[發(fā)明專利]一種快速準(zhǔn)確的基于視頻序列的人臉檢測跟蹤方法

有效

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• 申請日: 2010-04-12
• 公開（公告）號: CN102214291A
• 公開（公告）日: 2011-10-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉輝
• 申請（專利權(quán)）人: 云南清眸科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/64
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種快速準(zhǔn)確的基于視頻序列的人臉檢測跟蹤方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：

(1)提取視頻流數(shù)據(jù)中視頻幀圖像；

(2)對視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得人臉待檢測區(qū)域；

(3)人臉檢測，在人臉待檢測區(qū)域進(jìn)行人臉檢測，獲得人臉區(qū)域；

(4)人臉特征的建立，提取檢測得到人臉的特征，具體包括人臉區(qū)域特征和人臉形狀特征；

(5)人臉跟蹤，根據(jù)提取的特征跟蹤人臉；

(6)人臉圖像序列的獲得，根據(jù)人臉跟蹤建立的人臉序列提取同一人員的人臉圖像序列。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速準(zhǔn)確的基于視頻序列的人臉檢測跟蹤方法，其特征在于，所述對視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理包括以下步驟：

(1)光線補(bǔ)償，具體運(yùn)用“參考白″的方法對圖像顏色直方圖進(jìn)行線性調(diào)整，從而對圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償；

(2)膚色區(qū)域提取，具體利用已經(jīng)建立好的膚色模型提取視頻幀圖像的膚色區(qū)域；

(3)形態(tài)學(xué)處理，具體按照提取的膚色區(qū)域?qū)?yīng)于原視頻幀灰度化處理的圖像進(jìn)行二值化處理后再利用腐蝕膨脹的方法進(jìn)行處理；

(4)區(qū)域合并，即設(shè)定待檢測人臉區(qū)域，具體將形態(tài)學(xué)處理后的相鄰膚色區(qū)域進(jìn)行區(qū)域合并，再對原視頻幀圖像進(jìn)行閉運(yùn)算，提取出需要進(jìn)行人臉檢測的區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速準(zhǔn)確的基于視頻序列的人臉檢測跟蹤方法，其特征在于，所述人臉檢測包括以下步驟：

(1)使用Harr-like特征表示人臉，并且使用“積分圖”實(shí)現(xiàn)特征數(shù)值的快速計(jì)算；

(2)使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征，即弱分類器，再按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器；

(3)將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的級聯(lián)分類器，進(jìn)行人臉檢測；

(4)增加輔助判決函數(shù)對分類進(jìn)行輔助判決，即某一級AdaBoost分類器判為假后，使用該級的輔助判決函數(shù)對其進(jìn)行輔助判決，如果輔助判決為真，則仍然使樣本輸入到下一級的分類器中，反之，則拒絕該樣本。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速準(zhǔn)確的基于視頻序列的人臉檢測跟蹤方法，其特征在于，所述人臉特征的建立具體包括：

(1)提取人臉區(qū)域特征，包括中心點(diǎn)坐標(biāo)、高度和寬度的信息；

(2)提取人臉的形狀特征，具體方法為基于角度和半徑直方圖的人臉輪廓形狀特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速準(zhǔn)確的基于視頻序列的人臉檢測跟蹤方法，其特征在于，所述人臉跟蹤包括：

(1)非交叉匹配跟蹤，對于檢測得到的人臉區(qū)域提取其中心點(diǎn)坐標(biāo)、高度和寬度的信息與當(dāng)前視頻序列中建立的人臉區(qū)域高斯模型進(jìn)行匹配，僅僅匹配到一個(gè)人臉區(qū)域高斯模型或者未匹配到人臉區(qū)域高斯模型，說明沒有出現(xiàn)人臉交叉情況，則對于匹配到某個(gè)模型的人臉加入匹配模型對應(yīng)的人臉序列并且更新模型，對于未匹配現(xiàn)有模型的人臉區(qū)域建立新的人臉特征模型；

(2)交叉匹配跟蹤，對于出現(xiàn)交叉情況，即有多個(gè)人臉區(qū)域高斯模型與當(dāng)前檢測得到人臉區(qū)域特征匹配，則需要進(jìn)一步根據(jù)人臉輪廓形狀特征進(jìn)行匹配確定具體匹配的人臉特征模型，然后更新匹配的人臉特征模型，并且將人臉加入匹配模型對應(yīng)的人臉序列。