[發(fā)明專利]一種多目標跟蹤及面部特征信息識別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010437613.7
• 申請日: 2020-05-21
• 公開（公告）號: CN111914613A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發(fā)明（設計）人: 朱全銀;馬思偉;曹猛;李佳冬;高尚兵;李翔;陳伯倫;曹蘇群;馬甲林;周泓;馬天龍;申奕;王夢迪;倪金霆
• 申請（專利權）人: 淮陰工學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/246;G06T7/277;G06T7/73;G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 梁耀文

1.一種多目標跟蹤及面部特征信息識別方法，其特征在于，具體步驟如下：

(1)輸入人臉面部特征信息視頻，將視頻轉換成關鍵幀序列S，通過人臉檢測后得到的人臉關鍵幀集為SF；

(2)通過標注SF特征點進行分類，得到的標簽集為SFL，通過預處理和數(shù)據(jù)增強SFL，得到的數(shù)據(jù)集為SFD；

(3)使用改進的mini-Xception模型對SFD進行自適應特征抽取，將提取到的特征向量進行融合，得到自適應尋優(yōu)面部特征識別模型FFs_model；

(4)設獲得的人臉特征數(shù)據(jù)流為FEV，循環(huán)提取FEV中的關鍵幀序列，進行自適應跟蹤多目標人臉，聚合提取人臉跟蹤特征，得到多目標人臉關鍵幀位置集合FEC；

(5)加載面部特征識別模型FFs_model，將多目標關鍵幀位置集合FEC輸入訓練好的自適應尋優(yōu)模型，生成多目標的面部特征分類結果集FECR；

(6)開放面部特征自適應識別接口FFs API，用戶通過客戶端程序發(fā)起HTTP請求，自適應識別接口FFs API對用戶發(fā)起的請求參數(shù)進行自適應多目標特征識別，并將處理得到的自適應多目標場景下簽到及目標特征信息跟蹤狀態(tài)識別的處理結果集FECR存儲在Web平臺的服務器，同時將核心信息返回給調用程序，用戶可通過Web平臺獲取可視化展示。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種多目標跟蹤及面部特征信息識別方法，其特征在于，所述步驟(1)中得到的人臉關鍵幀集SF的具體步驟如下：

(1.1)輸入圖像數(shù)據(jù)集S，定義函數(shù)len(X)表示集合X的長度，令S＝{S₁，S₂，…，S_M}，其中，S_M表示S中第M張圖像，M∈[1,len(S)]；

(1.2)定義循環(huán)變量i1，用于遍歷S，i1∈[1,len(S)],i1賦初值為1；

(1.3)如果i1≤len(S)則進入步驟(1.4)否則進入步驟(1.10)；

(1.4)對S_i1進行灰度處理,得到gray_S_i1；

(1.5)將灰度增強圖像gray_S_i1變換為直方圖均衡圖像hist_S_i1；

(1.6)對hist_S_i1進行中值濾波處理，得到med_S_i1；

(1.7)對med_S_i1進行銳化處理，得到sha_S_i1；

(1.8)利用OpenCV中的Haar Cascade分類器對sha_S_i1進行人臉檢測并提取出人臉，得到的人臉放到SF中；

(1.9)i1＝i1+1,進入步驟(1.3)；

(1.10)人臉提取結束。