[发明专利]基于Struck跟踪算法的人脸图像识别与视频片段截取方法

说明书

基于Struck跟踪算法的人脸图像识别与视频片段截取方法，属于人脸识别领域。当今大部分地区对天网工程视频数据的追溯仍停留在人力查找阶段，监控数据处理效率低下的问题的问题。一种基于Struck跟踪算法的人脸图像识别与视频片段截取方法。使用AdaBoost方法结合Haar‑like特征检测人脸后自动地初始化Struck跟踪器，对跟踪器截取的图像帧序列进行预处理，增量PCA方法提取序列的特征后以One‑classSVM作为检索分类器，实现输入指定图像后输出视频内容中与之相关的视频片段的目标。本发明的基于人脸图像的视频检索方法，能够在指定时间段内判断目标是否出现，并输出检索的相关视频片段。

技术领域

本发明涉及一种人脸图像识别方法。特别涉及一种基于Struck跟踪算法的人脸图像识别方法。

背景技术

由于天网工程的开展，公安部门已经掌握了大部分的监控摄像头。这些摄像头每天产生视频数据的数量级非常大。虽然海量的视频数据是公共安全的一个重要保障，然而想要利用人力在视频信息中找到特定的目标，存在耗时长，主观判断性强，容错率低等问题。

因此，需要一种可以准确、快速地找到目标的自动化方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决当今大部分地区对天网工程视频数据的追溯仍停留在人力查找阶段，监控数据处理效率低下的问题的问题，而提出一种基于Struck跟踪算法的人脸图像识别与视频片段截取方法。

一种基于Struck跟踪算法的人脸图像识别与视频片段截取方法，所述方法通过以下步

骤实现：

步骤一、使用AdaBoost方法结合Haar-like特征检测视频中人脸数据；

步骤二、利用检测到的人脸数据自动地初始化Struck跟踪器，利用跟踪器进行跟踪得到人脸图像序列；

步骤三、对跟踪器截取的人脸图像帧序列进行预处理；

步骤四、为人脸图像建立特征空间并用One-classSVM分类；实现输入指定图像的序

列的特征后输出视频内容中与之相关的视频片段的目标。

本发明的有益效果为：

本发明是基于人脸图像的视频检索方法，能够在指定时间段内判断目标是否出现，并输出检索的相关视频片段。基于人脸图像的视频检索方式，采用Struck跟踪算法。Struck算法是一种可在线学习的计算机视觉跟踪算法。结合AdaBoost算法可以自动初始化跟踪器，此外AdaBoost与跟踪器同时运行，可以提高跟踪准确性。

若跟踪器丢失当前目标，也能及时检测下一个目标，提高了片段截取的效率。

具体实施方式

具体实施方式一：

本实施方式的基于Struck跟踪算法的人脸图像识别与视频片段截取方法，所述方法通

过以下步骤实现：

步骤一、使用AdaBoost方法结合Haar-like特征检测视频中人脸数据；

步骤二、利用检测到的人脸数据自动地初始化Struck跟踪器，利用跟踪器进行跟踪得到人脸图像序列；

步骤三、对跟踪器截取的人脸图像帧序列进行预处理；

步骤四、为人脸图像建立特征空间并用One-classSVM分类；实现输入指定图像的序列的特征后输出视频内容中与之相关的视频片段的目标。

具体实施方式二：