[发明专利]基于高斯肤色模型和特征分析的人脸检测与跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种在视频序列中人脸检测及跟踪的方法，特别涉及一种基于高斯肤色模型和特征分析的检测方法及改进CAMShift跟踪方法。

背景技术

人脸分析技术，包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别和表情分析等分支，是近年来计算机视觉领域与图像处理领域研究的重大课题。人脸检测是指在输入的静态或动态图像中确定所有人脸(如果存在)的位置、大小和姿态的过程；人脸跟踪是指在输入图像序列中确定人脸的运动轨迹及大小变化的情况。作为人脸分析技术中的关键环节，人脸检测与跟踪在智能人机交互、安全监控、视频会议、医疗诊断及基于内容的图像存储与检索等方面具有广阔的发展前景和应用价值。

人脸检测问题的基本思想是通过特征知识或统计学习的方法实现，前者主要利用人脸的几何形状、肤色、纹理、结构及轮廓等特征作为主要识别条件，将人脸图像视为高维向量，通过高维空间中信号分布的检测实现人脸的监测；后者将人脸检测问题归结为从模式样本中区分人脸与非人脸的模式识别，通过训练进行分类。目前常用的人脸检测方法主要包括以下几类：基于先验知识的方法(董立新.基于先验知识的人脸检测算法研究与应用[J].数字技术与应用，2010：73-74.)，基于特征不变性的方法(杜庚.基于尺度不变特征的人脸识别[D]，北京：北京邮电大学，2010)，基于模板匹配的方法(XIE Yu xiang，WANG Wei wei，LUAN Xi dao，Face recognition using skin color and template matching[J].Computer Engineering & Science，2008，30(6)：54-59)，神经网络方法(袁崇涛，基于神经网络的人脸识别算法研究[D]，大连：大连理工大学，2006)，基于肤色模型的方法(Qi Sun，Yingchun Liu，Yunhua Zhang，Donghe Yang.Face tracking based on skin color and α-β-γFilter[A].China-Ireland International Conference on Information and Communications Technologies 2008.Beijing，2008：1-4.)。

人脸跟踪是指对于给定的视频序列，根据前帧定位好的人脸，结合视频中运动对象的特点，在后续帧中捕捉人脸的运动信息。目前常用的跟踪技术包括以下几类：基于模型的跟踪方法(G.D.Hager，P.N.Belhumeur.Efficient region tracking with parametric models of geometry and illumination.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1998，20(10)：1025-1039.)，基于运动信息的跟踪方法，基于色彩信息的跟踪方法(刘明宝，姚鸿勋，高文.彩色图像的实时人脸跟踪方法.计算机学报，1998，21(6)：527-531)，基于人脸局部特征的跟踪方法(P.M.Antoszczyszyn，J.M.Hannah，P.M.Grant.Tracking of the motion of important facial features in model based coding.Signal Processing，1998，66(2)：249-260.)。

目前采用的基于肤色模型的人脸检测方法，算法容易执行，但对环境亮度变化较为敏感，并且容易受到背景类肤色物体的干扰，使检测结果的准确性降低；基于模板的方法具有较强的鲁棒性，但模板匹配过程运算量大，检测速度慢，此外，当出现人脸姿态变化(比如仰头或者侧脸情况)时，识别精度会大大降低；在处理视频目标检测问题时，常用CAMShift算法进行目标跟踪，提高处理速度，但出于视频人脸检测的特殊性，对跟踪算法的搜索窗口定位准确性有更高的要求，传统CAMShift算法难以满足要求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：

(1)人脸检测算法对背景噪声及亮度变化敏感的问题；

(2)人脸检测算法运行速度慢，难以实现视频检测的问题；

(3)视频中存在人脸姿态变化(仰头或侧脸)时的识别问题。

本发明的技术方案：基于高斯肤色模型和特征分析的人脸检测与跟踪方法，包括以下步骤：