一种基于视频的人脸跟踪识别方法

摘要

本发明涉及一种基于视频的人脸跟踪识别技术，包括：逐帧检测解码后的视频，将人脸数和人脸位置信息归并成人脸活动位置序列，对序列进行预处理，然后采用追踪算法将人脸活动位置序列聚类成同一人的人脸连续活动区域序列，采用人脸质量评价从每个序列选出最优人脸，进行归一化处理，在频域中进行Gabor变换，对变换后的图像进行直方图统计，求得特征值，最后将不同序列的最优人脸的特征值两两求差，将得到的统计属性特征值输入到人脸识别器进行人脸匹配，识别出每个人的人脸活动跟踪序列。本发明既能保证序列分类的正确性又减少了特征提取与人脸对比的次数，还解决传统人脸跟踪中人脸丢失后无法跟回的问题，并且对高清视频的处理达到超实时。

主权项

一种基于视频的人脸跟踪识别方法，该方法包括：a、逐帧检测解码后的视频中的人脸数和人脸位置信息；b、将人脸数和人脸位置信息归并成人脸活动位置序列；c、对人脸活动位置序列进行预处理；d、采用追踪算法，将人脸活动位置序列聚类成同一人的人脸连续活动区域序列；e、对序列中的所有人脸进行人脸质量评价，每个序列挑选出最优人脸，进行归一化处理；f、对归一化的人脸图像在频域中进行Gabor变换，得到人脸的幅度图像和相位图像；g、对变换得到的人脸幅度图像和相位图像进行直方图统计，将直方图的统计概率值作为特征值；h、不同序列的最优人脸对应的特征值两两求差，将得到的特征值之差输入到用adadoost从类内差和类间差样本训练出的人脸识别器进行人脸匹配，若相似度大于阀域值，则判断为同一人脸，否则为不同人脸；其中，步骤d所述追踪算法为：（1）开始遍历整个视频时间线的人脸区域容器，找到初始位置，其依据条件是此帧检测的人脸数大于0，根据检测的人脸数N，开启N个追踪路线；（2）对每个追踪路线，前后帧步进的条件是人脸数不变，且每个人脸能找到对应的人脸区域，对于两帧之间的人脸框，主要根据人脸在视频中出现的时间连续性和空间相关性进行两两匹配；（3)追踪路线数变化的情况，如果遍历到尾端，则结束所有追踪路线，如 果人脸数增加M个，则新开M个追踪路线，如果人脸数减少L个，终止L个追踪路线，当终止追踪路线时，保存所述终止的追踪路线对应人脸的连续活动序列，经过追踪算法后，将产生出一个个同一人脸的连续活动区域序列；其中，步骤e中对序列中的人脸进行人脸质量评价的方法为：（1）从单个序列选择20张最大人脸；（2）从20张最大脸中选择10张最小偏头角度脸；（3）从10张最小偏头角度脸选择5张最小侧脸角度的脸。