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[发明专利]一种基于回归算法的人脸跟踪方法及应用-CN201811597050.7有效
发明人：尚凌辉;张兆生;王弘玥;应乐斌;丁连涛 -专利权人：浙江捷尚视觉科技股份有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于回归算法的人脸跟踪方法及应用。本发明充分利用了待跟踪的目标是人脸这个先验信息，使得跟踪算法更具针对性，跟踪框的结果可以更加准确。所设计的人脸跟踪算法，主要由一个人脸跟踪网络和一组策略构成，能同时完成人脸框的跟踪以及跟踪结果是否依然为人脸的判断。所设计的人脸跟踪网络，采用一个单一、小型的神经网络，实现了端到端的训练以及快速的预测。所设计的人脸跟踪网络的输入仅与当前帧图像信息及上一帧的人脸框位置有关，而与上一帧及之前帧的人脸图像均无关。另外本发明还将跟踪算法和人脸检测算法进行结合，构成了一个完整的人脸检测跟踪算法，可实现视频中人脸的实时检测跟踪应用。
一种基于回归算法跟踪方法应用

[发明专利]基于压缩跟踪算法的尺度自适应多姿态人脸跟踪方法-CN201610947868.1有效
发明人：吴怀宇;陈镜宇;钟锐;何云;程果 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2016-10-26 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩跟踪算法的尺度自适应多姿态人脸跟踪方法，利用压缩跟踪算法对目标人脸进行粗略定位，从而缩小了人脸检测算法的搜索范围，进而提高目标人脸检测算法准确性和实时性；利用人脸检测算法，实现目标人脸的准确定位，同时实现目标人脸的尺度自适应跟踪；利用目标人脸检测算法，解决目标人脸离开镜头再次进入时，跟踪失效的问题；利用目标人脸运动过程在时间上的连续性，实现目标人脸检测算法检测失败情况下的跟踪连续性问题。本发明通过以上方法能够保证摄像头对目标人脸进行准确有效的多姿态，尺度自适应跟踪，可广泛的应用于视频监控、人机交互、虚拟现实以及各种安防系统之中如：ATM机监控门禁系统等。
基于压缩跟踪算法尺度自适应多姿态人脸方法

[发明专利]一种基于视频的行人人脸检测与跟踪算法-CN200810025611.6无效
发明人：马争鸣;丁晓宇;袁红梅 -专利权人：中山大学
申请日： 2008-01-04 - 公布日： 2008-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种利用运动物体检测和运动物体跟踪的算法进行视频的行人人脸检测与跟踪，属于模式识别技术领域。本发明由基于运动物体检测的行人人脸检测算法与基于运动物体跟踪的行人人脸跟踪算法两大部分组成。本发明提出一种基于运动物体检测的行人人脸检测算法。这种算法首先利用运动分析的方法检测行人，然后计算人体重心并根据人体重心确定人脸区域，最后利用肤色模型和模板匹配的方法在人脸区域中检测人脸。本发明提出一种基于运动物体跟踪的行人人脸跟踪算法。这种算法通过跟踪行人来跟踪行人的人脸，从而有效地避免了行人人脸的摆动、转动、表情、遮挡等因素对人脸跟踪的影响。
一种基于视频行人检测跟踪算法

[发明专利]多人脸跟踪方法及跟踪系统-CN201611145627.1有效
发明人：邱建华;杨光磊;杨东;王栋 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司
申请日： 2016-12-13 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多人脸跟踪方法及跟踪系统，本发明方法包括：根据初始帧图像建立多个人脸跟踪模型，多个人脸跟踪模型与多个人脸目标一一对应；采用单人脸跟踪算法分别对多个人脸目标进行跟踪；跟踪过程中对多个人脸跟踪模型进行更新；采用更新后的多个人脸跟踪模型及单人脸跟踪算法进行多个人脸目标的连续跟踪。通过对每个人脸目标建立对应的人脸跟踪模型以及定期的人脸跟踪模型更新实现了长期的多人脸跟踪，并且通过人脸跟踪模型的更新，提高了多人脸跟踪的准确性及跟踪响应速度，适用于安防监控领域多人脸的长时间跟踪，具有广泛的推广应用价值
多人脸跟踪方法系统

[发明专利]视频序列中人脸的实时检测与持续跟踪的方法及系统-CN200510135668.8有效
发明人：黄英;王浩;俞青 -专利权人：北京中星微电子有限公司
申请日： 2005-12-31 - 公布日： 2006-06-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种视频序列中人脸的实时检测与持续跟踪的方法及系统，该方法包括以下步骤：输入视频图像；采用实时人脸检测算法对输入的视频图像进行人脸检测；再采用粗细两级人脸检测算法对检测到的人脸进行检测验证；采用物体跟踪算法跟踪验证后的人脸；通过对跟踪区域的验证对跟踪的人脸进行验证处理。本发明采用基于AdaBoost统计分层分类器的人脸检测方法，实现正面直立人脸的实时检测，并结合基于Mean shift和直方图特征的人脸跟踪方法，实现了人脸的实时检测和跟踪，本发明具有检测及跟踪迅速、实时性强的优点
视频序列中人实时检测持续跟踪方法系统

[发明专利]基于压缩跟踪与IHDR增量学习的视频人脸在线识别方法-CN201611042357.1有效
发明人：吴怀宇;钟锐;程果;陈镜宇;何云 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2016-11-21 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于压缩跟踪与IHDR增量学习的视频人脸在线识别方法，其特征在于：结合人脸检测算法与压缩跟踪算法对多姿态人脸进行检测，使用基于IHDR算法的增量学习机制对人脸特征库进行构建，采用该人脸特征库实现对人脸样本与类别的在线更新；在进行视频人脸识别时，利用人脸在视频中是连续运动的特点，基于人脸特征库检索进行人脸识别，当人脸被准确识别出来后，启用压缩跟踪算法对目标人脸进行跟踪。采用该人脸特征库实现对人脸样本与类别的在线更新，使得该人脸特征库具有在线学习能力，具有较好的易用性和实时性，能够提高视频人脸识别算法的实时性与识别率。
基于压缩跟踪 ihdr 增量学习视频在线识别方法

[发明专利]一种人脸检测与跟踪方法及装置-CN201310025617.4有效
发明人：王瑜;蔡强;张慧妍 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2013-01-23 - 公布日： 2013-05-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种人脸检测与跟踪方法及装置，其中该方法包括：输入人脸图像或视频；对所述人脸图像或视频进行光照预处理；利用AdaBoost算法进行人脸检测，确定人脸初始位置；以及利用MeanShift算法进行人脸跟踪本发明的方法及装置，在图像预处理阶段，本发明提出自适应局部对比度增强方法来增强图像细节信息；在人脸检测阶段，采用AdaBoost算法，为了提高在不同光照下算法的鲁棒性，在训练样本中增加不同光照的人脸正样本，提高人脸检测的准确性；在人脸跟踪阶段，采用MeanShift跟踪算法，为了克服该算法使用颜色特征的单一性，融合梯度特征和局部二值模式LBP纹理特征，其中LBP纹理特征还考虑了利用LBP局部方差表示图像对比度信息的变化，提高了人脸检测和跟踪的准确性。
一种检测跟踪方法装置

[发明专利]人脸跟踪方法、装置、终端及存储介质-CN201711160164.0有效
发明人：苏岚 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2017-11-20 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种人脸跟踪方法，应用于终端中，所述终端包括硬件加速模块，所述方法包括：利用人脸检测算法检测当前帧图像中的人脸区域；所述硬件加速模块计算所述人脸区域的当前人脸特征；硬件加速模块将所述当前人脸特征与历史人脸特征进行加权处理以得到最新人脸特征；存储所述最新人脸特征，并开始新一帧图像的人脸跟踪。本发明还提供一种人脸跟踪装置、终端及存储介质。本发明采用软件算法和硬件加速相结合的方法，以较低的算法复杂度实现了较好的人脸跟踪性能。
跟踪方法装置终端存储介质

[发明专利]一种基于视频流的人脸跟踪识别方法-CN201710106133.0在审
发明人：李瑛莉;韩贤斌;户艳琴;袁文浩;郭晓昌;蒋超;唐卫星;毕建宇 -专利权人：苏文电能科技有限公司
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及一种基于视频流的人脸跟踪识别方法，通过获取视频样本，对视频中连续的帧图像，进行预处理；通过人脸检测模块定位经预处理后的帧图像中的人脸位置并将其作为人脸跟踪的初始跟踪窗口；跟踪算法在camshift算法的基础上，结合Adaboost算法，采用了形态学方法、目标状态预测以及帧间差分法，解决了传统camshift算法的初始跟踪窗口需手动选取，无法适应目标高速运动、复杂背景、最后通过一种加权平均脸和二维主成分分析特征空间相结合的改进人脸识别算法，减少了类内人脸特征的差异性，提高了人脸识别的准确性。
人脸跟踪预处理视频流帧图像二维主成分分析形态学模式识别技术目标状态预测人脸检测模块人脸识别算法帧间差分法复杂背景高速运动跟踪算法加权平均人脸识别人脸特征人脸位置适应目标视频样本手动选取特征空间差异性跟踪遮挡视频改进

[发明专利]一种抗遮挡人脸跟踪方法-CN201410551244.9在审
发明人：何嘉炜;杨盈昀 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2014-10-17 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种抗遮挡人脸跟踪方法。在发生遮挡时，使用改进参数的人脸检测算法结合卡尔曼滤波线性预测，在遮挡发生时去除直方图剧烈变化对Meanshift算法的影响；在人脸遮挡结束后能够迅速找到人脸位置，重新恢复卡尔曼滤波器和Meanshift算法的跟踪状态，有效消除了跟踪过程中前景物体对被跟踪目标的干扰。为了解决人脸检测算法实时性较差和易受周围相似色度物体干扰的问题，在每几帧中选择一帧使用Meanshift算法来提高算法的实时性和平滑程度。实验结果表明，本发明所述方法能够较好地满足实时性和抗遮挡性要求，同时具有较好的跟踪鲁棒性。
一种遮挡跟踪方法

[发明专利]目标视频生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310142920.6在审
发明人：孙悦 -专利权人：深圳奇梦岛科技有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标视频生成方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取原始图像；将原始图像依次输入级联网络的第一级网络、第二级网络和第三级网络，获取第三级网络的输出结果；当所级联网络的第三级网络输出结果为检测到人脸区域时，将对应的原始图像标记为人脸图像，对人脸图像中的人脸区域进行跟踪；对人脸图像中跟踪到的人脸区域进行遮挡处理，生成遮挡图像集合；根据遮挡图像集合生成目标遮挡视频。本发明对图像中的人脸区域进行检测，若检测出人脸区域则使用跟踪算法对人脸区域进行跟踪，并对跟踪到的人脸区域进行遮挡处理，使用跟踪算法提高算法的运算速度，对每张人脸图像都进行人脸遮挡，得到较好的视频遮挡效果
目标视频生成方法装置设备存储介质

[发明专利]复杂工业环境中的巡检机器人系统及多人脸动态跟踪方法-CN201310360920.X有效
发明人：袁明新;江亚峰;申燚;张鹏;赵荣;丁前闯;孙健 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2013-08-19 - 公布日： 2016-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂工业环境中的巡检机器人系统及多人脸动态跟踪方法。所述机器人系统由智能巡检机器人、电磁导航线路和监控中心组成。多人脸动态跟踪方法主要通过联合AdaBoost算法、Camshift算法和卡尔曼滤波来实现多人脸的自动跟踪，即首先基于AdaBoost算法进行视频图像中人脸区域的检测，实现搜索窗口的初始化；然后基于Camshift算法进行多人脸的跟踪，并结合卡尔曼滤波对人脸运动目标进行预测。本发明提高跟踪稳定性和精确性，尤其克服多人脸重叠时的目标丢失问题。
复杂工业环境中的巡检机器人系统多人脸动态跟踪方法

[发明专利]一种视频遮挡方法、装置及设备-CN202310153048.5在审
发明人：孙悦 -专利权人：深圳奇梦岛科技有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频遮挡方法、装置及设备，该方法包括：获取待检测的原始视频，将原始视频解析为原始图像帧；根据Haar特征分类器对原始图像帧中的人脸进行检测，判断是否检测出人脸；若检测出人脸，则将含有人脸的原始图像帧标记为人脸图像帧，基于Dlib库的跟踪算法对人脸图像帧中的人脸进行跟踪；对所有人脸图像帧中跟踪到的人脸进行遮挡处理，生成遮挡视频帧；获取原始视频中非人脸图像帧，根据遮挡视频帧和非人脸图像帧生成目标遮挡视频，目标遮挡视频为对原始视频中的人脸进行遮挡后的视频本发明实施例在对图像中的人脸进行检测后，使用跟踪算法对人脸进行跟踪，大大提高了算法的运算速度，得到较好的视频遮挡效果。
一种视频遮挡方法装置设备

[发明专利]一种融合跟踪技术的人脸识别方法-CN201910839847.1有效
发明人：张智;李思远;於耀耀;刘子瑜 -专利权人：杭州智爱时刻科技有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合跟踪技术的人脸识别方法及装置，涉及人脸识别技术领域，方法包括人脸捕获：运行识别算法对每一帧进行人脸捕获，获取人脸位置和特征，当前帧捕获的人脸的位置作为下一帧目标人脸跟踪的初始值；人脸比对：在人脸位置和特征上通过计算欧氏距离将当前帧人脸跟踪结果和当前帧人脸捕获结果进行比对，判断是否为同一人；人脸跟踪：运行目标跟踪算法对捕获的人脸进行跟踪。本发明解决了在比对人脸特征值过程中将同一个人认成不同的人、把不同的人认成相同的人的问题，减少了人脸角度和遮挡对人脸识别带来的影响。
一种融合跟踪技术识别方法

[发明专利]视频目标跟踪的方法和装置-CN201710032132.6在审
发明人：余三思 -专利权人：腾讯科技（上海）有限公司
申请日： 2017-01-17 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频目标跟踪的方法和装置，包括获取视频流，根据人脸检测算法识别人脸区域，得到第一视频帧对应的第一待跟踪目标；对第一待跟踪目标通过基于深度神经网络的人脸特征提取得到第一人脸特征加入特征库；在当前视频帧根据人脸检测算法识别人脸区域，得到当前视频帧对应的当前待跟踪目标，对当前待跟踪目标通过基于深度神经网络的人脸特征提取得到第二人脸特征，根据第二人脸特征和所述特征库将当前待跟踪目标与第一待跟踪目标进行特征匹配，以从第一视频帧开始跟踪第一待跟踪目标，在跟踪过程中根据提取的更新的人脸特征更新特征库，提高跟踪的连续性和鲁棒性。
视频目标跟踪方法装置

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