[發(fā)明專(zhuān)利]多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210157308.8
• 申請(qǐng)日: 2012-05-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102722698A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-10-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉崎峰;朱同輝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海中原電子技術(shù)工程有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海思微知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31237
• 代理人: 鄭瑋

1.一種多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，包括：

步驟一：將攝像機(jī)采集到的圖像進(jìn)行解碼后還原成幀圖片，對(duì)所述幀圖片進(jìn)行光照補(bǔ)償?shù)念A(yù)處理；

步驟二：從預(yù)處理后的幀圖片中獲取人臉圖片；

步驟三：判斷所述人臉圖片是否為假臉，

若不是假臉，則根據(jù)所述人臉圖片中的人臉特征判斷人臉的年齡段及性別，對(duì)人臉的運(yùn)行軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)所述預(yù)測(cè)的結(jié)果跟蹤所述人臉并判斷跟蹤是否丟失，若未丟失，則根據(jù)所述預(yù)測(cè)的結(jié)果定位獲取下一張人臉圖片在下一張幀圖片中的位置并重復(fù)所述步驟一至步驟三，若丟失，則對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行最佳姿態(tài)篩選，選出旋轉(zhuǎn)角度和清晰度最佳的五張人臉圖片；

若是假臉，則丟棄所述人臉圖片，重復(fù)所述步驟一至步驟三。

2.如權(quán)利要求1所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，所述步驟一中通過(guò)參考最高亮度進(jìn)行光照補(bǔ)償。

3.如權(quán)利要求1所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，所述步驟二中采用AdaBoost訓(xùn)練方法從預(yù)處理后的幀圖片中獲取人臉圖片。

4.如權(quán)利要求1所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，所述步驟三中利用膚色驗(yàn)證和特征驗(yàn)證相融合的方法判斷所述人臉圖片是否為假臉。

5.如權(quán)利要求4所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，所述膚色驗(yàn)證包括：

從所述人臉圖片中獲取膚色區(qū)域面積與人臉區(qū)域面積的比值；

根據(jù)所述比值和第一預(yù)設(shè)閾值篩選所述人臉圖片。

6.如權(quán)利要求4所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，所述特征驗(yàn)證包括：

從所述人臉圖片中獲取唇色區(qū)域面積；

根據(jù)所述唇色區(qū)域面積和第二預(yù)設(shè)閾值篩選所述人臉圖片。

7.如權(quán)利要求4所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，所述特征驗(yàn)證包括：

從所述人臉圖片中獲取眼睛區(qū)域面積；

根據(jù)所述眼睛區(qū)域面積和第三預(yù)設(shè)閾值篩選所述人臉圖片。

8.如權(quán)利要求1所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，判斷人臉的性別的步驟包括：

通過(guò)PCA結(jié)合SIFT的特征提取方法獲取所述人臉圖片的男性投影矩陣和女性投影矩陣；

利用K-Means聚類(lèi)方法得到標(biāo)準(zhǔn)的男性聚類(lèi)中心和女性聚類(lèi)中心；

獲取所述男性投影矩陣到所述男性聚類(lèi)中心的第一距離；

獲取所述女性投影矩陣到所述女性聚類(lèi)中心的第二距離；

判斷所述第一距離是否大于所述第二距離，若是則判斷所述人臉圖片為男性，若否則判斷所述人臉圖片為女性。

9.如權(quán)利要求1所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，判斷人臉的年齡段的步驟包括：利用PCA方法對(duì)人臉圖片進(jìn)行年齡特征提取；

利用K-近鄰分類(lèi)器方法設(shè)計(jì)少年、青年、中年、老年五種分類(lèi)器；

獲取所述年齡特征到所述五種分類(lèi)器的歐氏距離；

根據(jù)所述歐氏距離判斷所述人臉圖片的年齡段。

10.如權(quán)利要求1所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，通過(guò)Kalman濾波方法對(duì)人臉的運(yùn)行軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)。

11.如權(quán)利要求1所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，通過(guò)Mean?shift算法跟蹤所述人臉。

12.如權(quán)利要求1至11任一項(xiàng)所述的多姿態(tài)人臉檢測(cè)與跟蹤方法，其特征在于，對(duì)所述人臉圖片進(jìn)行最佳姿態(tài)篩選的步驟包括：

以人臉圖片的人臉中心為原點(diǎn)建立i、j、k三坐標(biāo)軸，所述i軸是垂直于豎直平面的軸，所述j軸為位于豎直平面上且與地平線平行的軸，所述k軸為位于豎直平面上且與所述j軸垂直的軸；

獲取人臉圖片的人臉?lè)ň€與i軸的θ夾角，所述人臉?lè)ň€為垂直于人臉的線；

獲取攝像機(jī)與人臉圖片的人臉中心的連線和人臉?lè)ň€的夾角；

獲取人臉圖片的雙眼連線與j軸的Y夾角；

根據(jù)所述θ夾角、夾角和Y夾角篩選最佳姿態(tài)的人臉圖片。