[发明专利]人脸跟踪检测方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种人脸跟踪检测方法，该方法包括：通过人脸检测算法获取在初始帧的第一人脸框中第一几何中心点的第一位置，再根据光流算法确定在当前帧中的第二几何中心点的第二位置。由于是采用光流算法定位相邻帧的几何中心点位置，可实现在各种情形下的准确定位，能避免出现人脸框不停抖动的问题。然后根据第一位置与第二位置计算第二几何中心点相对于第一几何中心点的相对距离和相对方向，并根据相对距离和相对方向确定在当前帧中的第二人脸框。可见，本方案中是对每一帧的人脸框进行逐帧定位，这对于目标快速移动，或者远近移动等情形也能很好的进行检测，可解决人脸快速移动和人脸远近移动时跟踪效果较差的问题。此外，还提出了人脸跟踪检测装置、设备和存储介质。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及人脸跟踪检测方法、装置、设备和介质。

背景技术

常见的人脸跟踪检测算法包括KCF(Kernel Correlation Filter，核相关滤波)人脸跟踪检测算法。KCF采用鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中持续训练一个目标检测器，以该目标检测器去检测下一帧的预测位置处是否存在目标，选取存在目标的目标区域为正样本，选取目标区域的周围区域为负样本，然后再使用新检测得到的结果去更新训练集进而更新目标检测器。然而当目标快速移动，或者远近移动时，前后帧上相同物体的移动距离较大，由于目标检测器仅能实现在上一帧检测点的附近范围的预测，因此会出现检测效果误差很大的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供解决快速移动或远近移动时检测效果较差的人脸跟踪检测方法、装置、设备和介质。

一种人脸跟踪检测的方法，所述方法包括：

将待检测的视频流中的其中一帧图像作为初始帧，根据预设的人脸检测算法获取在所述初始帧的第一人脸框，确定所述第一人脸框中第一几何中心点的第一位置；

将所述初始帧的下一帧作为当前帧，根据光流算法确定在所述当前帧中的第二几何中心点的第二位置，所述第二几何中心点为所述第一几何中心点在所述当前帧中对应的点；

根据所述第一位置与所述第二位置计算所述第二几何中心点相对于所述第一几何中心点的相对距离和相对方向；

获取预设的第一距离阈值和第二距离阈值，所述第一距离阈值小于第二距离阈值，将所述相对距离与第一距离阈值和所述第二距离阈值进行比较，若所述相对距离小于所述第一距离阈值，则将所述第一人脸框作为所述当前帧中的第二人脸框；

若所述相对距离大于或等于所述第一距离阈值且小于所述第二距离阈值，则将向所述相对方向移动所述相对距离后的第一人脸框作为在所述当前帧中的第二人脸框。

在其中一个实施例中，在所述将所述当前帧作为所述初始帧之前，还包括：

若所述相对距离大于或等于所述第二距离阈值，则将所述当前帧作为所述初始帧，返回执行所述根据预设的人脸检测算法获取在所述初始帧的第一人脸框，确定所述第一人脸框中第一几何中心点的第一位置的步骤及后续步骤。

在其中一个实施例中，所述获取预设的第一距离阈值和第二距离阈值，包括：

获取预设的动作帧组合和非动作帧组合，所述动作帧组合包括若干个检测到存在人脸连续运动的帧，所述非动作帧组合包括若干个人脸静止的帧；

根据所述非动作帧组合确定所述第一距离阈值，根据所述动作帧组合确定所述第二距离阈值。

在其中一个实施例中，所述根据所述非动作帧组合确定所述第一距离阈值，根据所述动作帧组合确定所述第二距离阈值，包括：

根据预设的人脸检测算法和光流算法获取所述动作帧组合中每一帧的人脸框内几何中心点的第三位置和所述非动作帧组合中每一帧的人脸框内几何中心点的第四位置；