象追踪的效果。

因此，需要提供一种精度更高的对象跟踪方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种对象跟踪方法、对象跟踪装置以及计算机可读存储介质。

根据本发明的一方面，提供了一种对象跟踪方法，包括：获取包含待跟踪对象的连续帧图像；对所述连续帧图像中的当前帧图像执行人脸检测，确定在所述当前帧图像中检测出的行人的脸部的置信度；判断所述置信度是否小于预定值；当所述置信度小于所述预定值时，对所述当前帧图像执行特定部位检测，确定所述当前帧图像中所述行人的特定部位的位置，所述特定部位为人体上不同于脸部的部位；以及基于所述行人的特定部位的位置，确定所述行人是否为所述待跟踪对象。

此外，根据本发明的一个实施例，所述基于所述行人的特定部位的位置，确定所述行人是否为所述待跟踪对象，包括：根据所述行人的特定部位的位置，确定所述行人的特定部位与上一帧图像中所述待跟踪对象的特定部位或脸部的距离；若所述距离小于预定距离，则确定所述行人为所述待跟踪对象；或者，若所述距离为所述当前帧图像中检测出的所有行人的特定部位分别与上一帧图像中所述待跟踪对象的特定部位或脸部的距离中的最小距离，则确定所述行人为所述待跟踪对象。

此外，根据本发明的另一实施例，所述对象跟踪方法还包括：当所述置信度大于或等于所述预定值时，确定脸部位置框，所述脸部位置框用于表示在所述当前帧图像中所述行人脸部的位置；或者，当所述置信度大于或等于所述预定值时，对所述当前帧图像执行人脸识别，确定所述行人是否为所述待跟踪对象。

此外，根据本发明的另一实施例，其中，基于卷积神经网络对所述当前帧图像执行特定部位检测。

此外，根据本发明的另一实施例，其中，所述基于卷积神经网络对所述当前帧图像执行特定部位检测包括：在所述当前帧图像中提出多个位置框；对提出的所述多个位置框进行分类，以获得多个特定部位的位置框；对所述多个特定部位的位置框执行去重处理，以获得所述特定部位的位置框，所述特定部位的位置框用于表示在所述当前帧图像中所述特定部位的位置。

此外，根据本发明的另一实施例，其中，所述卷积神经网络的损失函数L以如下公式定义：