CN109271883A - 一种融合学习机制的目标跟踪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于结合在线学习与识别算法以及改进的KCF跟踪算法；通过提取稠密光照不变特征的方式提取人脸的IIF光照不变特征，使得人脸识别的结果不受光照变化的影响；同时利用改进的KCF跟踪算法，检测三个尺度大小不同的窗口对目标的响应，选取响应最强烈的尺度窗口作为下一时刻的跟踪窗口，实现尺度自适应的目标跟踪；当目标短暂离开摄像头视域范围时，重新识别目标人脸，重新初始化KCF跟踪器，实现对目标人脸的长期跟踪。

Description

一种融合学习机制的目标跟踪方法
技术领域
本发明涉及图像模式识别领域，涉及图像处理和机器视觉等技术，尤其涉及视频的人脸识别与跟踪处理方法。
技术背景
现在，人脸识别与跟踪在人工智能和机器视觉领域是一个热点问题，具有较高的研究价值，在智能监控、机器人、人机交互等方面有着广泛的应用。视频人脸跟踪的根本任务是在视频序列中检测并识别某个人脸，然后跟踪捕获该人脸的运动轨迹与大小变化。现有的视频人脸跟踪算法主要有CamShift、SURF以及Mean Shift等算法，这些算法虽然在特定环境下能对人脸进行准确地跟踪，但在光照变化强烈的环境下跟踪效果不理想。部分跟踪方法在跟踪前需要手动选取跟踪目标，不能达到自动跟踪目标的效果，并且在跟踪过程中会因为算法的运行速度太慢、视频帧率太低或者目标人脸姿态的改变而导致跟丢目标。
对于视觉跟踪，Joao F提出的KCF跟踪算法具有跟踪速度快、跟踪效果好的特点，但是KCF存在跟踪过程中跟踪框不能自适应尺度的问题，并且KCF只能实现短期跟踪，不能实现长期跟踪，长期跟踪是指当跟踪目标短暂离开摄像头视域范围后，仍能继续跟踪目标。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：光照变化强烈的环境下对人脸的识别效果不好，影响在丢失目标后重新定位目标的正确率；对于跟踪目标的选取通常通过手动选取的方法或者人脸检测的方法，手动选取的方法不能达到自动跟踪目标人脸的效果，而当摄像头视域范围内包含多于1个人时，人脸检测的方法不能确定哪个是跟踪目标；在跟踪过程中跟踪框不能实现尺度自适应；当目标短暂离开摄像头视域范围后不能重新跟踪目标，即不能对目标进行长期的跟踪。
针对以上问题，本发明提出如下技术方案：
一种融合学习机制的目标跟踪方法，先识别视频数据流中的目标人脸，再对目标人脸进行跟踪，达到自动跟踪目标人脸的效果：其特征在于：结合在线人脸学习与识别算法以及改进的KCF跟踪算法对目标人脸进行跟踪；通过提取稠密光照不变特征的方式提取人脸的IIF光照不变特征，使得人脸识别的结果不受光照变化的影响；同时利用改进的KCF跟踪算法，检测三个尺度大小不同的窗口对目标的响应，选取响应最强烈的尺度窗口作为下一时刻的跟踪窗口，实现尺度自适应的目标跟踪；当目标短暂离开摄像头视域范围时，重新识别目标人脸，重新初始化KCF跟踪器，实现对目标人脸的长期跟踪。
进一步的，首先，进行人脸检测，确定目标人脸的位置并提取目标人脸光照不变特征特征；其次，使用IHDR算法增量式地学习由人脸特征向量与对应姓名标签之间的映射关系；然后，检索IHDR树，识别目标人脸，根据目标人脸位置生成一个比目标人脸大的子窗口；最后，用生成的子窗口初始化KCF跟踪器，实现对目标人脸的跟踪。
上述技术方案中，包括如下主要步骤：
步骤S1：打开摄像头，读入视频数据流，使用人脸检测算法检测并定位视频流中的人脸；在复杂背景中识别出人脸；
步骤S2：根据检测到的人脸位置生成一个比目标人脸大的矩形子窗口；
步骤S3：对子窗口中的人脸图片进行预处理，提取人脸特征；
步骤S4：启动IHDR增量学习算法学习人脸的特征向量与姓名标签之间的映射关系，构建IHDR树；
步骤S5：使用人脸检测算法定位并框选出人脸，对框选出的人脸进行预处理，检索IHDR树，识别目标人脸，并输出识别结果；
步骤S6：用识别目标人脸得到的子窗口初始化KCF跟踪器，训练KCF分类器，然后启动KCF跟踪器，对目标人脸进行跟踪。
步骤S7：当跟踪失败或目标人脸短暂离开摄像头时，返回步骤S5，重新识别人脸，当连续3帧识别出目标人脸，则信任识别结果，输出人脸对应的识别结果，执行剩下的步骤，实现对目标的长期跟踪。
指上述技术方案中，步骤S2中生成的子窗口长宽为实际人脸长宽的1.2～1.6倍。
上述技术方案中，步骤S3中预处理包括人脸摆正、椭圆掩膜修正和双边滤波。人脸摆正是指将因人体姿态变化而倾斜的人脸摆正，使左右眼在一个水平面上；椭圆掩膜修正是指将子窗口中除椭圆形人脸以外的区域屏蔽掉，使被屏蔽的部分不参与特征提取，提高算法运行速度与人脸识别率。
上述技术方案中，步骤S4中IHDR算法学习人脸特征的过程是IHDR树构建的过程，其中输入的人脸特征存储于IHDR树的X空间，对应的虚拟标签存储于IHDR树的Y空间，该虚拟标签指向特征对应的识别结果，其学习过程如下：输入待学习的人脸特征向量及姓名，判断是否学习过该姓名，若是，将人脸特征添加到该姓名所属虚拟标签所指向的x聚类子中；若否，判断是否学习过该人脸特征向量，若是，则学习失败，若否，则Y空间虚拟标签加1，X空间生成新的x聚类子，与虚拟标签相对应。
上述技术方案中，步骤S5中预处理与步骤S3中预处理相同，其人脸识别过程就是检索IHDR树的过程：判断是否学习过该人脸特征向量，若是，输出识别结果，若否，识别失败。
上述技术方案中，步骤S6中，在KCF的跟踪过程中设定三个尺度大小不同的窗口，分别计算三个窗口对目标的响应，响应最大的窗口置为下一时刻的跟踪窗口，如此实现尺度自适应跟踪。
上述技术方案中，上述一种融合学习机制的目标跟踪方法，基于Windows 7的32位操作系统下的Visual Studio 2013，以及版本为2.4.9的开源OpenCV库。
上述技术方案中，打开摄像头、视频流的读入、灰度化、双边滤波等都是基于OpenCV的库函数实现的。
相对于现有技术，针对提及的当前人脸跟踪方法存在的问题，本发明提出相应的解决方案。针对采用一种提取稠密光照不变特征的方法，该方法对于光照变化具有不变性，即，不同光照下的同一个目标对应IIF(Illumination Invariant Features)特征具有不变性，使用IIF特征能有效地降低光照变化的影响，解决跟踪过程中易受光照变化影响的问题；针对需要手动选取跟踪目标的问题，采用在线增量式学习方法对非特定目标人脸进行学习，能准确有效地检测出目标人脸，为有效地跟踪奠定基础；针对KCF存在尺度不能自适应且不能长期跟踪等缺陷，采用将检测和跟踪互补，使得跟踪过程能够实现尺度自适应的长期跟踪。该方法具有良好的跟踪效果，可广泛应用于智能监控、机器人、人机交互等方面。
附图说明
图1是本发明融合学习机制的目标跟踪方法流程图。
图2是IHDR树结构示意图；a为IHDR树的拓扑结构，b为带有节点展示的对应配图。
图3是构建IHDR树的流程图。
图4是检索IHDR树的流程图。
图5是KCF目标跟踪过程流程图。
具体实施方式
为了进一步说明本发明的技术方案，下面将结合附图1-5对本方案进行详细地说明。
如图1所示，根据本发明一种融合学习机制的目标跟踪方法，包括如下流程：
步骤S1：打开摄像头，读入视频数据流，使用人脸检测算法检测并定位视频流中的人脸。
人脸检测是指在复杂背景中识别出人脸。本发明使用的是开源的人脸检测库libfacedetection中的frontal_surveillance接口，运行速度为261.1FPS。
步骤S2：根据检测到的人脸位置生成一个比目标人脸大的矩形子窗口。生成的子窗口长宽为实际人脸长宽的1.2～1.6倍。
步骤S3：对子窗口中的人脸图片进行人脸摆正、椭圆掩膜修正以及双边滤波等预处理，对预处理后的图片提取IIF光照不变特征，具体实现方法如下所示：
步骤S31：人脸摆正：首先使用OpenCV自带的人眼检测算法进行人眼对齐，确定左右眼中心坐标；计算左右眼中心坐标连线的倾斜角度，作为人脸的倾斜角度；根据倾斜角度的大小与方向逆方向旋转人脸，将人脸摆正。
步骤S32：椭圆掩膜修正：首先，生成一张与人脸摆正后大小一致的空掩膜，将空掩膜像素置为0；在掩膜中根据人脸位置和大小拟合一个近似人脸的椭圆，将掩膜中椭圆内像素置为128；将生成的椭圆掩膜与摆正后的人脸图像作对应像素的与运算，剔除人脸图像中的背景图像，剩下椭圆人脸图像。
步骤S33：提取人脸图像的IIF光照不变特征。提取IIF特征有如下几个步骤：
步骤S331：将人脸图片灰度化，计算其LSH(Locality Sensitive Histograms)局部敏感直方图。LSH局部敏感直方图较传统直方图的特点是：传统直方图统计的是特定强度值出现频率的整数，而LSH局部敏感直方图引入一个权重参数α|p-q|，α∈(0,1)来表示像素点与目标中心像素点之间的距离关系，其中p为中心像素点，q为第q个像素点，因此当像素点越远离中心像素点时，加权越小，反之加权越大，故而LSH局部敏感直方图统计的是每个像素点加权后的浮点数。
步骤S332：根据公式(1)计算IIF光照不变特征：
其中，Lp是亮度值在区间[1,B]中的像素数；B是亮度值量化的区间b的总数；bp代表像素点p的亮度值Ip所对应的量化bin；k＝0.1是一个经验常量；参数rp通常用来控制区间的长度，我们将rp设置为4；表示在像素点p计算得到的局部敏感直方图。
步骤S4：学习目标人脸特征。学习人脸特征的过程是构建IHDR树的过程，IHDR树的结构示意图如图2所示，其构建IHDR树的流程如图3所示，IHDR树的特征在于：IHDR树包括X空间和Y空间，X空间存储人脸特征向量，对于不同的人脸生成对应的x聚类子；Y空间存储虚拟标签，虚拟标签与x聚类子一一对应，每一个虚拟标签指向对应的姓名标签(识别结果的一种，也可以是其他ID信息)。其具体过程包括如下几个步骤：
步骤S41：输入待学习的人脸特征向量及姓名，判断是否学习过该姓名。
步骤S42：若是，将人脸特征差异添加到该姓名所属虚拟标签所指向的x聚类子中，更新IHDR树。
步骤S43：若否，判断是否学习过该人脸特征向量。给定距离阈值d，距离越小认为特征越相似，当距离小于阈值时，认为是相同的样本特征，。从IHDR树的第一层开始遍历x聚类子，计算待学习的人脸特征向量与x聚类子的欧氏距离D。
步骤S44：若D＜d，则学习失败，表示曾经学习过该人脸，但与所输入的人脸姓名不同。
步骤S45：若D＞d，遍历IHDR树的下一层x聚类子，重复步骤S43中计算欧氏距离的步骤，直至遍历到叶子节点(此节点下再无子节点)，若叶子节点中D＜d，则与步骤S44结果相同。
步骤S46：若叶子节点中D＞d，则Y空间虚拟标签加1，X空间生成新的x聚类子，与此新的虚拟标签相对应，更新IHDR树。
步骤S5：识别目标人脸。人脸识别过程就是检索IHDR树的过程，其流程如图4所示，检索IHDR树包括以下几个步骤：
步骤S51：从IHDR树第一层开始遍历x聚类子，计算待识别的人脸向量与x聚类子的欧氏距离D。
步骤S52：若D＜d，则检索停止，返回该聚类中心对应的Y空间的虚拟标签，输出虚拟标签对应的姓名标签。
步骤S53：若D＞d，则继续向下遍历x聚类子，计算两者之间的欧氏距离D，直至叶子节点，若D＜d，则与步骤S52一致；若在叶子节点中D＞d，则代表IHDR树未曾学习过该人脸，检索失败，人脸识别不成功。
步骤S6：跟踪目标人脸。用识别目标人脸得到的子窗口初始化KCF跟踪器，然后启动KCF跟踪器，对目标人脸进行跟踪。其跟踪过程如流程图5所示，具体操作步骤如下：
步骤S61：用识别目标人脸得到的子窗口初始化KCF跟踪器，生成跟踪窗口(与识别窗口一致)。
步骤S62：训练KCF分类器。定义区域padding，padding以跟踪窗口为中心，大小为跟踪窗口长宽的2.5倍，对区域padding进行循环位移操作，采集正负样本，利用脊回归训练KCF分类器，这个分类器能计算一个小窗口采样的响应。
步骤S62：当第t帧读入时，在第t-1帧区域padding附近采样，用KCF分类器判断每个采样窗口的响应，将响应最强烈的窗口设为第t帧原始跟踪窗口，以原始跟踪窗口的中心为中心，设置两个尺度大于和小于原始跟踪窗口的窗口，计算三个窗口的响应，将响应最大的窗口置为第t时刻的跟踪窗口，如此实现自适应尺度跟踪。
步骤S63：对第t帧跟踪窗口的padding区域进行循环位移操作，采集正负样本，更新KCF分类器。
步骤S7：检测跟踪框边界，当跟踪框边界离开视频边界一定范围内时，修正跟踪框边界；当跟踪框边界离开视频边界超过一定范围时，停止跟踪，返回步骤S5，并顺序执行，重新初始化KCF跟踪器，启动KCF跟踪器，实现长期的目标跟踪。
上述技术方案中，上述一种融合学习机制的目标跟踪方法，基于Windows 732位操作系统下的Visual Studio 2013，以及版本为2.4.9的开源OpenCV库。
上述技术方案中，打开摄像头、视频流的读入、灰度化、双边滤波等都是基于OpenCV的库函数实现的。

Claims (10)

1.一种融合学习机制的目标跟踪方法，先识别视频数据流中的目标人脸，再对目标人脸进行跟踪，达到自动跟踪目标人脸的效果：其特征在于：结合在线人脸学习与识别算法以及改进的KCF跟踪算法对目标人脸进行跟踪；通过提取稠密光照不变特征的方式提取人脸的IIF光照不变特征，使得人脸识别的结果不受光照变化的影响；同时利用改进的KCF跟踪算法，检测三个尺度大小不同的窗口对目标的响应，选取响应最强烈的尺度窗口作为下一时刻的跟踪窗口，实现尺度自适应的目标跟踪；当目标短暂离开摄像头视域范围时，重新识别目标人脸，重新初始化KCF跟踪器，实现对目标人脸的长期跟踪。
2.根据权利要求1所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：首先，进行人脸检测，确定目标人脸的位置并提取目标人脸光照不变特征特征；其次，使用IHDR算法增量式地学习由人脸特征向量与对应姓名标签之间的映射关系；然后，检索IHDR树，识别目标人脸，根据目标人脸位置生成一个比目标人脸大的子窗口；最后，用生成的子窗口初始化KCF跟踪器，实现对目标人脸的跟踪。
3.根据权利要求2所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：包括如下主要步骤：
步骤S1：打开摄像头，读入视频数据流，使用人脸检测算法检测并定位视频流中的人脸；在复杂背景中识别出人脸；
步骤S2：根据检测到的人脸位置生成一个比目标人脸大的矩形子窗口；
步骤S3：对子窗口中的人脸图片进行预处理，提取人脸特征；
步骤S4：启动IHDR增量学习算法学习人脸的特征向量与姓名标签之间的映射关系，构建IHDR树；
步骤S5：使用人脸检测算法定位并框选出人脸，对框选出的人脸进行预处理，检索IHDR树，识别目标人脸，并输出识别结果；
步骤S6：用识别目标人脸得到的子窗口初始化KCF跟踪器，训练KCF分类器，然后启动KCF跟踪器，对目标人脸进行跟踪。
步骤S7：当跟踪失败或目标人脸短暂离开摄像头时，返回步骤S5，重新识别人脸，当连续3帧识别出目标人脸，则信任识别结果，输出人脸对应的识别结果，执行剩下的步骤，实现对目标的长期跟踪。
4.根据权利要求3所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：步骤S2中生成的子窗口长宽为实际人脸长宽的1.2～1.6倍。
5.根据权利要求3所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：步骤S3中预处理包括人脸摆正、椭圆掩膜修正和双边滤波。人脸摆正是指将因人体姿态变化而倾斜的人脸摆正，使左右眼在一个水平面上；椭圆掩膜修正是指将子窗口中除椭圆形人脸以外的区域屏蔽掉，使被屏蔽的部分不参与特征提取，提高算法运行速度与人脸识别率。
6.根据权利要求3所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：步骤S4中IHDR算法学习人脸特征的过程是IHDR树构建的过程，其中输入的人脸特征存储于IHDR树的X空间，对应的虚拟标签存储于IHDR树的Y空间，该虚拟标签指向特征对应的识别结果，其学习过程如下：输入待学习的人脸特征向量及姓名，判断是否学习过该姓名，若是，将人脸特征添加到该姓名所属虚拟标签所指向的x聚类子中；若否，判断是否学习过该人脸特征向量，若是，则学习失败，若否，则Y空间虚拟标签加1，X空间生成新的x聚类子，与虚拟标签相对应。
7.根据权利要求3所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：步骤S5中预处理与步骤S3中预处理相同，其人脸识别过程就是检索IHDR树的过程：判断是否学习过该人脸特征向量，若是，输出识别结果，若否，识别失败。
8.根据权利要求3所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：步骤S6中，在KCF的跟踪过程中设定三个尺度大小不同的窗口，分别计算三个窗口对目标的响应，响应最大的窗口置为下一时刻的跟踪窗口，如此实现尺度自适应跟踪。
9.根据权利要求3所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：上述一种融合学习机制的目标跟踪方法，基于Windows 7的32位操作系统下的Visual Studio 2013，以及版本为2.4.9的开源OpenCV库。
10.根据权利要求3所述的的融合学习机制的目标跟踪方法，其特征在于：打开摄像头、视频流的读入、灰度化、双边滤波等都是基于OpenCV的库函数实现的。
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