[发明专利]一种基于人脸的多目标跟踪方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于人脸的多目标跟踪方法及系统，本发明在现有的人脸跟踪技术中引入了跟踪器复活机制、选脸机制以及人脸缓冲机制，在处理的视频过程中，检测到人脸后，进行跟踪处理，并在跟踪过程中选择一张或者多张质量最佳的人脸用来表征某个人的人脸。最终对视频中的每个人脸，只会产生少量且质量最佳的人脸图片，为视频的结构化处理降低了处理难度。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种基于人脸的多目标跟踪方法及系统。

背景技术

随着人工智能的迅猛发展，围绕着人脸识别技术的应用场景在不断地增加，比如人脸支付，机场/高铁站内的人证合一验证等。而在安防系统中，以人脸为核心的视频结构化处理，可以在银行、机场、商场、市场等人流密集的公共场所对人群进行监控，实现人流自动统计、基于人脸属性的分析、以及特定人物的自动识别和跟踪。

在实际的监控中，受到视频质量、复杂的光线环境、复杂的人脸角度等因素，在视频中抓取到的人脸存在模糊、角度过大、面部过暗/过亮等情况，直接影响基于人脸熟悉分析的准确性，以及针对特定人物的识别和跟踪的准确性。另一方面，如果实时抓取到的人脸直接进行属性分析，人脸识别等处理，而不做跟踪和选脸的处理，会产生大量的人脸图片，没法进行人流量统计，而且大大增加服务器的计算能力，降低了处理的效率，非常容易得到错误的结果，降低结构化处理的实用性。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于人脸的多目标跟踪方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一方面，本发明提供一种基于人脸的多目标跟踪方法，包括以下步骤：

步骤1，初始化帧计数器，获取视频帧，并进行人脸检测，为检测到的每张人脸创建跟踪器；

步骤2，获取下一视频帧，帧计数器加1，同时判断所述跟踪器的窗口位置是否有人脸，若有则根据前一帧与当前帧的人脸相关性更新对应的跟踪器；

步骤3，判断帧计数器是否达到预设值，若是则重置帧计数器并执行步骤4，否则跳转至步骤2；

步骤4，对当前视频帧重新进行人脸检测，同时判断检测到的人脸是否位于已有的跟踪器窗口内，若是，则根据前一帧与当前帧的人脸相关性更新对应的跟踪器，否则为新检测到人脸创建跟踪器，并跳转至步骤2。

进一步，该方法还包括在为检测到人脸创建跟踪器时，为每个跟踪器建立一缓冲器，并初始化跟踪器的存活时长，所述缓冲器用于保存跟踪器在存活期间对应的每一视频帧中人脸的质量、人脸的位置信息。

进一步，针对所述跟踪器的存活时长：

在跟踪器创建时，存活时长设置为0；

每处理一帧视频帧，存活时长加1；

当检测到人脸并匹配相应的跟踪器时，则该跟踪器的新的存活时长＝旧存活时长-2*帧计数器预设值；

当一个跟踪器跟踪一张人脸时，该人脸质量达到预设阈值时，该跟踪器的存活时长减少1。

进一步，所述步骤2和步骤3之间还包括，判断跟踪器是否达到删除条件，若达到则删除该跟踪器。

进一步，所述删除条件包括存活时长达到上限值。

进一步，跟踪器删除后，获取其缓冲器中缓冲的人脸图片，并根据过滤条件筛选一张或多张高质量人脸；所述的过滤条件包括：

人脸的可信度分值可信度阈值；

人脸判定为正脸；

人脸的模糊度模糊度阈值；

人脸的亮度亮度阈值；

人脸的面积其他人脸的面积。