快速的全角度人脸跟踪方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉属于模式识别技术领域，特别是一种新的快速的全角度人脸跟踪方法。
【背景技术】
[0002] 人脸检测与跟踪，人脸识别，性别识别，年龄估计，表情识别等等技术现在逐渐已 经成为机器视觉领域、人机交互领域最重要的几个研究课题。在智能监控，视频会议，智能 行为分析，人脸认证、考勤等方向正在大规模应用。
[0003] 人脸分析系统中人脸检测和人脸识别一般是最复杂和最耗资源的，人脸跟踪作为 一个动态的人脸分析系统必不可少的模块，对系统性能起着至关重要的作用。加入人脸跟 踪模块，第一可以降低检测和识别这些耗资源模块调用的频率，提高系统效率;第二可以提 高检测和识别这些模块输出结果的准确率，提高识别率。通常人脸跟踪是建立在人脸检测 基础之上的，在很多应用场景中人脸跟踪与检测需要交叉进行，两者密不可分。
[0004] 目前人脸跟踪最常用的方法有三种：基于特征匹配的跟踪、基于区域匹配的跟踪 以及基于模型匹配的跟踪。这三种方法主要存在两方面的问题:第一，鲁棒性有待提高，在 现实场景中当跟踪目标运动量较大，多目标交叉，目标被部分遮挡等情况下，跟丢或者跟错 目标发生的可能性较大;第二，对于各种算法的跟踪速度，特别是在获得较精确位置要求的 前提下跟踪速度都还有待提高，尤其对于多目标的跟踪，单个目标的跟踪一定要是高效的。
[0005] 如授权公告号为CN 100390811 C的中国发明专利，记载了"实时的从视频中跟踪 多个人脸的方法"，其基于人脸颜色直方图的均值漂移跟踪法来跟踪、定位人脸，该方法在 实际应用中鲁棒性不够好，容易受光线和人体肤色的影响，跟踪的人脸目标经常会漂移到 脖子，手臂上。
[0006] 如授权公告号为CN 101567043 B的中国发明专利，记载了"基于分类识别的人脸 跟踪方法"，其基于分类的人脸跟踪算法，在人脸运动量较大，角度较大人脸检测器检测不 到时，人脸都会跟丢。而且由于该系统需要对每一帧图像检测人脸，因此该算法效率很低， 算法耗时很大。
[0007] 如授权公告号为CN 101794385 B的中国发明专利，记载了"用于视频序列的多角 度多目标快速人脸跟踪方法"，对需要跟踪的人脸建立颜色直方图来作为跟踪模板，第一： 容易受人体肤色影响，第二：当人脸变化较快时跟踪模板需要尽快更新。因此该算法的鲁棒 性不够好，效率低下。
【发明内容】
[0008] 本发明所要解决的技术问题是，提供一种快速的全角度人脸跟踪方法，能够快速、 在全角度下跟踪人脸，同时去除人脸检测器误检出来的异常区域的人脸。
[0009] 为解决上述技术问题，本发明提供的快速的全角度人脸跟踪方法，包括步骤：
[0010] a.采集实时获得的图像数据；
[0011] b.图像数据预处理；
[0012] c.判断是否满足人脸检测要求，若满足人脸检测要求则执行步骤(d)，若不满足人 脸检测要求则执行步骤(i);
[0013] d.根据预处理之后的图像进行人脸检测，判断是否存在人脸，若未检测到人脸存 在则执行步骤(e)，若检测到人脸则执行步骤(f);
[0014] e.找出人脸检测器之前误检测到的人脸，从跟踪人脸库中剔除该人脸，执行步骤 ⑴；
[0015] f.将检测到的人脸的信息与待跟踪人脸库中的数据进行对比，若该人脸信息与待 跟踪人脸库中的所有人脸目标的信息不相符则执行步骤(h)，若该人脸信息与待跟踪人脸 库中的某一个人脸目标的信息相符，则执行步骤(g);
[0016] g.判断为同一个人脸，执行步骤(i);
[0017] h.判断为新人脸；
[0018] i.更新待跟踪人脸库；
[0019] j.扩大待跟踪人脸库中的人脸目标的位置范围，具体扩大的倍数根据实践检测的 图像的大小及目标与采集设备的距离而定；
[0020] k.在扩大的区域内检测人头，若未检测到人头则执行步骤(m)，若检测到人头则执 行步骤(1);
[0021 ] 1.更新待跟踪人脸库中对应的人脸目标信息，执行步骤(η);
[0022] m.删除待跟踪人脸库中对应的人脸目标信息；
[0023] η.更新统计信息，然后执行步骤(a)进行下一帧检测与跟踪。
[0024]进一步的，步骤(b)中，采用直方图均衡化预处理来减弱光线对检测和识别的影 响。
[0025] 进一步的，步骤(c)中，人脸检测采用全图像帧范围内检测人脸或者是在指定的局 部范围内检测人脸。
[0026] 进一步的，步骤(f)中，检测到的人脸的信息与待跟踪人脸的信息，两个人脸框重 叠区域面积所占百分比大于等于事先设置好的经验值，判定该人脸信息与待跟踪人脸库中 的某一个人脸目标的信息相符;重叠区域面积所占百分比小于事先设置好的经验值，判定 该人脸信息与待跟踪人脸库中的所有人脸目标的信息不相符。
[0027] 进一步的，步骤(j)中，扩大的范围是原来的1.5-3倍。
[0028] 采用以上结构后，本发明的快速的全角度人脸跟踪方法与现有技术相比，具有以 下优点：1、通过人脸检测来确定人脸的位置，并通过逻辑判断来去除部分误检测目标;2、通 过人头检测来快速跟踪人脸，并去除部分人脸检测器输出的误检测目标。鲁棒性更好，角度 支持更大，更高效的人脸跟踪和去除误检测目标的算法。
【附图说明】
[0029]图1为本发明流程图。
【具体实施方式】
[0030] 下面通过实施例结合附图对本发明作进一步的描述。
[0031] 如图1所示，本实施例提供的快速的全角度人脸跟踪方法，包括步骤：
[0032] a.采集实时获得的图像数据；
[0033] b.图像数据预处理；
[0034] c.判断是否满足人脸检测要求，若满足人脸检测要求则执行步骤(d)，若不满足人 脸检测要求则执行步骤(i);
[0035] d.根据预处理之后的图像进行人脸检测，判断是否存在人脸，若未检测到人脸存 在则执行步骤(e)，若检测到人脸则执行步骤(f);
[0036] e.找出人脸检测器之前误检测到的人脸，从跟踪人脸库中剔除该人脸，执行步骤 ⑴；
[0037] f.将检测到的人脸的信息与待跟踪人脸库中的数据进行对比，若该人脸信息与待 跟踪人脸库中的所有人脸目标的信息不相符则执行步骤(h)，若该人脸信息与待跟踪人脸 库中的某一个人脸目标的信息相符，则执行步骤(g);
[0038] g.判断为同一个人脸，执行步骤(i);
[0039] h.判断为新人脸；
[0040] i.更新待跟踪人脸库；
[0041 ] j .扩大待跟踪人脸库中的人脸目标的位置范围，具体扩大的倍数根据实践检测的 图像的大小及目标与采集设备的距离而定；
[0042] k.在扩大的区域内检测人头，若未检测到人头则执行步骤(m)，若检测到人头则执 行步骤(1);
[0043] 1.更新待跟踪人脸库中对应的人脸目标信息，执行步骤(η);
[0044] m.删除待跟踪人脸库中对应的人脸目标信息；
[0045] η.更新统计信息，然后执行步骤(a)进行下一帧检测与跟踪。
[0046] 步骤(b)中，采用直方图均衡化预处理来减弱光线对检测和识别的影响。
[0047] 步骤(c)中，人脸检测采用全图像帧范围内检测人脸或者是在指定的局部范围内 检测人脸，本实施例中采用的是全图像帧范围内的检测人脸，例如:设置为每5帧做一次全 图像帧范围的人脸检测，假设视频帧数量为num = 0开始递增，num可以被5整除就是人脸检 测的条件。
[0048] 步骤(d)中，根据预处理之后的图像进行人脸检测，判断是否存在人脸，若未检测 到人脸存在则执行步骤(e)，因为之前保存的待跟踪人脸库中的人脸可能会在次帧消失，因 此对于每一个跟踪目标需要记录没有检测到该跟踪目标的连续帧数目。
[0049] 步骤(e)中，具体理解为，遍历人脸跟踪目标队列（此人脸在之前出现过而且已经 加入到跟踪目标队列中），如果该目标已经连续M(M为事先设置好的一个经验值，例如为3) 帧没有出现，则认为该人脸为检测器之前误检测出来的一个人脸，应该从跟踪目标中剔除。
[0050] 步骤(f)中，检测到的人脸的信息与待跟踪人脸的信息，两个人脸框重叠区域面积 所占百分比大于等于事先设置好的经验值(例如经验值为60% )，判定该人脸信息与待跟踪 人脸库中的某一个人脸目标的信息相符，即为同一个人;重叠区域面积所占百分比小于事 先设置好的经验值(例如经验值为60%)，判定该人脸信息与待跟踪人脸库中的所有人脸目 标的信息不相符，即为新人。
[0051] 步骤(g)中，判断同一个人脸还要更新待跟踪人脸库的目的就是将该人脸当前位 置插入到位置队列中，保存4-5个位置，具体位置数量根据实际需要控制。保存多个位置的 原因：根据实际应用需求来保存人脸跟踪过程中出现的问题，例如如果需要分析人脸移动 轨迹则需要跟踪该人脸目标从出现直至消失，则需要一直保存到该目标消失;本实施例中， 只需要待确认该目标确实是人脸后即可以输出该人脸，此时只需要保存4-5个位置即可。
[0052] 步骤(h)中，判断出新人脸再更新待跟踪人脸库，就是添