[发明专利]一种基于压缩感知外观模型的人脸跟踪方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知外观模型的人脸跟踪方法，具有以下有益效果：1)通过AMM检测弥补了(稀疏)粒子滤波跟踪的缺陷，使跟踪的效率得到提高，降低了丧失重要信息的几率；2)通过对AMM的预测结果和跟踪后的拟合结果的分析，实时更新外观模型的外观参数并通过新得到类haar特征训练分类器，使跟踪效率得到显著提高并且降低了算法的复杂程度；3)通过稀疏表达解决了在人脸跟踪时出现的人脸闭合情以及光照变化情况，从而通过AMM进行检测时能够较好的表现纹理特征，充分利用了人脸信息，并且通过降维处理降低了算法的复杂程度。本发明提供的基于压缩感知外观模型的人脸跟踪系统，具有上述人脸跟踪方法相同的有益效果。

主权项

一种基于压缩感知外观模型的人脸跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：在AMM中通过目标对象确定一人脸模型，根据所述人脸模型在输入的前一帧视频图像中检测获得人脸位置；根据所述人脸模型在所述人脸位置上提取特征点，并通过例子滤波计算所述特征点附近的一个单位矩形框内的类haar特征，据其进行分类器的训练；通过训练后的分类器预测后一帧视频图像中的人脸位置，并通过AMM中的外观模型对其进行人脸拟合；对预测结果和拟合结果进行相似度分析，并根据分析结果对所述人脸模型的外观参数进行更新。