一种基于人脸识别的多特征联合视频追踪方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于人脸识别的多特征联合视频追踪方法及系统。所述方法包括：A1.预处理步骤，其用于进行系统初始化，并建立处理流程；A2.目标识别步骤，其用于利用人脸检测和识别算法从输入的图像序列中找到目标；A3.目标追踪步骤，其使用超过一个跟踪器对所述目标进行联合跟踪。该方法通过应用人脸识别，简化了对特定人的人工搜索过程，同时通过多特征联合跟踪的方式增加了跟踪成功率，尤其是减少了常见的由于目标转身导致的跟踪失败。另外，通过对特征点权重的分配使跟踪器对于目标在一定范围内的姿态改变也有了较强的适应性。

A multi feature joint video tracking method and system based on face recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的多特征联合视频追踪方法及系统
本专利技术涉及一种计算机
，尤其是涉及基于人脸识别的多特征联合视频追踪方法。背景在视频追踪领域，对人的追踪通常有比较重要的意义，尤其是在视频节目制作过程中，无论是使目标人物保持在画面中央的云台摄像机自动控制系统，或是在固定机位中记录目标人物的运动情况的分析系统，都需要追踪系统能对目标进行持续性识别并追踪。在构造较为通用的针对人类目标的视频追踪器的过程中，通常会遇到目标转身的情况，由于一般的追踪器只能使用目标的某一个侧面作为跟踪模板，因此目标转身是一个比较难以处理的情形，然而目标转身这个行为在真实的场景中是非常普遍的，通常情况下的追踪器只能通过光流法判断目标是否移动，但是需要保证没有其他运动目标的干扰，并且如果目标以追踪模板外的其他侧面进行运动的话传统的跟踪器基本上都会跟踪失败。虽然使用深度学习的方法可以将某一个特定人物作为目标进行模型训练，能够解决特定人的跟踪问题，但是一旦该特定人物发生了变化，比如换了衣服，或者要跟踪另外一个人物，这种方法就行不通了。有些跟踪器以变化的模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的多特征联合视频追踪方法，其包括：/nA1.预处理步骤，其用于进行系统初始化，并建立处理流程；/nA2.目标识别步骤，其用于利用人脸检测和识别算法从输入的图像序列中找到目标；/nA3.目标追踪步骤，其使用超过一个跟踪器对所述目标进行联合跟踪。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的多特征联合视频追踪方法，其包括：
A1.预处理步骤，其用于进行系统初始化，并建立处理流程；
A2.目标识别步骤，其用于利用人脸检测和识别算法从输入的图像序列中找到目标；
A3.目标追踪步骤，其使用超过一个跟踪器对所述目标进行联合跟踪。


2.如权利要求1所述的多特征联合视频追踪方法，其中所述目标识别步骤包括：
C1.目标特征计算步骤；
C2.人脸检测与比对步骤；
C3.目标特征提取步骤。


3.如权利要求2所述的多特征联合视频追踪方法，其中所述步骤C1包括：
输入待跟踪目标人物正脸图片；
计算目标人脸特征。


4.如权利要求2所述的多特征联合视频追踪方法，其中所述步骤C2包括：
对所述输入的图像序列进行人脸检测并提取人脸特征点；
将所有人脸与输入的目标人物正脸进行比对，直到匹配成功。


5.如权利要求2所述的多特征联合视频追踪方法，其中所述步骤C3还包括：
将匹配成功的人脸区域进行外扩，所述外扩区域为以人脸检测框边长为半径的圆形，在此圆形范围内提取目标人脸特征点；
以特征点到圆心的距离的反比为权重建立特征映射表。

【专利技术属性】
技术研发人员：赵玺，骆新，王宁，姚威，
申请(专利权)人：北京中广上洋科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11