【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸跟踪
，特别涉及一种基于人脸检测和跟踪截取人脸图像的方法和装置。
技术介绍
随着安全需求的提高，人流量统计、人员特征识别、人脸识别技术等商业价值已经开始显露，并逐步开始应用。人脸检测和人脸跟踪作为这些任务的重要环节，具有非常重要的作用和意义。近年来，研究人员在这一领域投入了大量的时间和精力，致力于开发出快速准确的人脸检测方法和跟踪方法。人脸检测是指在给定的图片中确定出人脸的位置及大小的过程。目前，常用的人脸检测方法是基于Haar特征和Boosted级联的人脸检测方法。该算法的核心思想是通过迭代选出多个具有不同分类能力的弱分类器进行组合形成强分类器，并由多个强分类器先后顺序组合起来形成级联分类器，作为最终的人脸检测器。人脸跟踪是指在输入图像序列中确定某个人脸的运动轨迹及大小变化的过程。人脸跟踪技术具有重要的潜在应用价值，它作为自动人脸识别、视频检索、视频监控等领域中的一项关键技术，受到研究者的普遍重视。目前，常用的人脸跟踪方法有mean-shift算法、cam-shift算法、粒子滤波器等等。然而，通常情况下，人脸跟踪的目标在移动过程中，目...
【技术保护点】
一种基于人脸检测和跟踪截取人脸图像的方法，其特征在于，所述方法包括：采用级联分类器对待检测图像进行人脸检测；当检测到人脸目标时，使用均值跟踪算法对所述人脸目标进行人脸跟踪；当所述人脸目标离开检测区域时，在人脸检测和人脸跟踪的各个帧上，根据目标的位置判断同一帧内的人脸检测与人脸跟踪是否对应同一个人脸目标，选出人脸检测与人脸跟踪对应同一个人脸目标的各个帧；在选出的各个帧中，计算同一帧内人脸检测的窗口与人脸跟踪的窗口的重合度，比较计算得到的所有重合度，将重合度最大的帧上人脸检测得到的人脸图像作为截取的人脸图像。
【技术特征摘要】
1.一种基于人脸检测和跟踪截取人脸图像的方法，其特征在于，所述方法包括: 采用级联分类器对待检测图像进行人脸检测； 当检测到人脸目标时，使用均值跟踪算法对所述人脸目标进行人脸跟踪； 当所述人脸目标离开检测区域时，在人脸检测和人脸跟踪的各个帧上，根据目标的位置判断同一帧内的人脸检测与人脸跟踪是否对应同一个人脸目标，选出人脸检测与人脸跟踪对应同一个人脸目标的各个帧； 在选出的各个帧中，计算同一帧内人脸检测的窗口与人脸跟踪的窗口的重合度，比较计算得到的所有重合度，将重合度最大的帧上人脸检测得到的人脸图像作为截取的人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当检测到人脸目标时，使用均值跟踪算法对所述人脸目标进行跟踪，包括: 当检测到人脸目标时，估计所述人脸目标在下一帧出现的位置； 计算每个估计的位置的权重，对计算出的所有权重求取权重平均值； 根据所述权重平均值获取对应的位置，按照获取的所述位置对所述人脸目标进行人脸跟踪。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在人脸检测和人脸跟踪的各个帧上，根据目标的位置判断同一帧内的人脸检测与人脸跟踪是否对应同一个人脸目标，包括: 在人脸检测和人脸跟踪的每个帧上，计算该帧内人脸检测的目标位置的左上角顶点与人脸跟踪的目标位置的左上角顶点之间的距离，并且计算该帧内人脸检测窗口边长与人脸跟踪窗口边长的比值，当所 述距离小于等于预设的距离阈值且所述比值小于等于预设的比值阈值时，判定该帧内的人脸检测与人脸跟踪对应同一个人脸目标。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 当根据目标的位置判断出某一帧内的人脸检测与人脸跟踪对应同一个人脸目标时，将该帧内人脸跟踪得到的人脸图像替换为人脸检测得到的人脸图像，以替换后的人脸图像继续进行人脸跟踪。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 当根据目标的位置判断出某一帧内的人脸检测与人脸跟踪对应不同的人脸目标时，将该帧内人脸检测到的人脸图像作为新的人脸目标，对所述新的人脸目标启动人脸跟踪。6.一种...
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