[發明專利]基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法

在審

• 申請號: 201610108437.6
• 申請日: 2016-02-28
• 公開（公告）號: CN105787448A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發明（設計）人: 劉青山;盧宗光;張開華;楊靜
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 江蘇愛信律師事務所 32241
• 代理人: 唐小紅

1.基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征在于：包括以下步 驟：

步驟1，獲取人臉的訓練樣本和測試樣本，對訓練樣本和測試樣本做標準化 處理，根據以下三個角度范圍：-15°-15°、-30°-0°、0°-30°，將訓練樣 本劃分為正臉、右側臉；左側臉三個訓練集，分別標注三個訓練集訓練樣本的關 鍵點，并計算訓練樣本的平均臉；

步驟2，利用多視角級聯形狀回歸模型分別對三個訓練集里的訓練樣本做人 臉配準，得到訓練好的多視角級聯形狀回歸模型；

步驟3，對測試跟蹤視頻的第一幀進行結合人臉檢測和人臉配準的人臉檢測， 得到測試樣本人臉關鍵點的初始位置即當前幀的初始形狀；

步驟4，對步驟3得到的人臉關鍵點位置進行評估得到人臉的姿態和相似變 換參數，將該人臉送到相應人臉姿態的級聯形狀回歸模型完成人臉的精確配準同 時得到該人臉配準的擬合分數；

步驟5，時間序列回歸及重初始化機制，對步驟4得到的擬合分數進行判斷， 如果大于設定的閾值，用當前幀的人臉形狀相似變換參數調整平均形狀并將調整 后的平均形狀作為下一幀的初始形狀，重復步驟4直至視頻最后一幀，如果小于 設定的閾值，重初始化機制啟動，對當前幀重新進行人臉檢測和配準避免人臉跟 蹤時的誤收斂優選的。

2.如權利要求1所述基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征 在于：步驟2所述回歸方法為多視角級聯形狀回歸。

3.如權利要求1所述基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征 在于：步驟3所述關鍵點的個數為5個。

4.如權利要求1所述基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征 在于：步驟3所述人臉檢測器為結合人臉檢測和人臉配準的檢測器。

5.如權利要求1所述基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征 在于，步驟4所述人臉精確配準的過程為：多視角級聯形狀回歸，得到配準結果 和擬合分數。

6.如權利要求1所述基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征 在于，步驟5所述預設閾值為0.7。

7.如權利要求1所述基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征 在于，步驟5所述時間序列回歸過程為：用當前幀的人臉形狀相似變換參數調整 平均形狀，并將調整后的平均形狀作為下一幀的初始形狀。

8.如權利要求1所述基于時空級聯形狀回歸的人臉形狀跟蹤方法，其特征 在于，步驟5所述重初始化機制為：若人臉配準擬合分數低于預設閾值，人臉檢 測器對當前幀進行人臉重檢測，如果沒有檢測到人臉，啟動自適應壓縮跟蹤器， 通過建立在人臉外觀上的外觀模型定位當前的人臉。