[发明专利]一种人脸识别和追踪方法

摘要

本发明提供了一种人脸识别与追踪系统，首先通过多幅样本图片构建立体的目标人像模型，然后对人脸样本的特征进行分析，通过卷积神经网络对目标人像模型和人脸样本的面部特征进行提取、量化和比对，以此判断人脸样本与目标人像模型是否属于同一人；在确定为同一人的情况下，通过粒子滤波算法对后续的视频帧进行运动目标跟踪，并通过稀疏表示方法得到跟踪结果。该方法可以综合人面部的线条、底色、比例等特征信息对人脸样本和目标人像模型进行分析，能适应真实模型的各种角度、各种方向的判断分析，并能将定性比对转化为定量比对，从而大大提高了人脸识别判断的可靠性。

主权项

1.一种人脸识别和追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：选择至少一个目标人像，并为同一个目标人像选择多幅样本图片，利用卷积神经网络进行分析、构建目标人像模型，并获取目标人像模型特征值；S2：从视频流中提取样本帧，查找人脸样本，并确定所述人脸样本在所述样本帧中的位置；S3：利用S1中的卷积神经网络对所述人脸样本进行分析，获取人脸样本特征值；S4：将所述人脸样本特征值与所述目标人像模型特征值进行比对，判断所述人脸样本与所述目标人像模型是否属于同一人，如判断结果为“是”，则对所述人脸样本的运动特征进行提取，并根据所述运动特征继续在所述视频中位于所述样本帧之后的部分对所述人脸样本进行运动跟踪、提取所述人脸样本出现的疑似区域；如判断结果为“否”，则返回步骤S2；S5：对所述疑似区域重复步骤S2～S4的操作，再次进行判断，如判断结果为“是”，则继续进行跟踪；如判断结果为“否”，则返回步骤S1。