一种实时人脸跟踪方法技术

本发明专利技术公开一种实时人脸跟踪方法，包括如下步骤：通过人脸检测得到人脸的大致位置，将人脸灰度向侧面投影；对嘴区进行形态学处理，找到嘴的中心；旋转然后平移脸区模板,确定处理区域；用旋转角度—平移量组合修正人脸椭圆参数,作为跟踪帧的初始参数；由前一帧得到人脸椭圆参数，确定嘴区及脸区模板；对嘴区进行形态学处理，找到嘴的大致中心，如果经形态学处理后在嘴区中找不到嘴，则跟踪失败,当前帧作为检测帧处理；使用前一帧人脸的旋转角度预测当前帧人脸的旋转角度；用精确定位结果修正人脸椭圆参数,作为跟踪结果,并作为下一帧的初始参数。本发明专利技术能够实现对人脸的实时跟踪，实现了对头肩序列中人脸的跟踪，不仅速度快而且跟踪精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种实时人脸跟踪方法
本专利技术涉及人脸跟踪
，尤其涉及一种实时人脸跟踪方法。
技术介绍
人脸跟踪是在视频或图像序列中确定某个人脸的运动轨迹及大小变化的过程。目前常见的人脸跟踪算法有四种思路:利用运动信息跟踪,利用彩色信息跟踪,利用参数模型或模板对整个人脸进行相似跟踪和利用人脸的局部特征进行跟踪。利用彩色信息成功地实现了人脸跟踪,算法不受人脸姿势限制。对人脸建立了低价参数模型,对光照进行补偿,并可容忍部分遮挡。对人的眼睛和嘴等器官建立模型,准确地跟踪了这些器官，则利用器官的多级Markov模型,获得了准确的跟踪结果.但是各种算法的跟踪速度,特别是在获得较精确位置的要求下的跟踪速度均较慢，无法满足跟踪需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于通过一种实时人脸跟踪方法，来解决以上
技术介绍
部分提到的问题。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：一种实时人脸跟踪方法，其包括如下步骤：S101、通过人脸检测得到人脸的大致位置，将人脸灰度向侧面投影，分析投影的峰点、谷点位置,确定眼睛和嘴的高度，从而确定人脸椭圆的初始参数及初始脸区模板、嘴区；S102、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的中心；S103、旋转然后平移脸区模板,确定处理区域；S104、用旋转角度—平移量组合修正人脸椭圆参数,作为跟踪帧的初始参数；S105、由前一帧得到人脸椭圆参数，确定嘴区及脸区模板；S106、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的大致中心，如果经形态学处理后在嘴区中找不到嘴，则跟踪失败,当前帧作为检测帧处理；S107、使用前一帧人脸的旋转角度预测当前帧人脸的旋转角度；S108、用精确定位结果修正人脸椭圆参数,作为跟踪结果,并作为下一帧的初始参数。特别地，所述步骤S103还包括：在模板确定的处理区域内计算对称性,并找出对称性最佳的旋转角度—平移量组合。特别地，所述步骤S104中人脸椭圆参数包括但不限于圆心位置、倾角、旋转轴,即人脸的两眼中心位置、倾角、嘴中心位置。本专利技术提出的实时人脸跟踪方法能够实现对人脸的实时跟踪，实现了对头肩序列中人脸的跟踪，不仅速度快而且跟踪精度高。附图说明图1为本专利技术实施例提供的实时人脸跟踪方法流程图。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。附图中给出了本专利技术的较佳实施例。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容理解的更加透彻全面。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。请参照图1所示，图1为本专利技术实施例提供的实时人脸跟踪方法流程图。本实施例中实时人脸跟踪方法具体包括如下步骤：S101、通过人脸检测得到人脸的大致位置，将人脸灰度向侧面投影，分析投影的峰点、谷点位置,确定眼睛和嘴的高度，从而确定人脸椭圆的初始参数及初始脸区模板、嘴区。S102、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的中心。S103、旋转然后平移脸区模板,确定处理区域。在模板确定的处理区域内计算对称性,并找出对称性最佳的旋转角度—平移量组合。S104、用旋转角度—平移量组合修正人脸椭圆参数,作为跟踪帧的初始参数。所述人脸椭圆参数包括但不限于圆心位置、倾角、旋转轴,即人脸的两眼中心位置、倾角、嘴中心位置。S105、由前一帧得到人脸椭圆参数，确定嘴区及脸区模板。S106、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的大致中心，如果经形态学处理后在嘴区中找不到嘴，则跟踪失败,当前帧作为检测帧处理。S107、使用前一帧人脸的旋转角度预测当前帧人脸的旋转角度。S108、用精确定位结果修正人脸椭圆参数,作为跟踪结果,并作为下一帧的初始参数。本专利技术的技术方案能够实现对人脸的实时跟踪，实现了对头肩序列中人脸的跟踪，不仅速度快而且跟踪精度高。注意，上述仅为本专利技术的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本专利技术不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本专利技术的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本专利技术进行了较为详细的说明，但是本专利技术不仅仅限于以上实施例，在不脱离本专利技术构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本专利技术的范围由所附的权利要求范围决定。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种实时人脸跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S101、通过人脸检测得到人脸的大致位置，将人脸灰度向侧面投影，分析投影的峰点、谷点位置,确定眼睛和嘴的高度，从而确定人脸椭圆的初始参数及初始脸区模板、嘴区；S102、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的中心；S103、旋转然后平移脸区模板,确定处理区域；S104、用旋转角度‑平移量组合修正人脸椭圆参数,作为跟踪帧的初始参数；S105、由前一帧得到人脸椭圆参数，确定嘴区及脸区模板；S106、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的大致中心，如果经形态学处理后在嘴区中找不到嘴，则跟踪失败,当前帧作为检测帧处理；S107、使用前一帧人脸的旋转角度预测当前帧人脸的旋转角度；S108、用精确定位结果修正人脸椭圆参数,作为跟踪结果,并作为下一帧的初始参数。

【技术特征摘要】
1.一种实时人脸跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S101、通过人脸检测得到人脸的大致位置，将人脸灰度向侧面投影，分析投影的峰点、谷点位置,确定眼睛和嘴的高度，从而确定人脸椭圆的初始参数及初始脸区模板、嘴区；S102、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的中心；S103、旋转然后平移脸区模板,确定处理区域；S104、用旋转角度-平移量组合修正人脸椭圆参数,作为跟踪帧的初始参数；S105、由前一帧得到人脸椭圆参数，确定嘴区及脸区模板；S106、对嘴区进行形态学处理，找到嘴的大致中心，如果经形态学处理后在...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹科颖，
申请(专利权)人：邹科颖，
类型：发明
国别省市：江苏,32