[发明专利]一种结合人脸匹配的长时间多目标跟踪方法及系统

说明书

本发明涉及一种结合人脸匹配的长时间多目标跟踪方法及系统，本发明与现有技术相比增加了跟踪器睡眠状态，我们不再使用根据质量删除跟踪器的机制，而是让质量低的跟踪器进入睡眠状态。只有当处于睡眠状态的跟踪器数目太多时，才将最老的跟踪器删除。当新的人脸被探测到时，我们首先检查这个人脸是否属于当前正处于活跃状态的跟踪器，然后检查是否属于睡眠状态的跟踪器。如果是，重新启用此跟踪器，并将其设为活跃状态。同时，本发明增加了人脸特征提取，人脸特征提取大大提高了判断两幅人脸是否属于同一个人的准确度。有了比较高的准确度，复活跟踪器就变得有很高的价值，使得长时间跟踪成为可能。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种结合人脸匹配的长时间多目标跟踪方法及系统。

背景技术

随着人工智能的迅猛发展，围绕着人脸识别技术的应用场景在不断地增加，比如人脸支付，机场/高铁站内的人证合一验证等。而在安防系统中，以人脸为核心的视频结构化处理，可以在银行、机场、商场、市场等人流密集的公共场所对人群进行监控，实现人流自动统计、基于人脸属性的分析、以及特定人物的自动识别和跟踪。

在实际的监控中，受到视频质量、复杂的光线环境、复杂的人脸角度等因素，在视频中抓取到的人脸存在模糊、角度过大、面部过暗/过亮等情况，直接影响基于人脸熟悉分析的准确性，以及针对特定人物的识别和跟踪的准确性。另一方面，如果实时抓取到的人脸直接进行属性分析，人脸识别等处理，而不做跟踪和选脸的处理，会产生大量的人脸图片，没法进行人流量统计，而且大大增加服务器的计算能力，降低了处理的效率，非常容易得到错误的结果，降低结构化处理的实用性。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种结合人脸匹配的长时间多目标跟踪方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一方面，本发明提供一种结合人脸匹配的长时间多目标跟踪方法，包括以下步骤：

步骤1，初始化帧计数器，获取视频帧，进行人脸检测，提取特征向量并保存，同时为检测到的每张人脸创建跟踪器，并设置跟踪器状态为活跃状态；

步骤2，获取下一视频帧，帧计数器加1；

步骤3，利用已有跟踪器与视频帧中人脸进行匹配，若匹配则利用视频帧中的人脸更新相应的跟踪器，同时将未匹配到人脸的跟踪器状态设置为睡眠状态；

步骤4，判断帧计数器是否达到预设值，若是则重置帧计数器并执行步骤5，否则跳转至步骤2；

步骤5，对当前视频帧重新进行人脸检测，并提取特征向量，将检测到的人脸依次与活跃状态跟踪器、睡眠状态跟踪器进行匹配，若匹配到活跃状态跟踪器，则利用该人脸更新相应跟踪器，若匹配到睡眠状态跟踪器，则将该跟踪器状态修改为活跃状态并利用该人脸更新该跟踪器，否则为新检测到人脸创建跟踪器，并跳转至步骤2。

进一步，该方法还包括在为检测到人脸创建跟踪器时，为每个跟踪器建立一缓冲器，并初始化跟踪器的存活时间，所述缓冲器用于保存跟踪器跟踪的每一视频帧中人脸的质量、人脸的位置信息或人脸特征向量。

进一步，在进行跟踪器与人脸匹配时，包括：

活跃状态跟踪器与检测到的人脸的匹配：判断检测到的人脸位置与跟踪器跟踪的人脸位置是否一致，若检测到的人脸位置位于所述跟踪器窗口内且检测到的人脸与跟踪器跟踪的人脸重合面积超过预设阈值，则认为跟踪器与检测到的人脸匹配；

若匹配不到活跃跟踪器，则提取人脸图片的特征向量，判断检测到的人脸的特征向量和睡眠状态跟踪器跟踪的人脸特征向量的距离是否小于预设阈值，若小于预设阈值，则认为跟踪器与检测到的人脸匹配。

进一步，所述步骤3和步骤4之间还包括，判断跟踪器数量是否达到上限值，若达到上限值，则删除存活时间最长的处于睡眠状态的跟踪器。