本发明属于人脸识别领域，尤其涉及一种人脸检测跟踪方法、球机头部转动控制方法及球机。
背景技术：
现有技术中，球机会自动根据拍摄画面背景建模或者目标检测算法跟踪，根据目标的特征跟踪目标。其缺点在于不能以目标最大化变焦、不能实现目标的二次聚焦，从而导致目标人脸分辨率太低而无法进行人脸识别比对。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是提供一种人脸检测跟踪方法、球机头部转动控制方法及球机，以实现拍摄和检测最清晰的人脸。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种人脸检测跟踪方法，包括如下步骤：
a.将球机头部转动到感兴趣区域；
b.根据当前球机画面采集图像并对所述图像进行人脸检测，以确定每一帧图像的人脸框初始位置；
c.根据步骤b得到的人脸框初始位置推算出人上半身的范围，并将人上半身的范围作为特征提取学习区域；
d.根据kcf目标跟踪算法对步骤c的特征提取学习区域进行人脸框跟踪，并根据步骤b中的人脸框初始位置计算出人脸框的中心位置：
e.根据采集分辨率计算出图像中心位置，并计算人脸框的中心位置和图像中心位置的差值：
f.将步骤e的差值作为pid误差来控制球机头部水平和垂直转动距离，使人脸框的中心位置和图像中心位置重叠，如果差值不为零，则返回步骤b继续下一帧处理；如果差值为零，则进行步骤g；
g.当差值为零且稳定至少两帧时，控制球机变倍拉近目标使人脸分辨率达到预设值，以进行人脸检测和跟踪。
本发明的有益效果是：基于kcf目标跟踪算法进行跟踪，同时通过pid调节方法进行动态调节球机的头部转动，以使人脸框的中心位置和图像中心位置重叠，当图像稳定后再进行检测和抓拍，实现了拍摄和检测最清晰的人脸。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述步骤d的具体过程为：
步骤b中的人脸框初始位置为rect(x,y,w,h)，
计算出人脸框的中心位置为(x1,y1)：
x1＝x+w/2，y1＝y+h/2；
其中，x为人脸框在x坐标的起始点、w为人脸框的宽度、y为人脸框在y坐标的起始点、h分别为人脸框的高度。
进一步，所述步骤e具体过程为：
图像中心位置为(xc,yc)：
xc＝wsrc/2，yc＝hsrc/2；
差值为：
ex＝xc-x1,ey＝yc-y1；
其中，(wsrc,hsrc)为采集分辨率，ex为人脸框的中心位置和图像中心位置在x轴上的差值，ey为人脸框的中心位置和图像中心位置在y轴上的差值。
进一步，所述步骤f具体过程为：
将ex、ey值代入pid公式：
其中，ux(t)、uy(t)分别为球机控制在x轴、y轴的方向和速度,kp为比例系数，ki为积分时间常数，kd为微分常数，t为时间变量，exi、eyi分别为ex和ey的历史坐标，t为采样时间。
本发明还提供了一种球机头部转动控制方法，包括如下步骤：
根据前述的人脸检测跟踪方法确定当前帧图像的人脸框的中心位置；
根据采集分辨率确定图像中心位置；
控制球机头部转动，以使所述当前帧图像的人脸框的中心位置移动到所述图像中心位置上。
本发明的有益效果是：根据采集分辨率确定图像中心位置，并采用人脸检测跟踪方法确定当前帧图像的人脸框的中心位置，控制机器人头部转动以使跟踪框移动到中心区域上。该球机头部转动控制方法可根据当前帧图像的人脸框的中心位置与图像中心位置，控制球机头部左右转动或上下转动，使得球机在运动时更加生动形象。采用人脸检测跟踪方法确定当前帧图像的人脸框的中心位置，有利于保障控制球机头部转动过程的流畅性，避免转动过程出现卡顿现象。
进一步，所述控制球机头部转动，以使所述当前帧图像的人脸框的中心位置移动到所述图像中心位置上的步骤具体包括：
计算所述图像中心位置相对于人脸框的中心位置的水平偏移度和垂直偏移度；
采用pid调节方法控制球机头部沿水平方向转动水平偏移度并沿垂直方向转动垂直偏移度，使所述人脸框的中心位置和所述图像中心位置重叠。
本发明还提供一种球机，采用前述的球机头部转动控制方法控制球机的头部转动。
本发明的有益效果是：采用球机头部转动控制方法控制头部转动，可使球机在运动时更加生动形象。
附图说明
图1为本发明人脸检测跟踪方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种人脸检测跟踪方法，包括如下步骤：
a.球机移动到感兴趣区域；
b.根据当前球机画面采集图像并对所述图像进行人脸检测，以确定每一帧图像的人脸框初始位置rect(x,y,w,h)；
c.根据步骤b得到的人脸框初始位置推算出人上半身的范围，并将人上半身的范围作为特征提取学习区域；
d.根据kcf目标跟踪算法对步骤c的特征提取学习区域进行人脸框跟踪，并根据步骤b中的人脸框初始位置计算出人脸框的中心位置(x1,y1)：
x1＝x+w/2，y1＝y+h/2；
e.根据采集分辨率(wsrc,hsrc)计算出图像中心位置(xc,yc)，并计算人脸框的中心位置和图像中心位置的差值：
xc＝wsrc/2，yc＝hsrc/2；
ex＝xc-x1,ey＝yc-y1；
f.将步骤e得出的ex，ey的绝对值作为速度，正负作为方向来控制球机运动，如果差值不为零，则返回步骤b继续下一帧处理；如果差值为零，则进行步骤g；
将ex、ey值代入pid公式：
其中，ux(t)、uy(t)分别为球机控制在x轴、y轴的方向和速度,kp为比例系数，ki为积分时间常数，kd为微分常数，t为时间变量，exi、eyi分别为ex和ey的历史坐标，t为采样时间。
g.当差值为零且稳定至少两帧时，控制球机变倍拉近目标使人脸分辨率达到预设值，以进行人脸检测和跟踪。
本方法基于kcf目标跟踪算法进行跟踪，同时通过pid调节方法进行动态调节球机的头部转动，以使人脸框的中心位置和图像中心位置重叠，当图像稳定后再进行检测和抓拍，实现了拍摄和检测最清晰的人脸。
另外，本发明根据前述人脸检测跟踪方法提供了一种球机头部转动控制方法，包括如下步骤：
根据前述的人脸检测跟踪方法确定当前帧图像的人脸框的中心位置；
根据采集分辨率确定图像中心位置；
控制球机头部转动，以使所述当前帧图像的人脸框的中心位置移动到所述图像中心位置上，具体包括：
计算所述图像中心位置相对于人脸框的中心位置的水平偏移度和垂直偏移度；
采用pid调节方法控制球机头部沿水平方向转动水平偏移度并沿垂直方向转动垂直偏移度，使所述人脸框的中心位置和所述图像中心位置重叠。
本球机头部转动控制方法的有益效果是：根据采集分辨率确定图像中心位置，并采用人脸检测跟踪方法确定当前帧图像的人脸框的中心位置，控制机器人头部转动以使跟踪框移动到中心区域上。该球机头部转动控制方法可根据当前帧图像的人脸框的中心位置与图像中心位置，控制球机头部左右转动或上下转动，使得球机在运动时更加生动形象。采用人脸检测跟踪方法确定当前帧图像的人脸框的中心位置，有利于保障控制球机头部转动过程的流畅性，避免转动过程出现卡顿现象。
本发明还提供一种球机，采用前述的球机头部转动控制方法控制球机的头部转动。采用球机头部转动控制方法控制头部转动，可使球机在运动时更加生动形象。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。