[發(fā)明專(zhuān)利]一種人臉追蹤方法、裝置及終端

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810939574.3
• 申請(qǐng)日: 2018-08-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109325964B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-08-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉海瑩
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳市中電數(shù)通智慧安全科技股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/246
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/246;G06T7/33
• 代理公司: 深圳市六加知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44372
• 代理人: 許銓芬

本發(fā)明實(shí)施例涉及人臉追蹤技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種人臉追蹤方法、裝置及終端。其中，該人臉追蹤方法包括：在視頻幀圖像序列中的一第一視頻幀圖像中獲取包含人臉的一個(gè)或多個(gè)人臉圖像；在所述人臉圖像中識(shí)別包含待追蹤人臉的待追蹤人臉圖像；從所述視頻幀圖像序列的后續(xù)視頻幀圖像中提取包含人臉的待檢測(cè)圖像區(qū)域；計(jì)算所述待檢測(cè)圖像區(qū)域與所述待追蹤人臉圖像的相似度；當(dāng)存在所述相似度大于預(yù)設(shè)閾值的待檢測(cè)圖像區(qū)域時(shí)，在視頻幀圖像中對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行可視化標(biāo)記。通過(guò)以上方式，本發(fā)明實(shí)施例能夠降低人臉追蹤的計(jì)算量，從而提高效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及人臉追蹤技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉追蹤方法、裝置及終端。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)應(yīng)用到了越來(lái)越多的領(lǐng)域。其中基于圖像序列的人臉追蹤技術(shù)是從視頻中檢測(cè)出人臉，并在后續(xù)幀中捕獲人臉位置、大小等信息的技術(shù)。

本發(fā)明的發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)：目前的人臉追蹤技術(shù)常常需在每一幀圖像中進(jìn)行人臉檢測(cè)和識(shí)別，計(jì)算量大，效率低。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉追蹤方法、裝置、及設(shè)備，能夠降低人臉追蹤的計(jì)算量，從而提高效率。

本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了如下技術(shù)方案：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉追蹤方法，包括：

在視頻幀圖像序列中的一第一視頻幀圖像中獲取包含人臉的一個(gè)或多個(gè)人臉圖像；在所述人臉圖像中識(shí)別包含待追蹤人臉的待追蹤人臉圖像；從所述視頻幀圖像序列的后續(xù)視頻幀圖像中提取包含人臉的待檢測(cè)圖像區(qū)域；計(jì)算所述待檢測(cè)圖像區(qū)域與所述待追蹤人臉圖像的相似度；當(dāng)存在所述相似度大于預(yù)設(shè)閾值的待檢測(cè)圖像區(qū)域時(shí)，在所述后續(xù)視頻幀圖像中對(duì)所述待檢測(cè)圖像區(qū)域進(jìn)行可視化標(biāo)記。

可選地，所述在所述人臉圖像中識(shí)別包含待追蹤人臉的待追蹤人臉圖像的步驟包括：從所述人臉圖像提取人臉特征向量；根據(jù)所述人臉特征向量，判斷所述人臉圖像與預(yù)設(shè)人臉圖像是否匹配；若匹配，則將所述人臉圖像作為所述待追蹤人臉圖像。

可選地，所述計(jì)算各所述待檢測(cè)圖像區(qū)域與所述待追蹤人臉圖像的相似度，包括：在所述待追蹤人臉圖像中提取第一特征值和第二特征值；在所述待檢測(cè)圖像區(qū)域中提取第三特征值和第四特征值；計(jì)算所述第一特征值與第三特征值之間的第一子相似度，以及，計(jì)算所述第二特征值與第四特征值之間的第二子相似度；根據(jù)所述第一子相似度和第二子相似度，并結(jié)合預(yù)設(shè)加權(quán)算法，計(jì)算所述待檢測(cè)圖像區(qū)域與所述待追蹤人臉圖像的相似度。

可選地，所述第一特征值、所述第三特征值為sift特征值，所述第二特征值、所述第四特征值為哈希特征值；所述計(jì)算所述第一特征值與第三特征值之間的第一子相似度，具體包括：通過(guò)knnMatch算法計(jì)算所述第一特征值和所述第三特征值之間的第一子相似度；所述計(jì)算所述第二特征值與第四特征值之間的第二子相似度，具體包括：通過(guò)漢明距離算法計(jì)算所述第二特征值與所述第四特征值之間的第二子相似度。

可選地，所述方法還包括：當(dāng)存在所述相似度大于預(yù)設(shè)閾值的待檢測(cè)圖像區(qū)域時(shí)，利用所述待檢測(cè)圖像區(qū)域更新待追蹤圖像。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉追蹤裝置，包括：第一人臉檢測(cè)模塊，用于在視頻幀圖像序列中的一第一視頻幀圖像中獲取包含人臉的一個(gè)或多個(gè)人臉圖像；人臉識(shí)別模塊，用于在所述人臉圖像中識(shí)別包含待追蹤人臉的待追蹤人臉圖像；第二人臉檢測(cè)模塊，用于從所述視頻幀圖像序列的后續(xù)視頻幀圖像中提取包含人臉的待檢測(cè)圖像區(qū)域；相似度計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述待檢測(cè)圖像區(qū)域與所述待追蹤人臉圖像的相似度；標(biāo)記模塊，用于當(dāng)存在所述相似度大于預(yù)設(shè)閾值的待檢測(cè)圖像區(qū)域時(shí)，在所述后續(xù)視頻幀圖像中對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行可視化標(biāo)記。