[发明专利]一种图像追踪分类器的构建方法及应用其的人脸追踪方法

摘要

本发明公开了一种目标追踪分类器的构建方法及应用其的人脸追踪方，其中分类器构建方法包括如下步骤获取用于训练的第一样本集；构建卷积神经网络模型；对第一样本集中每张图片进行目标框标记后，进行预处理得到第一目标区域图像和第二目标区域图像，第一目标区域图像根据目标框进行图像扩展得到，第二目标区域图像通过由第一目标区域图像和对应目标框标注图像变换得到；利用所有的第一图像区域和第二图像区域对卷积神经网络模型进行训练，得到目标回归模型。本发明利用基于深度学习的卷积神经网络方法提取的特征，有效解决了鲁棒性和精确度平衡的问题，对快速移动、光照模糊变化有更强的鲁棒性，运算量小，提高了追踪的速度。

主权项

一种图像追踪分类器的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用于训练的第一样本集；构建卷积神经网络模型；对第一样本集中每张图片进行目标框标记后，进行预处理得到第一目标区域图像和第二目标区域图像，第一目标区域图像根据目标框进行图像扩展得到，第二目标区域图像通过由第一目标区域图像和对应目标框标注图像变换得到；利用所有的第一图像区域和第二图像区域对卷积神经网络模型进行训练，得到目标回归模型。