[发明专利]一种实时多人脸的检测及跟踪方法在审

专利信息
申请号: 201811365995.6 申请日: 2018-11-16
公开(公告)号: CN109558815A 公开(公告)日: 2019-04-02
发明(设计)人: 张宁;李玉惠;金红;杨满智;刘长永;陈晓光;蔡琳 申请(专利权)人: 恒安嘉新(北京)科技股份公司;国家计算机病毒应急处理中心
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人: 黄玉东
地址: 100191 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 人脸位置 视频帧 人脸 跟踪 目标人脸 人脸跟踪 特征点 检测 人脸检测模型 初始化操作 图像金字塔 坐标存储到 模型预测 人脸目标 人脸识别 实时跟踪 位置坐标 视频流 图像 更新
【权利要求书】:

1.一种实时多人脸的检测及跟踪方法,其特征在于,所述方法包括:

从输入的视频流中获取每一视频帧的图像;

通过人脸检测模型对获取的视频帧进行人脸位置坐标的检测,并将人脸位置坐标存储到人脸位置坐标容器;

人脸跟踪初始化操作,从人脸位置坐标容器中提取目标人脸的位置坐标直至取完,提取人脸目标的特征点存储到特征点容器以用于后续目标人脸的跟踪更新;

建立图像金字塔模型,根据该模型预测当前视频帧人脸目标的位置;

统计跟踪帧数,当跟踪帧数满足设定的跟踪帧数阈值,就重新进行一次人脸检测,当不满足时,则计算检测到的人脸位置坐标框中心点与人脸跟踪更新预测到的人脸位置坐标框中心点之间的距离,当计算距离小于设定的距离阈值则不需要进行人脸跟踪初始化,当计算距离大于设定的距离阈值则需要进行人脸跟踪初始化,将最终结果进行显示输出。

2.根据权利要求1所述的实时多人脸的检测及跟踪方法,其特征在于,对目标人脸的位置坐标提取包括:

根据公式:计算输入图像I给定跟踪目标区域A中每个像素点P的空间梯度矩阵G,Ax为目标区域A在x轴方向的梯度,Ay为目标区域A在y轴方向的梯度,

计算每个G的最小特征值λm且存储λm大于给定特征值阈值λth所对应的像素点P,再判断该像素点P是否大于周围3×3邻域内其他像素点,如果大于,则保留像素点P并从所有存储的最小特征值λm中找到最大值λmax,如果小于,则不再保留,执行下述操作;

计算保留下来的像素点之间的距离distance并与距离阈值distanceth比较,保留distance大于距离阈值distanceth的像素点,保留的这些像素点即为提取的特征点,用于后续的人脸跟踪及更新。

3.根据权利要求2所述的实时多人脸的检测及跟踪方法,其特征在于,根据图像金字塔模型对人脸跟踪具体包括:

建立金字塔,定义I0是金字塔最底层,也就是第0层的图像,其分辨率最高,L表示金字塔层数,L取大于1的自然数,IL表示第L层图像;

将金字塔顶层的光流计算结果反馈到次顶层,gL作为顶层初始时的光流值估计,设为0,次顶层的光流值估计为gL-1,金字塔顶层,也即第L-1层的光流值dL-1,gL-2=2(gL-1+dL-1)=2(0+dL-1)=2dL-1,继续沿着金字塔向下反馈,重复迭代,直至到达金字塔最底层,得到最终的原图光流值d为:d=g0+d0,最终光流值就是所有层的分段光流值d的叠加,即:

由上一帧图像给定目标区域A提取的目标特征点位置A(x,y)计算出当前帧目标区域B特征点位置B(x+vx,y+vy),vx,vy为光流值d在x轴,y轴的位移分量;

在当前帧图像显示出跟踪目标人脸的位置。

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