[发明专利]一种稳定人脸框坐标的方法

说明书

本发明提供一种稳定人脸框坐标的方法，包括：S1参数初始化，重叠度分段阈值T₁＝0.96，T₂＝0.9；重叠度IOU＝0；S2人脸关键点检测：设人脸关键点坐标p₁(x₁,y₁)，......，p_n(x_n,y_n)；S3计算人脸关键点外接框；S4计算重叠度：S4.1判断是否相交，若相交，执行S4.2；否则无交点，令重叠度IOU＝0，执行S5；S4.2求相交面积和组合面积；S4.3求重叠度；S5重叠度分段处理：如果满足条件(2)，则执行步骤S5.1；否则继续判断条件(3)，满足则执行步骤S5.2；否则执行步骤S5.3；IOUT₁条件(2)；IOUT₂条件(3)；S5.1保持前一帧关键点位置；S5.2滑动平均；S5.3更新当前帧关键点位置；S6人脸框扩展：根据当前帧的输出特征，设外接框坐标为Rect(B_luo,B_rdo)，按适当比例扩展，得到完整人脸框Rect(B_1fo,B_2fo)；S7返回，等待视频流下一帧，执行S2。

技术领域

本发明涉及智能视频处理技术领域，特别涉及人脸识别系统中一种稳定人脸框坐标的方法。

背景技术

目前人脸识别技术广泛应用于身份认证、安检、门禁等系统。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。通常，在人脸图像采集及检测这个环节会结合人脸关键点检测技术增加人脸检测的精度。然而，终端设备在视频流的前后帧内中检测出的人脸关键点的位置会有差别，这样直接造成了关键点随机抖动的现象，从而导致设备产品在显示人脸关键点或由关键点特征扩展的人脸框时出现定位不稳定，频繁抖动的问题，这极大影响了客户的产品体验。

传统技术会根据上一帧关键点的位置和当前帧关键点的检测位置，通过减小两帧关键点位置之间的距离的方法来减缓视频流中关键点的抖动。但是，这种方法会降低关键点的位置精度，且在人脸发生移动时，会出现关键点延迟移动的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本方法目的在于：一方面减缓视频流中人脸检测框坐标点的抖动，一方面减轻人脸发生移动时，因坐标点移动延迟问题造成的视觉延迟感。

具体地，本发明提供一种稳定人脸框坐标的方法，所述方法包括以下步骤：

S1.参数初始化，其中重叠度分段阈值T₁＝0.96，T₂＝0.9；重叠度IOU＝0；

S2.人脸关键点检测：

设人脸关键点坐标p₁(x₁,y₁)，......，p_n(x_n,y_n)；

n可根据人脸检测模型进行调整，其具体数值无固定限制；

S3.计算人脸关键点外接框：