[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于CAMShift算法的低光照下人臉跟蹤方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110581818.7
• 申請(qǐng)日: 2021-05-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113034549A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯勁;張林;趙俊;李紅文;陳明舉;唐小林
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 四川輕化工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/246
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 成都正華專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李蕊

1.一種基于CAMShift算法的低光照下人臉跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：讀取跟蹤視頻序列，并進(jìn)行初始化，得到當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)；

S2：根據(jù)當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)，利用馬爾科夫預(yù)測(cè)器得到下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)的位置，并確定搜索窗口；

S3：利用CAMShift算法提取當(dāng)前幀圖像的H分量，得到搜索窗口的顏色概率分布圖；

S4：利用LBP算法統(tǒng)計(jì)當(dāng)前幀圖像中各個(gè)紋理級(jí)別像素的個(gè)數(shù)，得到搜索窗口的紋理概率分布圖；

S5：將顏色概率分布圖和紋理概率分布圖進(jìn)行融合運(yùn)算，得到當(dāng)前灰度圖；

S6：將當(dāng)前灰度圖作為當(dāng)前幀圖像，返回步驟S2；并重復(fù)步驟S2-S6，更新馬爾科夫預(yù)測(cè)器，確定新的搜索窗口，繼續(xù)下一幀圖像的目標(biāo)跟蹤。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CAMShift算法的低光照下人臉跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下子步驟：

S21：根據(jù)當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，利用馬爾科夫預(yù)測(cè)器得到下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；

S22：根據(jù)下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)確定搜索窗口。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于CAMShift算法的低光照下人臉跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S21中，當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的表達(dá)式為：

其中，表示當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；表示下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，表示t+1時(shí)刻和t時(shí)刻跟蹤目標(biāo)均左向運(yùn)動(dòng)的概率，表示t+1時(shí)刻跟蹤目標(biāo)左向運(yùn)動(dòng)和t時(shí)刻跟蹤目標(biāo)右向運(yùn)動(dòng)的概率，表示t+1時(shí)刻跟蹤目標(biāo)右向運(yùn)動(dòng)和t時(shí)刻跟蹤目標(biāo)左向運(yùn)動(dòng)的概率， 表示t+1時(shí)刻和t時(shí)刻跟蹤目標(biāo)均右向運(yùn)動(dòng)的概率，表示下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)在t+1時(shí)刻左向運(yùn)動(dòng)， 表示下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)在t+1時(shí)刻右向運(yùn)動(dòng)， 表示當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)在t時(shí)刻左向運(yùn)動(dòng)，表示當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)在t時(shí)刻右向運(yùn)動(dòng)；

下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的表達(dá)式為：

其中，表示當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)在水平方向左向運(yùn)動(dòng)概率，表示當(dāng)前幀圖像的跟蹤目標(biāo)在水平方向右向運(yùn)動(dòng)概率，表示下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)在水平方向左向運(yùn)動(dòng)概率，表示下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)在水平方向右向運(yùn)動(dòng)概率，表示下一幀中跟蹤目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的概率；

下一幀圖像的跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的表達(dá)式為：

其中， 表示從0時(shí)刻到t時(shí)刻內(nèi)跟蹤目標(biāo)左向運(yùn)動(dòng)的幀數(shù)； 表示從0時(shí)刻到時(shí)刻內(nèi)跟蹤目標(biāo)右向運(yùn)動(dòng)的幀數(shù)， 表示從0時(shí)刻到時(shí)刻內(nèi)跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀圖像中和下一幀圖像中均左向運(yùn)動(dòng)的幀數(shù)， 表示從0時(shí)刻到時(shí)刻內(nèi)跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀圖像中和下一幀圖像中均右向運(yùn)動(dòng)的幀數(shù)， 表示從0時(shí)刻到時(shí)刻內(nèi)跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀圖像中左向運(yùn)動(dòng)且在下一幀圖像中右向運(yùn)動(dòng)的幀數(shù)， 表示從0時(shí)刻到時(shí)刻內(nèi)跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀圖像中右向運(yùn)動(dòng)且在下一幀圖像中左向運(yùn)動(dòng)的幀數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CAMShift算法的低光照下人臉跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S3中，獲得顏色概率分布圖的方法為：將當(dāng)前幀圖像的RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，提取H分量，并根據(jù)H分量依次得到顏色直方圖和顏色概率分布圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CAMShift算法的低光照下人臉跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S4中，獲得紋理概率分布圖的方法為：利用LBP算法對(duì)當(dāng)前幀圖像中各個(gè)紋理級(jí)別像素的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，采用直方圖表示，并將其反向投影得到紋理特征概率分布圖。