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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210421774.6 (22)申请日 2022.04.21 (71)申请人 宜宾电子科技大 学研究院 地址 644000 四川省宜宾市翠屏区临港经 济开发区港园路西段9号208号 (72)发明人 张林 何建 (74)专利代理 机构 成都智言知识产权代理有限 公司 51282 专利代理师 李勇 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种低光照下的人脸跟踪方法 (57)摘要 本发明属于安防监控技术领域, 本发 明提供 一种低光照下的人脸跟踪 方法, 用于解决传统的 人脸跟踪方法容易受光照、 遮挡和目标移动干扰 的问题。 本发明, 将LBP纹理特征融入进传统的 CAMSh ift算法, 且将改进的CAMSh ift算法融入 进TLD算法; 同时, 将马尔科夫预测融入进算法 中, 通过对目标运动方向的预测, 缩小目标检测 区域; 将改进的CAMSh ift算法和马尔科夫方向 预测融入进TLD算法中, 实现了目标的长期跟踪 和跟踪窗口的自适应控制。 采用本发明的方案, 克服了光照和遮挡干扰对跟踪算法的影 响; 克服 了因目标的快速移动导致跟踪失败的难题; 提高 了人脸跟踪的准确率和实时性。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 114694232 A 2022.07.01 CN 114694232 A 1.一种低光照下的人脸跟踪方法, 其特 征在于: 包括以下步骤: 步骤一: 读取需要跟踪的视频流, 进行初始化; 步骤二: 基于前一帧图像的目标位置, 通过TLD跟踪模块找到当前帧图像的跟踪的目标 的位置区域; 步骤三: 通过TLD检测模块在目标的位置区域内搜索目标 人脸; 步骤四: 在目标的位置区域内未搜索到目标人脸的图像帧, 采用马尔科夫预测器进行 人脸位置的预测, 得到预测值; 并通过TLD检测模块进行全局检测, 直到检测到目标人脸为 止, 并将检测到目标 人脸时的预测值作为输出 结果进行TLD跟踪模块的更新; 对于在目标的位置区域内搜索到目标人脸的图像帧, 将得到的跟踪结果作为输出, 对 TLD跟踪模块进行 更新; 步骤五: 对上述 步骤二至步骤四进行循环, 直到 视频流结束为止 。 2.根据权利要求1所述一种低 光照下的人脸跟踪方法, 其特征在于: 所述步骤一初始化 包括: 将TLD检测模块和TLD跟踪模块初始化, 找到第一帧图像中所跟踪的目标的位置并进 行标记。 3.根据权利要求1所述一种低光照下的人脸跟踪方法, 其特征在于: 所述TLD检测模块 包括: 采用CAMShift算法得到跟踪的目标的位置区域的颜色直方图, 并获得颜色特征的概率 分布图; 采用LBP算法对跟踪的目标的位置区域中各个纹理级别像素的个数进行统计, 并采用 直方图的形式表示出来, 并将其反向投影得到纹 理特征的概率分布图; 将LBP算法得到的纹理特征的概率分布图与CAMShift算法得到的颜色特征的概率分布 图进行融合 运算, 得到灰度图。 4.根据权利要求3所述一种低光照下的人脸跟踪方法, 其特征在于: 所述TLD检测模块 还包括: 构建扫描窗口: 基于步骤一初始化时标定的跟踪的人脸目标的尺寸, 对灰度图中跟踪 的目标的位置区域进行扫描窗口构建; 筛选扫描窗口: 基于前一帧图像中的目标位置, 以概率方式对当前帧图像中目标区域 中的扫描窗口进行筛 选; 测试扫描窗口: 将得到的扫描窗口送入方差分类器中, 并基于实验得到的扫描阈值来 对扫描窗口中的图像块进行判断, 将大于扫描阈值的图像块保留, 小于或等于扫描阈值的 滤除掉; 将通过方差分类器的扫描窗口送入集合分类器中, 并通过扫描阈值条件进行判断, 滤 除掉不满足扫描阈值条件的扫描窗口中的图像块; 将通过集合分类器的扫描窗口送入最近邻分类器, 对扫描窗口中的图像块进行归一化 处理, 并与步骤一初始化时标定的跟踪的人脸 目标进行匹配, 给出图像块正负样本的判定 结果, 计算出相似度; 基于实验得到的相似度阈值, 保留相似度大于或等于相似度阈值的扫描框中的图像 块, 滤除掉 不满足的; 得到检测模块的结果: 将通过依次通过方差分类器、 集合分类器和最近邻分类器的扫权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114694232 A 2描窗口输出, 并与跟踪模块得到的结果相结合, 得到在当前帧中跟踪的最终结果; 循环对下一帧图像进行处 理, 直到最后一帧图像处 理完毕为止 。 5.根据权利要求4所述一种低 光照下的人脸跟踪方法, 其特征在于: 所述最近邻分类器 包括: 采用LBP旋转 不变模式对其进行计算, 得到LBP特 征图像; 对得到的LBP特 征图像进行 灰度归一 化计算; 通过 下式进行相关相似度的计算: S+为目标模型的正样本最相邻相似度, S‑为目标模型中负样本最近邻的相似度, Sr为相 关相似度, 其取值范围为0到1之间, 在取值范围内, 当相关相 似度的值越大, 表明该样本代 表目标的可信度就越大; 对相似度大于相似度阈值的图像块进行聚类, 通过跟踪模块对其进行跟踪, 确定跟踪 结果, 并在学习模块的约束下进行 更新; 否则, 将小于相似度阈值的图像块滤除掉。 6.根据权利要求1所述一种低光照下的人脸跟踪方法, 其特征在于: 利用LBP算法对当 前帧图像中各个纹理级别像素 的个数进行统计, 采用直方图表示, 并将其反向投影得到纹 理特征概率分布图。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114694232 A 3
专利 一种低光照下的人脸跟踪方法
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