[发明专利]人脸跟踪方法、电子设备及存储介质

说明书

本申请涉及图像处理领域，提供一种人脸跟踪方法、电子设备及存储介质。该方法从视频流的任一帧图像中截取出人脸图像；计算人脸图像与标准人脸图像的相似变换矩阵；基于相似变换矩阵，对任一帧图像进行对齐处理，得到对齐图像；若对齐图像中包含人脸信息，根据对齐图像及相似变换矩阵，确定任一帧图像的目标关键点坐标；对目标关键点坐标进行滤波转换处理，得到任一帧图像在视频流的下一帧图像中的预测人脸坐标。上述方法能够提高人脸跟踪稳定性和及时性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸跟踪方法、电子设备及存储介质。

背景技术

人脸跟踪，是对视频图像中人脸的轨迹进行追踪，并得到每个人在每一帧图像中的人脸坐标框位置的一种技术。

相关技术中，通过对视频流中的每帧图像进行人脸检测，并通过检测到的前后帧人脸位置进行加权平滑处理。然而，由于视频流中的人脸位置是实时发生变动的，导致相关技术中无法确定较为稳定、准确的人脸位置，造成人脸跟踪稳定性较差。此外，通过对前后帧人脸位置进行加权平滑处理需要对前后两帧图像进行人脸检测，需处理的数据量较大，导致人脸跟踪延迟。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种人脸跟踪方法、电子设备及存储介质，能够解决如何提高人脸跟踪稳定性及跟踪及时性的技术问题。

一方面，本申请提出一种人脸跟踪方法，所述人脸跟踪方法包括：从视频流的任一帧图像中截取出人脸图像；计算所述人脸图像与标准人脸图像的相似变换矩阵；基于所述相似变换矩阵，对所述任一帧图像进行对齐处理，得到对齐图像；若所述对齐图像中包含人脸信息，根据所述对齐图像及所述相似变换矩阵，确定所述任一帧图像的目标关键点坐标；对所述目标关键点坐标进行滤波转换处理，得到所述任一帧图像在所述视频流中的下一帧图像的预测人脸坐标。

根据本申请优选实施例，所述从视频流的任一帧图像中截取出人脸图像包括：基于预先训练的人脸检测模型对所述任一帧图像进行检测，确定检测位置；基于所述检测位置，识别所述任一帧图像中的第一人脸检测框的原始尺寸；基于第一预设比例对所述原始尺寸进行调整，得到目标尺寸；根据所述目标尺寸与所述原始尺寸的尺寸差值、以及所述检测位置，识别目标位置；从所述任一帧图像中截取与所述目标位置对应的区域作为所述人脸图像。

根据本申请优选实施例，所述尺寸差值包括高度差值及宽度差值，所述目标位置包括多个目标点，所述根据所述目标尺寸与所述原始尺寸的尺寸差值、以及所述检测位置，识别目标位置包括：从所述第一人脸检测框中确定具有最小横坐标值及最小纵坐标值坐标点作为第一坐标点，并确定具有最大横坐标值及最大纵坐标值的坐标点作为第二坐标点，第一坐标点包括第一横坐标值及第一纵坐标值，第二坐标点包括第二横坐标值及第二纵坐标值；计算所述宽度差值与预设数值的宽度比值，并计算所述高度差值与所述预设数值的高度比值；根据所述第一横坐标值与所述宽度比值的差值、所述第一纵坐标值与所述高度比值的差值生成与所述第一坐标点对应的目标点，并根据所述第二横坐标值与所述宽度比值的总和、所述第二纵坐标值与所述高度比值的总和生成与所述第二坐标点对应的目标点。

根据本申请优选实施例，所述计算所述人脸图像与标准人脸图像的相似变换矩阵包括：基于预先训练的第一人脸关键点检测模型对所述人脸图像进行检测，得到第一关键点坐标；根据所述第一关键点坐标及所述标准人脸图像的标准人脸坐标，生成所述相似变换矩阵。

根据本申请优选实施例，在根据所述对齐图像及所述相似变换矩阵，确定所述任一帧图像的目标关键点坐标之前，所述方法还包括：从所述第一关键点检测模型中提取判别网络；基于获取到的训练图像对所述判别网络进行参数调整，得到人脸判别模型；基于所述人脸判别模型对所述对齐图像进行判别，得到判别结果。