【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸智能识别领域。
技术介绍
在人脸智能识别技术以及具体的应用产品中,通过对人脸检测来调整摄像头实时追踪人脸。在检测到某初始帧图像中的人脸后,本系统需要根据该人脸部位在视频画面中的位置来调整摄像头云台的角度,最终实现将人脸调整到视频画面中心位置,而后再进行面部温度与表情等信息的提取;在人脸已经处于中心位置后,还需要持续对人脸的位置进行跟踪判断,以确保被摄人体的头部有少量运动导致位置偏移时,也能保证人脸一直处于视频画面的中心位置。在众多跟踪算法中,Camshift算法比较简单并且实时性比较高,很适合当前系统的需要。但是在具体的应用中发现,经典的Camshift算法因其自适应窗口的不断自行调整,导致跟踪目标时易受人脸周边相似颜色的干扰而使得跟踪窗口随意缩放。如人脸区域与脖子区域颜色相似,会使得初始人脸窗口在Camshift迭代下不断被放大,甚至最终会被放大到整幅图像大小,导致无法根据窗口大小来准确控制摄像机云台的旋转和镜头的缩放操作。故,需要一种新的技术方案以解决上述问题。
技术实现思路
专利技术目的:提供一种能够快速准确的使摄像头跟踪人脸的优化方法,能够减少人脸周边与人脸相似的颜色对自适应窗口的干扰。技术方案:为达到上述目的,本专利技术采用如下技术方案:一种摄像头跟踪人脸的优化方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、在初始视频画面中检测到人脸框后,根据人脸框在视频画面中的位置与大小,形成控制参数,进而自动调整云台左右旋转与镜头缩放等操作,使得人脸以合适的大小位于视频画面的中心位置;(2)、持续对已经处于视频图像中心的人脸框进行Camshift跟踪 ...
【技术保护点】
一种摄像头跟踪人脸的优化方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、在初始视频画面中检测到人脸框后,根据人脸框在视频画面中的位置与大小,形成控制参数,进而自动调整云台左右旋转与镜头缩放等操作,使得人脸以合适的大小位于视频画面的中心位置;(2)、持续对已经处于视频图像中心的人脸框进行Camshift跟踪,依据每一帧图像的跟踪结果,即对显示的人脸窗口进行判断,当人体运动导致人脸窗口偏移出视频图像的中心位置时,则重复步骤(1)的操作;如果已经调整到位,则持续对视频图像进行跟踪;其中,采用Camshift跟踪的过程中,在CamShift迭代时,对当前跟踪窗口进行HSV空间转换,然后依据H通道的反向投影图进行不断地循环迭代;在计算反向投影图时,首先对H通道进行一次直方图计算,对满足H通道:0‑180,S通道:smin‑100,V通道:0‑100的像素区域进行处理;其中,S通道中,将Smin(i+1)=Smin(i)*area(i‑1)/area(i),将Smin与每次迭代的窗口大小进行关联,area(i‑1)表示上一次迭代的窗口面积,area(i)表示本次迭代后的窗口面积,Smin(i)表示本次计算 ...
【技术特征摘要】
1.一种摄像头跟踪人脸的优化方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、在初始视频画面中检测到人脸框后,根据人脸框在视频画面中的位置与大小,形成控制参数,进而自动调整云台左右旋转与镜头缩放等操作,使得人脸以合适的大小位于视频画面的中心位置;(2)、持续对已经处于视频图像中心的人脸框进行Camshift跟踪,依据每一帧图像的跟踪结果,即对显示的人脸窗口进行判断,当人体运动导致人脸窗口偏移出视频图像的中心位置时,则重复步骤(1)的操作;如果已经调整到位,则持续对视频图像进行跟踪;其中,采用Camshift跟踪的过程中,在CamShift迭代时,对当前跟踪窗口进行HSV空间转换,然后依据H通道的反向投影图进行不断地循环迭代;在计算反向投影图时,首先对H通道进行一次直方图计算,对满足H通道:0-180,S通道:smin-100,V通道:0-100的像素区域进行处理;其中,S通道中,将Smin(i+1)=Smin(i)*area(i-1)/area(i),将Smin与每次迭代的窗口大小进行关联,area(i-1)表示上一次迭代的窗口面积,area(i)表示本次迭代后的窗口面积,Smin(i)表示本次计算直方图时的Smin,Smin(i+1)表示下一次迭代时的Smin大小;H通道也采用与该S通道中同样的方式动态调整,即将Hmin(i+1)=Hmin(i)*area(i-1)/area(i),将Hmin与每次迭代的窗口大小进行关联,area(i-1)表示上一次迭代的窗口面积,area(i)表示本次迭代后的窗口面积,Hmin(i)表示本次计算直方图时的Hmin,Hmin(i+1)表示下一次迭代时的Hmin大小。2.根据权利要求1所述的摄像头跟踪人脸的优化方法,其特征在于:步骤(2)中,还包括跳变校验的算法优化,包括:限制每一次Camshift跟踪得到的新窗口的长宽比的阈值;限制初始窗口与新窗口之间的长和宽比的阈值。3.根据权利要求2所述的摄像头跟踪人脸的优化方法,其特征在于:限制每一次Camshift跟踪得到的新窗口的长宽比为[0.78,1.1];初始窗口与新窗口之间的长和宽比分别为[0.77,1.3],[0.77,1.3]。4.一种使用如权利要求1至3中任一项所述摄像头跟踪人脸的优化方法的基于视频的智慧健康监视系统,其特征在于:人脸定位完成后,给红外温度探测系统发出操作信号,这时安装在摄像头机身上的红外测温器的测温区域会自动对准人脸面部三角区,开始采集记录面部区域的温度...
【专利技术属性】
技术研发人员:季晓勇,张轩,夏煦菁,禹珍,张迎,冯正伟,
申请(专利权)人:南京大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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