一种识别视频中人物轨迹的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种识别视频中人物轨迹的方法及装置，该方法包括：将待识别视频中包含人脸图像的所有视频片段转换为多个包含人脸图像的彩色图片；获取彩色图片中的人脸位置数据，建立人脸四阶张量模型；进行张量计算，将所述多个人脸特征张量数据与基准人脸特征张量数据，进行范数计算求和；对所述彩色图片中对应的人脸进行分类，获得同一人脸对应的各个彩色图片，将所述同一人脸对应的各个彩色图片还原至所述待识别视频中，获得所述人脸在所述待识别视频中的人物轨迹。实现了适用范围广并且降低了成本和运算量的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种识别视频中人物轨迹的方法及装置
本专利技术涉及人脸识别
，特别是涉及一种基于张量的人脸识别方法及装置。
技术介绍
伴随着科技的发展，传统的个人身份验证手段比如口令、证件和IC卡等方式，由于与持有者的可分离性，致使伪造、盗用或破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。因此，生物特征识别技术应运而生，而在生物特征识别技术中由于人脸识别技术具有方便采集\易于被接受和不宜伪造的特点，使得人脸识别技术一直是生物特征识别技术中研究热点。现有的人脸识别技术可以总结为：在检测到人脸并定位面部关键特征之后，主要的人脸区域被剪裁出来然后经过预处理之后，再通过识别算法完成人脸特征的提取，并与数据库中已知的人脸进行对比，来完成最终的人脸分类。但是，伴随着视频应用的增多，提取视频中信息变得越来越有价值，对应的检测视频中的某个人的轨迹也是一项有意义的工作，由于视频中会出现不同的人脸，需要将相同的人脸分为一类，不同的人脸分为不同的类来实现追踪某人在视频中的轨迹。由此可见，如果采用现有的人脸识别技术来研究视频中某人的轨迹，则需要建立库存的已知人脸与训练样本，而需要库存的已知人脸极大地降低了人脸识别技术的适用范围，需要大量训练样本虽然可以提高识别率但是却增加了成本，并且与库存的已知人脸进行对比也大大增+加了运算量。显然，依靠现有的人脸识别技术来实现这一目的是不合理的。
技术实现思路
针对于上述问题，本专利技术提供一种识别视频中人物轨迹的方法及装置，实现了适用范围广并且降低了成本和运算量的目的。为了实现上述目的，根据本专利技术的第一方面，提供了一种识别视频中人物轨迹的方法，该方法包括：将待识别视频中包含人脸图像的所有视频片段转换为多个包含人脸图像的彩色图片；获取所述包含人脸图像的彩色图片中的人脸位置数据，根据所述人脸位置数据建立所述包含人脸图像的彩色图片的人脸四阶张量模型；在所述人脸四阶张量模型中进行张量计算，获得所述各个包含人脸图像的彩色图片所对应的多个人脸特征张量数据；将所述多个人脸特征张量数据与基准人脸特征张量数据，进行范数计算求和，其中，所述基准人脸特征张量数据为在所述多个人脸特征张量数据中选取的某个人脸张量特征数据；根据所述待识别视频转换为彩色图片的样本数量设置采样阈值σ，依据对所述彩色图片中对应的人脸进行分类，获得同一人脸对应的各个彩色图片，其中，S为范数计算求和结果，m为基准人脸特征张量数据对应的人脸位置宽度数据，n基准人脸特征张量数据对应的为人脸位置高度数据，r＝3代表红黄蓝三种颜色；将所述同一人脸对应的各个彩色图片还原至所述待识别视频中，记录所述人脸在所述待识别视频中出现的位置信息，获得所述人脸在所述待识别视频中的人物轨迹。优选的，所述获取所述包含人脸图像的彩色图片中的人脸位置数据，根据所述人脸位置数据建立所述包含人脸图像的彩色图片的人脸四阶张量模型，包括：将所述包含人脸图像的彩色图片转换成对应的黑白图片，并提取出所述黑白图片中人脸的位置数据，其中，所述位置数据包括初始坐标、宽度数据和高度数据；根据所述黑白图片中人脸的位置数据，获取到所述黑白图片所对应的彩色图片的人脸位置数据；根据所述彩色图片的人脸位置数据中的宽度数据m和高度数据n，建立所述彩色图片中的人脸三阶张量A[1：m，1：n，1：r]，其中，r＝3，代表红黄蓝三种颜色；根据所述宽度数据m设置平移张量数据m/3，获得平移张量B[i：m*2/3+i，i：n-m*2/3+i*2，1：r]，其中，i表示平移出的张量与原张量的关系系数，取值为1≦i≦m/3；根据所述平移张量对所述人脸三阶张量进行平移化处理，获得所述人脸四阶张量模型C[1:m/3,1:m*2/3,1:n-m*2/3，1：r]。优选的，所述在所述人脸四阶张量模型中进行张量计算，获得所述各个包含人脸图像的彩色图片所对应的多个人脸特征张量数据，包括：建立所述人脸四阶张量模型的级数Ck的计算函数，其中，Ck＝0.75*Ck-1+0.25*Bk，式中，1≦k≦m/3；根据所述平移张量B，计算获得所述平移张量Bk的值；计算所述人脸特征张量数据C，其中，C＝Ck，式中，k＝m/3。根据本专利技术的第二方面，提供了一种别视频中人物轨迹的装置，该装置包括：转化模块，用于将待识别视频按照视频片段是否包含人脸图像，转化为多个包含人脸图像的彩色图片；建立模块，用于获取所述包含人脸图像的彩色图片中的人脸位置数据，根据所述人脸位置数据建立所述包含人脸图像的彩色图片的人脸四阶张量模型；第一计算模块，用于在所述人脸四阶张量模型中进行张量计算，获得所述各个包含人脸图像的彩色图片所对应的多个人脸特征张量数据；第二计算模块，用于将所述多个人脸特征张量数据与基准人脸特征张量数据，进行范数计算求和，其中，所述基准人脸特征张量数据为在所述多个人脸特征张量数据中选取的某个人脸张量特征数据；分类模块，用于根据所述待识别视频转换为彩色图片的样本数量设置采样阈值σ，依据对所述彩色图片中对应的人脸进行分类，获得同一人脸对应的各个彩色图片，其中，S为范数计算求和结果，m为基准人脸特征张量数据对应的人脸位置宽度数据，n基准人脸特征张量数据对应的为人脸位置高度数据，r＝3代表红黄蓝三种颜色；轨迹识别模块，用于将所述同一人脸对应的各个彩色图片还原至所述待识别视频中，记录所述人脸在所述待识别视频中出现的位置信息，获得所述人脸在所述待识别视频中的人物轨迹。优选的，所述建立模块包括：第一提取单元，用于将所述包含人脸图像的彩色图片转换成对应的黑白图片，并提取出所述黑白图片中人脸的位置数据，其中，所述位置数据包括初始坐标、宽度数据和高度数据；第二提取单元，用于根据所述黑白图片中人脸的位置数据，获取到所述黑白图片所对应的彩色图片的人脸位置数据；第一建立单元，用于根据所述彩色图片的人脸位置数据中的宽度数据m和高度数据n，建立所述彩色图片中的人脸三阶张量A[1：m，1：n，1：r]，其中，r＝3，代表红黄蓝三种颜色；获取单元，用于根据所述宽度数据m设置平移张量数据m/3，获得平移张量B[i：m*2/3+i，i：n-m*2/3+i*2，1：r]，其中，i表示平移出的张量与原张量的关系系数，取值为1≦i≦m/3；第二建立单元，用于根据所述平移张量对所述人脸三阶张量进行平移化处理，获得所述人脸四阶张量模型C[1:m/3,1:m*2/3,1:n-m*2/3，1：r]。优选的，所述第一计算模块包括：函数建立单元，用于建立所述人脸四阶张量模型的级数Ck的计算函数，其中，Ck＝0.75*Ck-1+0.25*Bk，式中，1≦k≦m/3；平移张量计算单元，用于根据所述平移张量B，计算获得所述平移张量Bk的值；数据计算单元，用于计算所述人脸特征张量数据C，其中，C＝Ck，式中，k＝m/3。相较于现有技术，本专利技术将待识别视频中包含人脸图像的所有视频片段转换为多个包含人脸图像的彩色图片，根据彩色图片中的人脸位置数据建立了人脸张量四阶模型，由于是根据彩色图片中的人脸位置数据进行建立的，所以该人脸张量四阶模型包含了更多的人脸信息，进行人脸识别的过程将更加准确；在所述人脸四阶张量模型中进行张量计算，获得所述各个包含人脸图像的彩色图片所对应的多个人脸特征张量数据；将所述多个人脸特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种识别视频中人物轨迹的方法，其特征在于，该方法包括：将待识别视频中包含人脸图像的所有视频片段转换为多个包含人脸图像的彩色图片；获取所述包含人脸图像的彩色图片中的人脸位置数据，根据所述人脸位置数据建立所述包含人脸图像的彩色图片的人脸四阶张量模型；在所述人脸四阶张量模型中进行张量计算，获得所述各个包含人脸图像的彩色图片所对应的多个人脸特征张量数据；将所述多个人脸特征张量数据与基准人脸特征张量数据，进行范数计算求和，其中，所述基准人脸特征张量数据为在所述多个人脸特征张量数据中选取的某个人脸张量特征数据；根据所述待识别视频转换为彩色图片的样本数量设置采样阈值σ，依据

【技术特征摘要】
1.一种识别视频中人物轨迹的方法，其特征在于，该方法包括：将待识别视频中包含人脸图像的所有视频片段转换为多个包含人脸图像的彩色图片；获取所述包含人脸图像的彩色图片中的人脸位置数据，根据所述人脸位置数据建立所述包含人脸图像的彩色图片的人脸四阶张量模型；在所述人脸四阶张量模型中进行张量计算，获得所述各个包含人脸图像的彩色图片所对应的多个人脸特征张量数据；将所述多个人脸特征张量数据与基准人脸特征张量数据，进行范数计算求和，其中，所述基准人脸特征张量数据为在所述多个人脸特征张量数据中选取的某个人脸张量特征数据；根据所述待识别视频转换为彩色图片的样本数量设置采样阈值σ，依据对所述彩色图片中对应的人脸进行分类，获得同一人脸对应的各个彩色图片，其中，S为范数计算求和结果，m为基准人脸特征张量数据对应的人脸位置宽度数据，n基准人脸特征张量数据对应的为人脸位置高度数据，r＝3代表红黄蓝三种颜色；将所述同一人脸对应的各个彩色图片还原至所述待识别视频中，记录所述人脸在所述待识别视频中出现的位置信息，获得所述人脸在所述待识别视频中的人物轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述包含人脸图像的彩色图片中的人脸位置数据，根据所述人脸位置数据建立所述包含人脸图像的彩色图片的人脸四阶张量模型，包括：将所述包含人脸图像的彩色图片转换成对应的黑白图片，并提取出所述黑白图片中人脸的位置数据，其中，所述位置数据包括初始坐标、宽度数据和高度数据；根据所述黑白图片中人脸的位置数据，获取到所述黑白图片所对应的彩色图片的人脸位置数据；根据所述彩色图片的人脸位置数据中的宽度数据m和高度数据n，建立所述彩色图片中的人脸三阶张量A[1：m，1：n，1：r]，其中，r＝3，代表红黄蓝三种颜色；根据所述宽度数据m设置平移张量数据m/3，获得平移张量B[i：m*2/3+i，i：n-m*2/3+i*2，1：r]，其中，i表示平移出的张量与原张量的关系系数，取值为1≦i≦m/3；根据所述平移张量对所述人脸三阶张量进行平移化处理，获得所述人脸四阶张量模型C[1:m/3,1:m*2/3,1:n-m*2/3，1：r]。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述人脸四阶张量模型中进行张量计算，获得所述各个包含人脸图像的彩色图片所对应的多个人脸特征张量数据，包括：建立所述人脸四阶张量模型的级数Ck的计算函数，其中，Ck＝0.75*Ck-1+0.25*Bk，式中，1≦k≦m/3；根据所述平移张量B，计算获得所述平移张量Bk的值；计算所述人脸特征张量数据C，其中，C＝Ck，式中，k＝m/3。4.一种识别视频中人...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐佳宏，李益永，兰志才，曾勇，韩涛，
申请(专利权)人：深圳市茁壮网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44