[发明专利]图像识别跟踪处理方法及系统

说明书

本发明提供一种图像识别跟踪处理方法及系统，该方法包括步骤：获取当前视频，并对所述当前视频进行分帧处理；对第一帧图像进行目标框选取，以设置为特征模板，并对所述当前视频每一帧的图片均进行目标特征提取；对提取后的所述图片进行模板匹配，并根据匹配结果更新模板库；控制所述模板库输出匹配结果，并当判断到所述匹配结果满足预设指标条件时，输出所述匹配结果对应的视频帧图像。本发明通过进行所述目标特征提取、进行模板匹配、对模板库进行更新并进行所述预设指标条件的判断设计，提高了目标检测的精度，压缩了检测的时间，提高了识别的准确性和识别效率，并进一步保证跟踪给定目标的准确性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及电子信息与计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像识别跟踪处理方法及系统。

背景技术

图像处理是时下非常热门的一个研究领域，它很好地将计算机视觉与人工智能结合了起来，是AI与信号处理产业化的重要平台。而在图像处理中，目标的识别与跟踪一直是人们研究和探索的方向。

具体来说，目标识别(+跟踪)主要有两种算法系统：一是借助计算机视觉，计算机图形学，数字图像处理等方法对图像进行处理，分析，变换，提取，从而完成相关功能；二是运用先进的AI算法，如机器学习，深度学习(神经网络)，构造一个物理统计模型，不断向其中输入图像信号样本进行训练和评估，直到产生一个可以高效准确识别给定目标的模型为止。当然现在这两种方法也经常融合、交叉使用，从而提升识别性能与效率。

传统的计算机视觉或是数字图像处理方法使用过程中，算法和流程大多比较孤立，不能简单融合，而且利用传统算法不能加快处理速度，不能提高处理精度，更多地是对原始理论的一种实现，对于识别要求高的图像或目标其识别精准度低、识别效率低下。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供一种识别精准度高的图像识别跟踪处理方法及系统。

为解决上述技术问题，发明提供的图像识别跟踪处理方法，所述方法包括步骤：

获取当前人脸数据，并根据所述当前人脸数据进行账号识别，以得到目标账号；

获取当前视频，并对所述当前视频进行分帧处理；

对第一帧图像进行目标框选取，以设置为特征模板，并对所述当前视频每一帧的图片均进行目标特征提取；

对提取后的所述图片进行模板匹配，并根据匹配结果更新模板库；

控制所述模板库输出匹配结果，并当判断到所述匹配结果满足预设指标条件时，输出所述匹配结果对应的视频帧图像。

优选的，所述对所述当前视频每一帧的图片均进行目标特征提取的步骤包括：

将所述图片转换为灰度图，并分别在水平和竖直方向上进行梯度特征提取；

在所述图片中取每个像素点上的梯度值的绝对值，将所述灰度图转化为图片梯度图，并对所述图片梯度图依序进行高斯滤波和归一化处理；

分别在水平和竖直方向上对模板图像的梯度特征进行提取，在所述模板图像中取每个像素点上的梯度值的绝对值；

将所述模板图像转化为模板梯度图，并对所述模板梯度图进行高斯滤波处理；

对得到的所述模板梯度图进行膨胀开运算处理，再进行归一化和阈值化处理。

优选的，针对所述第一帧图像，所述对提取后的所述图片进行模板匹配的步骤包括：

控制所述目标框进行目标选取，并按照外接框对所述图片进行分割；

生成监测模板并根据所述目标的大小动态调整搜索框大小。

优选的，针对所述当前视频的第N帧图像，所述对提取后的所述图片进行模板匹配的步骤包括：