【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积变分编码器的人脸跟踪方法
本专利技术涉及人脸跟踪识别领域，更具体地说，本专利技术涉及一种基于卷积变分编码器的人脸跟踪方法。
技术介绍
人脸跟踪是指在连续的视频图像序列中跟踪一个或多个人脸。人脸跟踪在许多场合下都具有非常重要的应用，如智能视频监控、人机交互、出入控制等等。现有的人脸跟踪方法一般都是利用线性判别分析(LDA)来提取人脸特征，进而进行人脸跟踪。这种方式获取的人脸数据与实际的人脸误差较大，人脸跟踪的精度低。而选用基于CVAE方法来解决大范围人脸跟踪问题时，当头部大范围运动，过大的姿态参数变化会降低PF算法的鲁棒性，在长时间跟踪后会产生一定的误差累积。因此，亟需一种基于卷积变分编码器的人脸跟踪方法来解决现有人脸跟踪方法中的缺陷。
技术实现思路
为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于卷积变分编码器的人脸跟踪方法，通过比较目标的分布式表示的距离，在粒子滤波框架下获取目标最佳位置，CVAE可以通过无监督学习获得人脸的分布式表示，并具有很好的泛化能力，在人脸跟PF框架...
【技术保护点】
1.一种基于卷积变分编码器的人脸跟踪方法，其特征在于，具体包括如下步骤：/n步骤一，利用通过在线图像采集系统获取实时脸部、眼部信息，作为自动编码器机训练数据；/n步骤二，将获取的面部影像信息输入值计算机的CVAE系统中，基于CVAE和目标跟踪算法进行大范围人脸跟踪，其中，目标跟踪算法采用PF框架，利用粒子滤波PF的非线性跟踪性获取头部在大范围运动时的姿态参数，并入引入卷积变分自动编码器对参数进行调整；/n步骤三，使用无标注数据的卷积变分自动编码器CAVAE，将输入的人脸图像，转换成一个分布式表示，在编码网络上添加一个约束，使得它生成的隐变量遵循标准正态分布，并通过两个独立的...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积变分编码器的人脸跟踪方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤一，利用通过在线图像采集系统获取实时脸部、眼部信息，作为自动编码器机训练数据；
步骤二，将获取的面部影像信息输入值计算机的CVAE系统中，基于CVAE和目标跟踪算法进行大范围人脸跟踪，其中，目标跟踪算法采用PF框架，利用粒子滤波PF的非线性跟踪性获取头部在大范围运动时的姿态参数，并入引入卷积变分自动编码器对参数进行调整；
步骤三，使用无标注数据的卷积变分自动编码器CAVAE，将输入的人脸图像，转换成一个分布式表示，在编码网络上添加一个约束，使得它生成的隐变量遵循标准正态分布，并通过两个独立的损失项来优化网络，使学习得到的分布式表示结合的PF模型进行人脸的大范围跟踪；
步骤四，利用卷积分自动编码器生成紧凑的表示和重建它们的输入，将其输入转换成编码矢量，其所在的潜在空间为不连续和允许简单的插值两种状态，卷积分自动编码器为不同的类别生成非常不同的μ，将它们聚类在一起并使σ最小，使相同的样本编码本身的变化降低，然后利用卷积分自动编码器...
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