[发明专利]一种人脸关键点跟踪方法和装置

权利要求书

1.一种人脸关键点跟踪方法，其特征在于，包括：

在视频流中获取当前需要处理的图像，得到当前帧；

获取当前帧的上一帧图像的人脸关键点坐标、以及所述上一帧图像的人脸关键点坐标的置信度；

在置信度高于预设阈值时，计算所述上一帧图像的人脸关键点坐标的包络框，得到配准坐标框；

确定当前的空闲计算资源不大于设定量时，将所述配准坐标框作为当前帧中人脸关键点的包络框，以推算出该当前帧中人脸关键点的位置，得到当前帧的人脸关键点坐标；

确定当前的空闲计算资源大于设定量时，对当前帧中的人脸位置进行检测，得到检测坐标框，将所述配准坐标框和检测坐标框进行合并，得到目标坐标框，根据所述目标坐标框计算所述当前帧中人脸关键点的位置，得到当前帧的人脸关键点坐标；

根据当前帧的人脸关键点坐标对当前帧进行多人脸识别，以及计算当前帧的人脸关键点坐标的置信度，并返回执行在视频流中获取当前需要处理的图像的步骤，直至视频流中的图像均识别完毕。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述上一帧图像的人脸关键点坐标的包络框，得到配准坐标框，包括：

分别计算所述上一帧图像的人脸关键点坐标中所有横坐标的最小值和最大值，得到最小横坐标和最大横坐标；

分别计算所述上一帧图像的人脸关键点坐标中所有纵坐标的最小值和最大值，得到最小纵坐标和最大纵坐标；

根据所述最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标和最大纵坐标计算所述人脸关键点坐标的包络框，得到配准坐标框。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标和最大纵坐标计算所述人脸关键点坐标的包络框，得到配准坐标框，包括：

根据所述最小横坐标/最大横坐标、以及最小纵坐标/最大纵坐标确定包络框的参照点坐标；

计算所述最大横坐标与最小横坐标的差，得到包络框的宽度；

计算所述最大纵坐标与最小纵坐标的差，得到包络框的高度；

根据所述参照点坐标、宽度和高度绘制包络框，得到配准坐标框。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述最小横坐标/最大横坐标、以及最小纵坐标/最大纵坐标确定包络框的参照点坐标，包括：

将所述包络框左上角作为参照点，并将所述最小横坐标和最小纵坐标作为包络框左上角的坐标；或者，

将所述包络框左下角作为参照点，并将所述最小横坐标和最大纵坐标作为包络框左下角的坐标；或者，

将所述包络框右上角作为参照点，并将所述最大横坐标和最小纵坐标作为包络框左下角的坐标；或者，

将所述包络框右下角作为参照点，并将所述最大横坐标和最大纵坐标作为包络框左下角的坐标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前帧的人脸关键点坐标对当前帧进行多人脸识别之前，还包括：

在置信度低于预设阈值时，对当前帧中的人脸位置进行检测，得到检测坐标框；

根据检测坐标框计算所述当前帧中人脸关键点的位置，得到当前帧的人脸关键点坐标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述配准坐标框和检测坐标框进行合并，得到目标坐标框，包括：

分别计算每个配准坐标框和检测坐标框的重叠率；

根据所述重叠率对配准坐标框和检测坐标框进行筛选，得到目标坐标框。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述重叠率对配准坐标框和检测坐标框进行筛选，得到目标坐标框，包括：

若重叠率大于设定值，则删除对应的检测坐标框，将对应的配准坐标框确定为目标坐标框；若重叠率小于等于设定值，则将对应的检测坐标框和配准坐标框均确定为目标坐标框；或者，

若重叠率大于设定值，则删除对应的配准坐标框，将对应的检测坐标框确定为目标坐标框；若重叠率小于等于设定值，则将对应的检测坐标框和配准坐标框均确定为目标坐标框。