[发明专利]一种人脸跟踪方法和系统

说明书

本发明公开了一种人脸跟踪方法和系统。其中，方法包括：根据当前帧图像以及当前帧之前连续的第一数量帧图像的跟踪置信度，判断当前人脸模板是否满足更新条件；当满足更新条件时，根据上一帧图像更新当前人脸模板，获得新的人脸模板；根据新的人脸模板，获取下一帧图像中的人脸跟踪区域，并获取下一帧图像中的人脸跟踪区域在新的人脸模板下的置信度，作为下一帧图像的跟踪置信度。系统包括：更新判断模块，用于判断当前人脸模板是否满足更新条件；模板更新模块，用于更新当前人脸模板；人脸跟踪模块，用于获取下一帧图像中的人脸跟踪区域。本发明实施例提供的人脸跟踪方法和系统，极大降低了跟踪的时间消耗，且能保证较高的跟踪准确率。

技术领域

本发明涉及视频技术领域，尤其涉及一种人脸跟踪方法和系统。

背景技术

视觉跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，也是很多计算机视觉应用的基础任务，在视频检索、基于运动的识别、人机交互、自动化监控、车辆导航等方面有重要应用。高清摄像头的出现、高端电脑的激增、自动视频分析日益增长的需求，这些都促使着视觉跟踪算法的研究进程。视觉跟踪算法在近几十年得到了比较好的研究和发展。尽管很多有效视觉跟踪策略被不断提出，但是兼具速度和精度的视觉跟踪仍是一项巨大挑战。

人脸跟踪是视觉跟踪中的一种常见类型。现有人脸跟踪技术，通常采用基于模板的方法实现。具体步骤包括：提取初始帧图像中人脸的特征，获得人脸模板；利用人脸模板，对下一帧图像中的人脸进行匹配，从而实现人脸跟踪；当前帧进行人脸跟踪后，根据当前帧图像的人脸跟踪结果，对人脸模板进行更新，将更新后的人脸模板用于对下一帧图像进行人脸跟踪。对人脸模板进行更新，是为了避免人的姿态的变化，导致图像中的人脸与人脸模板相差较大，从而导致跟踪失败。

一方面，为了保证人脸匹配的准确性，提取初始帧图像中人脸的特征时，通常提取的特征的数量较多，得到维数可达数十维的高维的特征向量，从而导致人脸匹配的速度较慢；另一方面，对每一帧图像进行人脸跟踪后，都进行人脸模板更新，降低了人脸跟踪的速度，且会导致越来越多的背景加入到检测框中，造成跟踪失败。因此，现有人脸跟踪技术不能兼具速度和精度。

发明内容

针对现有技术存在的不能兼具速度和精度问题，本发明实施例提供一种人脸跟踪方法和系统。

所述技术方案如下：

本发明实施例提供一种人脸跟踪方法，包括：

S1、根据当前帧图像以及当前帧之前连续的第一数量帧图像的跟踪置信度，判断当前人脸模板是否满足更新条件；

S2、当满足更新条件时，根据上一帧图像更新当前人脸模板，获得新的人脸模板；

S3、根据所述新的人脸模板，获取下一帧图像中的人脸跟踪区域，并获取下一帧图像中的人脸跟踪区域在新的人脸模板下的置信度，作为下一帧图像的跟踪置信度。

本发明实施例还提供一种人脸跟踪系统，包括：

更新判断模块，用于根据当前帧图像以及当前帧之前连续的第一数量帧图像的跟踪置信度，判断当前人脸模板是否满足更新条件；

模板更新模块，用于当满足更新条件时，根据上一帧图像更新当前人脸模板，获得新的人脸模板；

人脸跟踪模块，用于根据新的人脸模板，获取下一帧图像中的人脸跟踪区域，并获取下一帧图像中的人脸跟踪区域在新的人脸模板下的置信度，作为下一帧图像的跟踪置信度。

本发明具有以下有益效果：

本发明实施例提供的人脸跟踪方法和系统，通过判断人脸模板是否需要更新，仅进行必要的更新，不是在每一帧图像跟踪后都进行人脸模板更新，极大降低了人脸跟踪的时间消耗；且在人脸跟踪结果不理想时更新人脸模板，能保证较高的人脸跟踪的准确率。

附图说明