[发明专利]基于压缩跟踪算法的尺度自适应多姿态人脸跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩跟踪算法的尺度自适应多姿态人脸跟踪方法，利用压缩跟踪算法对目标人脸进行粗略定位，从而缩小了人脸检测算法的搜索范围，进而提高目标人脸检测算法准确性和实时性；利用人脸检测算法，实现目标人脸的准确定位，同时实现目标人脸的尺度自适应跟踪；利用目标人脸检测算法，解决目标人脸离开镜头再次进入时，跟踪失效的问题；利用目标人脸运动过程在时间上的连续性，实现目标人脸检测算法检测失败情况下的跟踪连续性问题。本发明通过以上方法能够保证摄像头对目标人脸进行准确有效的多姿态，尺度自适应跟踪，可广泛的应用于视频监控、人机交互、虚拟现实以及各种安防系统之中如：ATM机监控门禁系统等。

主权项

1.一种基于压缩跟踪算法的尺度自适应多姿态人脸跟踪方法，其特征在于结合人脸检测算法和CT算法对目标人脸进行检测跟踪；首先在视频显示窗口上，对目标人脸进行检测，框选出目标人脸，然后启动CT算法对被框选的目标人脸进行跟踪定位；在CT算法的基础上，再通过基于Adaboost和Haar特征的人脸检测算法，对目标人脸进行精确的定位；包括如下主要步骤：步骤S1：打开摄像头，读入视频数据流，同时，启动目标人脸检测算法实现对视频流中目标人脸的检测；步骤S2：以检测到的目标人脸尺度为基准，生成一个尺寸大于目标人脸的生成窗口；步骤S3：用生成的窗口初始化CT算法，构建CT算法正负样本的贝叶斯分类器，同时，启动CT算法，对目标人脸进行粗略的跟踪；步骤S4：将CT算法的跟踪框作为目标人脸的检测窗口；步骤S5：判断检测窗口是否触碰到视频显示窗口的边界，如果判断为是，返回步骤S1；反之，在检测窗口内启动基于Adaboost和Haar特征的人脸检测算法，对检测窗口内部的目标人脸进行检测；步骤S6：判断步骤S5中是否检测到人脸，如果判断为是，记录下当前帧中，目标人脸的大小及位置，并将其作为显示框；反之，利用记录下来的前一帧中目标人脸大小及位置，生成当前帧的显示框；其中，各参数定义如下：检测窗口：目标人脸的检测区域，同时也是CT算法的跟踪框；跟踪框：CT算法的跟踪框；显示框：算法最终输出的跟踪效果。