人脸跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及计算机视觉跟踪技术领域，具体公开一种人脸跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，在初始位置的人脸框内均匀撒点，初始化需要跟踪的点集，形成初始帧；步骤2，利用光流法对人脸框中的所有点进行光流跟踪，获得每个被跟踪点下一时刻的新位置；步骤3，基于所述新位置估算出下一时刻人脸框的位置，同时再根据预测点的位置可估算下一时刻人脸框的大小，获得人脸尺度的变化。本发明专利技术具有使得人脸跟踪过程更加的鲁棒与实用，提高了人脸跟踪的速度及准确度，同时对资源配置要求低，降低了成本的有益效果。

Face Tracking Method and System

The invention relates to the field of computer vision tracking technology, and specifically discloses a face tracking method, which includes the following steps: step 1, evenly scattering points in the initial position of the face frame, initializing the set of points to be tracked and forming the initial frame; step 2, using optical flow method to track all points in the face frame, and obtaining the new position of each tracked point at the next moment; Based on the new position, the position of the face frame at the next moment can be estimated, and then the size of the face frame at the next moment can be estimated according to the position of the predicted point, and the change of face scale can be obtained. The invention has the advantages of making the face tracking process more robust and practical, improving the speed and accuracy of face tracking, low requirements for resource allocation, and reducing the cost.

【技术实现步骤摘要】
人脸跟踪方法及系统
本专利技术涉及计算机视觉
，特别涉及一种人脸跟踪方法及系统。
技术介绍
人脸跟踪作为个体识别中一个重要技术手段，由于其直观性，目前已经越来越受到重视，同时其应用也越来越广泛。人脸跟踪过程主要涉及到两个方面的技术：人脸分析与目标跟踪。首先需要在图像中定位出人脸的区域，然后基于该区域提取人脸的相应特征，并进行目标跟踪的过程。目前现有的人脸跟踪技术主要分为两个类别：基于人脸关键点的跟踪和基于人脸区域图像的跟踪。第一种跟踪方法主要基于在人脸上提取得到的关键点，对这些关键点进行特征点的跟踪，从而实现人脸的跟踪。这种方法需要在定位出人脸后，再进一步提取人脸的关键点，然后再进行跟踪，在步骤上多了一个环节，其缺点是速度慢。另一种基于人脸区域图像的跟踪方法，其实质就是将人脸当成一种统一的物体类别，然后进行跟踪。通常这类方法基于在线学习来实现，通过在线不断更新优化模型来完成跟踪的过程，相对之前的方法更加的复杂，因此需要更多的计算资源，其缺点是对计算资源要求较高。基于此，本专利技术提出一种可运行在嵌入式低配置板卡上的快速人脸跟踪方法，以适用于机器人等诸多领域中对特定人脸进行长期的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在初始位置的人脸框内均匀撒点，初始化需要跟踪的点集，形成初始帧；步骤2，利用光流法对人脸框中的所有点进行光流跟踪，获得每个被跟踪点下一时刻的新位置；步骤3，基于所述新位置估算出下一时刻人脸框的位置，同时再根据预测点的位置可估算下一时刻人脸框的大小，获得人脸尺度的变化。

【技术特征摘要】
1.一种人脸跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在初始位置的人脸框内均匀撒点，初始化需要跟踪的点集，形成初始帧；步骤2，利用光流法对人脸框中的所有点进行光流跟踪，获得每个被跟踪点下一时刻的新位置；步骤3，基于所述新位置估算出下一时刻人脸框的位置，同时再根据预测点的位置可估算下一时刻人脸框的大小，获得人脸尺度的变化。2.如权利要求1所述的人脸跟踪方法，其特征在于，所述步骤2中，所述光流跟踪包括前向光流及后向光流，用于剔除跟踪错误的光流点。3.如权利要求2所述的人脸跟踪方法，其特征在于，所述步骤2包括：所述初始位置的点集经过前向光流跟踪后获取新位置的点集；对新位置的点集进行后向光流跟踪；统计得到点集跟踪的误差。4.如权利要求1所述的人脸跟踪方法，其特征在于，还包括以下步骤：进行最邻近比较，截取前一帧的人脸框区域与当前帧的人脸框区域进行特征的相似度比较，判断所跟踪的人脸框区域是否正确。5.如权利要求4所述的人脸跟踪方法，其特征在于，采用像素平均值、方差以及EOH特征进行最邻近比较。6.一种人脸跟踪系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜楠，邹风山，杨奇峰，刘晓帆，宋健，潘鑫，
申请(专利权)人：沈阳新松机器人自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21