[發明專利]一種人臉跟蹤方法及裝置

在審

• 申請號: 201810767364.0
• 申請日: 2018-07-13
• 公開（公告）號: CN109063593A
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 李志國;劉洋;蘇靜靜
• 申請（專利權）人: 北京智芯原動科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種人臉跟蹤方法，其特征在于，該方法包括：

第一步驟，輸入視頻圖像，采用基于卷積神經網絡的人臉檢測方法，獲取圖像中的檢測人臉框的位置、寬度和高度；

第二步驟，采用雙向金字塔光流跟蹤法，對圖像中的人臉框進行跟蹤，獲取預測人臉框的位置、寬度和高度；

第三步驟，對檢測人臉框和預測人臉框進行人臉框匹配，獲取跟蹤框；

第四步驟，采用基于卷積神經網絡的跟蹤框后處理網絡，對跟蹤框進行過濾和位置修正處理，輸出跟蹤框。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二步驟包括：

金字塔圖像獲取步驟，設置金字塔的層數，獲取對應金字塔層數的金字塔圖像，并獲取金字塔圖像中的人臉框；

光流點跟蹤步驟，根據金字塔圖像，從人臉框中選取T₁個光流點，記為第一點集，從前一幀人臉框到當前幀人臉框，對第一點集進行金字塔光流正向跟蹤，得到跟蹤的第二點集；從當前幀人臉框到前一幀人臉框，對第二點集進行金字塔光流反向跟蹤，得到跟蹤的第三點集；

光流點過濾步驟，計算第一點集與第三點集對應點的歐氏距離和中值，計算第一點集與第三點集對應點在N×N領域內的歸一化相關系數和歸一化中值，如果歐氏距離大于中值或者歸一化相關系數小于歸一化中值，則刪除第一點集、第二點集和第三點集中的對應點；

人臉跟蹤判斷步驟：如果第二點集中點的個數大于T₂，則轉入人臉框位置預測步驟，否則返回跟蹤失敗；

人臉框位置預測步驟，計算前一幀人臉框與當前幀人臉框的尺度變換系數，根據前一幀人臉框的位置和尺度變換系數，獲取當前幀預測人臉框的位置、寬度和高度。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述人臉框位置預測步驟包括：

尺度變換系數計算步驟，分別計算第一點集與第二點集對應點在x方向和y方向的位移，計算所有點在x方向、y方向位移的平均值d_x、d_y；計算第二點集中任意兩點在x方向和y方向上的間距D_x1和D_y1，計算第一點集中對應的兩點在x方向和y方向上的間距D_x2和D_y2，計算對應兩點在第二點集與第一點集之間的尺度變換系數計算第一點集與第二點集對應的所有兩點的尺度變換系數的平均值，標記為前一幀人臉框與當前幀人臉框的尺度變換系數R；

尺度變換系數判斷步驟，如果前一幀人臉框與當前幀人臉框的尺度變換系數R∈[λ₁,λ₂]，則轉入尺度變換正常位置預測步驟，否則轉入尺度變換過大位置預測步驟；

尺度變換正常位置預測步驟，計算寬度上的尺度變換系數RW＝0.5×(R-1)×W_P，計算高度上的尺度變換系數RH＝0.5×(R-1)×H_P，計算預測的當前幀人臉框的X坐標B_x′＝B_x+d_x-RW、Y坐標B_y′＝B_y+d_y-RH，計算預測的當前幀人臉框的寬度W_C＝W_P×R、高度H_C＝H_P×R，其中B_x、B_y、W_P、H_P分別為前一幀人臉框的X坐標、Y坐標、寬度和高度；

尺度變換過大位置預測步驟，計算預測的當前幀人臉框的X坐標B_x′＝B_x+d_x、Y坐標B_y′＝B_y+d_y，預測的當前幀人臉框的寬度和高度與前一幀人臉框的寬度和高度相同，其中B_x、B_y分別為前一幀人臉框的X坐標、Y坐標；

預測人臉框輸出步驟，將預測的當前幀人臉框作為當前幀的預測人臉框，輸出預測人臉框的X坐標B_x′、Y坐標B_y′、寬度W_C和高度H_C。