CN111144319A - 用于k12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法 - Google Patents

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曾金云
喻建斌
温志杭
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Abstract

本发明公开了用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，建立行人的原始人像模板特征数据；对原始人像模板特征数据内已知人员的身份进行标注，并自动重建生成人脸特征数据模型；获取当前多监控视频流数据；对当前多监控视频流数据进行行人检测，获取行人的人脸特征数据；获取到的行人的人脸特征数据与自动重建生成人脸特征数据模型进行匹配；匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据；根据提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域；根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪。从而提高对跟踪对象进行跟踪的精准度。

Description

用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法
技术领域
本发明涉及多视频人员跟踪技术领域，具体为一种用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法。
背景技术
视频监控一直是社会安防体系不可缺少的一部分,随着社会的高速发展、监控范围的不断扩大,视频监控智能化迫在眉睫。而在一些重要场所,对同一地点进行多视角的行人监控十分必要。因此,多摄像头下的行人跟踪已成为计算机视觉领域的一个重要研究内容。而传统的视屏监控，往往存在，在监控目标时，容易出现目标跟丢，且无法重新识别目标的缺陷。
发明内容
本发明目的在于提供一种用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，以便提高对跟踪对象进行跟踪的精准度。
本发明所述一种用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，包括以下步骤：
建立行人的原始人像模板特征数据；
对原始人像模板特征数据内已知人员的身份进行标注，并自动重建生成人脸特征数据模型；
获取当前多监控视频流数据；
对当前多监控视频流数据进行行人检测，获取行人的人脸特征数据；
获取到的行人的人脸特征数据与自动重建生成人脸特征数据模型进行匹配；
如匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据；
根据提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域；
根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪。
本发明所述一种用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，通过建立行人的原始人像模板特征数据；对原始人像模板特征数据内已知人员的身份进行标注，自动重建生成人脸特征数据模型；获取当前多监控视频流数据；对当前多监控视频流数据进行行人检测，获取行人的人脸特征数据；获取到的行人人脸特征数据与自动重建生成人脸特征数据模型进行匹配；如匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据；根据提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域；根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪。根据人脸特征数据模型，提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域，由监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪，完成视频人员的自动识别定位跟踪，解决工作人员在困乏或者精神不集中等条件下标注跟踪对象可能存在失误的问题，提高了跟踪的精准度。
附图说明
图1为本发明一种用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，一种用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，包括以下步骤：
建立行人的原始人像模板特征数据；
对原始人像模板特征数据内已知人员的身份进行标注，并自动重建生成人脸特征数据模型；
获取当前多监控视频流数据；
对当前多监控视频流数据进行行人检测，获取行人的人脸特征数据；
获取到的行人的人脸特征数据与自动重建生成人脸特征数据模型进行匹配；
如匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据；
根据提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域；
根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪。
通过建立行人的原始人像模板特征数据；对原始人像模板特征数据内已知人员的身份进行标注，自动重建生成人脸特征数据模型；获取当前多监控视频流数据；对当前多监控视频流数据进行行人检测，获取行人的人脸特征数据；获取到的行人人脸特征数据与自动重建生成人脸特征数据模型进行匹配；如匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据；根据提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域；根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪。根据人脸特征数据模型，提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域，由监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪，完成视频人员的自动识别定位跟踪，解决工作人员在困乏或者精神不集中等条件下标注跟踪对象可能存在失误的问题，提高了跟踪的精准度。
行人的原始数据包括行人的视频数据以及图像数据。自动重建生成人脸特征数据模型为自动重建生成人脸二维或三维特征数据模型。自动重建生成人脸特征数据的计算方式如下：
Figure BDA0002342389620000041
其中，F表示人脸特征，O表示行人的原始数据，k表示行人的原始数据项。
如匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据为如匹配成功，则提取当前行人的人脸二维或三维特征数据。
根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪，其进行融合的计算方式如下：
Figure BDA0002342389620000042
其中，T表示人脸特征融合，V表示原始的多监控视频流数据，
Figure BDA0002342389620000043
表示表示多监控视频流的前置特征数据。
提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域，由监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪，完成视频人员的自动识别定位跟踪，解决工作人员在困乏或者精神不集中等条件下标注跟踪对象可能存在失误的问题，防止跟踪人员的丢失，提高了跟踪的精准度。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，其特征在于,包括以下步骤：
建立行人的原始人像模板特征数据；
对原始人像模板特征数据内已知人员的身份进行标注，并自动重建生成人脸特征数据模型；
获取当前多监控视频流数据；
对当前多监控视频流数据进行行人检测，获取行人的人脸特征数据；
获取到的行人的人脸特征数据与自动重建生成人脸特征数据模型进行匹配；
如匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据；
根据提取当前行人的人脸特征数据匹配行人出现的监控区域；
根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪。
2.根据权利要求1所述用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，其特征在于,所述行人的原始数据包括行人的视频数据以及图像数据。
3.根据权利要求1所述用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，其特征在于, 自动重建生成人脸特征数据模型为自动重建生成人脸二维或三维特征数据模型。
4.根据权利要求3所述用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，其特征在于, 自动重建生成人脸特征数据的计算方式如下：
Figure RE-456635DEST_PATH_IMAGE001
其中，F表示人脸特征，O表示行人的原始数据，k表示行人的原始数据项。
5.根据权利要求4所述用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，其特征在于, 如匹配成功，则提取当前行人的人脸特征数据为如匹配成功，则提取当前行人的人脸二维或三维特征数据。
6.根据权利要求1所述用于K12教育阶段基于人脸识别的多视频人员跟踪方法，其特征在于, 根据监控区域的位置关系以及行人移动方向进行预判，在其他监控区域位置出现时，进一步提取该行人的人脸特征，并与之前提取的人脸特征进行融合，并继续跟踪，其进行融合的计算方式如下：
Figure RE-877252DEST_PATH_IMAGE002
其中，T表示人脸特征融合，V表示原始的多监控视频流数据，
Figure RE-694030DEST_PATH_IMAGE003
表示多监控视频流的前置特征数据。
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