实时鲁棒的人脸追踪显示方法及系统

1.一种实时鲁棒的人脸追踪显示方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)输入视频图像，在人脸检测的基础上对视频中的人脸进行追踪， 获得人脸信息；将当前帧的人脸位置信息与前帧人脸位置信息进行比较，根 据比较结果，平滑当前帧的人脸位置信息；
(2)根据当前帧中的人脸大小与位置，在当前帧图像中确定需要显示 的目标区域；
(3)根据确定的目标区域，将输入图像中目标区域的图像放缩到输出 图像的大小。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)进一步包括： 根据前帧人脸信息，判断当前帧的人脸信息的变化，并根据变化幅度更新所 述需要显示的目标区域。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断步骤，如果判断 到变化幅度属于微小变化，则不更新所述需要显示的目标区域；
所述微小变化的判断步骤，包括：
设前帧人脸信息参数为(x′center，y′center，width′，height′)，当前帧人脸信息参数 为(xcenter，ycenter,width，height)，则归一化后的中心差别为：
${\mathrm{dif}}_c=2\sqrt{{(x_{\mathrm{center}}-x_{\mathrm{center}}^{\prime })}^2+{(y_{\mathrm{center}}-y_{\mathrm{center}}^{\prime })}^2}/(\mathrm{width}+\mathrm{widt}{h}^{\prime });$
归一化后的大小差别为：
difs＝(width-width′)/width，如果difc≤Th1且difs≤Th2，则确定前后两帧属于 微小变化，其中，Th1和Th2是阈值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：
(11)由摄像头实时输入视频图像；
(12)在未获取跟踪目标前，逐帧搜索图像，检测人脸的存在；
(13)如果在某帧图像检测到一个或多个人脸，则在接下来的后续帧中 跟踪这些人脸，并对跟踪到的人脸进行检测和验证，判断前面的检测结果是 否是真的人脸；
(14)如果在某个位置连续多帧都检测到人脸后，确定该位置存在人脸， 如果场景中存在有多个人脸，则挑选出最大的人脸开始跟踪；
(15)在后续帧中持续跟踪该人脸，如果相邻帧中后一帧与前一帧的跟 踪结果的相似度过低，则停止跟踪；如果某个跟踪目标所在区域长时间未检 测到正面直立人脸，则停止跟踪该目标；前一个跟踪目标停止跟踪后，在后 续图像中回到步骤(12)重新进行人脸检测，直到找到新的人脸，跟踪新的 人脸。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平滑当前帧的人脸位 置信息的步骤，包括：
建立一个人脸信息队列；
如果队列中没有储存人脸信息，则将当前输入信息作为输出；
如果队列中储存了人脸信息，则获取当前输入信息与队列中储存的人脸 信息均值的平方差，并将归一化后的平方差与预设阈值比较，如果大于阈值， 则自动将队列清空，并将输入作为输出位置；如果不大于阈值，则采用平均 后的结果作为输出。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述确定需要显 示的目标区域，包括确定目标区域的长和宽，其中长和宽成比例，宽度取为： min(wfα，βws n-1，rs/outputWoutput)
其中，wf为人脸大小，α为目标区域的最终大小与人脸大小的比例系数， ws n-1为前帧显示区域宽度，β为放缩因子，Woutput为输出显示图像， rs/output＝ws/Woutput
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述确定需要显 示的目标区域，包括自动平移目标区域，使得其范围位于输入图像范围内。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：通过 预设缩放因子，根据图像放缩算法，将输入图像中目标区域的图像逐渐放缩 到输出图像的大小。
9.一种实时鲁棒的人脸追踪显示系统，其特征在于，包括人脸信息获 取模块、处理显示模块，其中：
所述人脸信息获取模块，包括：
人脸追踪单元，用于输入视频图像，在人脸检测的基础上对视频中的人 脸进行追踪，获得人脸信息；
所述处理显示模块，包括：
目标区域确定单元，用于根据当前帧中的人脸大小与位置，在当前帧图 像中确定需要显示的目标区域；
图像缩放单元，用于根据确定的目标区域，将输入图像中目标区域的图 像放缩到输出图像的大小；
所述人脸信息获取模块，进一步包括：
人脸平滑单元，用于将当前帧的人脸位置信息与前帧人脸位置信息进行 比较，根据比较结果，平滑当前帧的人脸位置信息。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述目标区域确定单元， 进一步用于根据前帧人脸信息，判断当前帧的人脸信息的变化是否属于微小 变化，如果是，则不更新所述需要显示的目标区域；
判断所述微小变化，包括：
设前帧人脸信息参数为(x′center，y′center，width′，height)，当前帧人脸信息参数 为(xcenter，ycenter，width，height)，则归一化后的中心差别为：
${\mathrm{dif}}_c=2\sqrt{{(x_{\mathrm{center}}-x_{\mathrm{center}}^{\prime })}^2+{(y_{\mathrm{center}}-y_{\mathrm{center}}^{\prime })}^2}/(\mathrm{width}+\mathrm{widt}{h}^{\prime });$
归一化后的大小差别为：
difs＝(width-width′)/width，如果difc≤Th1且difs≤Th2，则确定前后两帧属于 微小变化，其中，Th1和Th2是阈值。
11.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述目标区域确定单元， 在确定需要显示的目标区域的大小时，包括确定目标区域的长和宽，其中长 和宽成比例，宽度取为：min(wfα，βws n-1，rs/outputWoutput)，
其中，wf为人脸大小，α为目标区域的最终大小与人脸大小的比例系数， ws n-1为前帧显示区域宽度，β为放缩因子，Woutput为输出显示图像， rs/output＝ws/Woutput；
所述目标区域确定单元，在确定需要显示的目标区域的范围时，包括自 动平移目标区域，使得其范围位于输入图像范围内。
12.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述图像缩放单元，通过 预设缩放因子，根据图像放缩算法，将输入图像中目标区域的图像逐渐放缩 到输出图像的大小。

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