一種目標跟蹤方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001 ]本發(fā)明涉及圖像處理領域，具體而言，涉及一種目標跟蹤方法和裝置。
【背景技術】
[0002]目前，人們在外出游玩或者聚會時，會通過手持或者具有云臺支撐的攝像機拍攝視頻，以記錄游玩時的美好景色以及聚會時和家人朋友在一起的快樂時光。
[0003]現有的攝像機在拍攝視頻時，僅可以對拍攝的視頻中出現的人物的人臉進行確認和檢測，但不能對視頻中出現的人物進行跟蹤。在需要對視頻中的人物進行跟蹤拍攝時，只能通過視頻拍攝者自己改變攝像機的拍攝區(qū)域和拍攝角度來對視頻中出現的人物進行跟足示拍攝。
[0004]在對視頻中的人物進行跟蹤拍攝的過程中，只能通過視頻拍攝者人為改變攝像機的拍攝區(qū)域和拍攝角度，而人為拍攝區(qū)域和拍攝角度的控制操作比較隨意，不能保證視頻的拍攝質量。

【發(fā)明內容】

[0005]有鑒于此，本發(fā)明實施例的目的在于提供一種目標跟蹤方法和裝置，使攝像機可以主動跟蹤視頻中需要拍攝的人物，提高攝像機的視頻拍攝質量。
[0006]第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種目標跟蹤方法，包括:
[0007]從拍攝的視頻流中檢測運動目標，其中，所述視頻流包括各個視頻圖像；
[0008]從檢測到的所述運動目標對應的視頻圖像中查找人臉圖像；
[0009]獲取查找到的各個所述人臉圖像對應的人臉跟蹤特征，其中，所述人臉跟蹤特征包括:人臉圖像特征、人臉與攝像機的距離和所述人臉在所述視頻圖像中的持續(xù)存在時間；
[0010]根據各個所述人臉圖像的人臉跟蹤特征，從查找到的各個所述人臉圖像中確定跟蹤目標；
[0011 ] 對所述跟蹤目標進行跟蹤。
[0012]結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，從拍攝的視頻流中檢測運動目標，包括:
[0013]通過前景檢測方法，在預設時間內判斷從拍攝的所述視頻流中是否檢測到運動目標；
[0014]當預設時間內沒有檢測到運動目標時，根據預設拍攝角度調整視頻拍攝范圍；
[0015 ]按照調整后的視頻拍攝沮圍繼續(xù)拍攝視頻流。
[0016]結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，根據各個所述人臉圖像的人臉跟蹤特征，從查找到的各個所述人臉圖像中確定跟蹤目標，包括:
[0017]獲取最近一次跟蹤目標的圖像特征；
[0018]通過對比檢測到的各個所述人臉圖像的圖像特征與最近一次跟蹤目標的圖像特征，判斷檢測到的各個所述人臉圖像中是否具有所述最近一次跟蹤目標；
[0019]如果是，將與所述最近一次跟蹤目標一致的人臉圖像作為跟蹤目標；
[0020]如果否，將在所述視頻流中持續(xù)存在時間大于預設時間長度的人臉圖像作為潛在跟蹤目標；
[0021 ]計算各個所述潛在跟蹤目標的目標穩(wěn)定參數；
[0022]根據計算得到的目標穩(wěn)定參數確定跟蹤目標。
[0023]結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，計算各個所述潛在跟蹤目標的目標穩(wěn)定參數，包括:
[0024]通過公式V = a*D+(l-a)/S計算得到潛在跟蹤目標的目標穩(wěn)定參數V;
[0025]其中，D是作為所述潛在跟蹤目標的人臉與攝像機的距離歸一化后的數值，S是目標位置穩(wěn)定度歸一化后的數值，α為常數。
[0026]結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，對所述跟蹤目標進行跟蹤，包括:
[0027]獲取所述視頻圖像的上一幀視頻圖像；
[0028]根據所述跟蹤目標在所述上一幀視頻圖像中的位置，確定所述視頻圖像的跟蹤目標搜索區(qū)域；
[0029]通過改進的粒子濾波算法，在確定的所述跟蹤目標搜索區(qū)域中確定跟蹤目標的位置，對所述跟蹤目標進行跟蹤。
[0030]結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第五種可能的實施方式，其中，根據所述跟蹤目標在上一幀視頻圖像中的位置，確定所述跟蹤目標跟蹤圖像的跟蹤目標搜索區(qū)域，包括:
[0031 ]從所述上一幀圖像中確定跟蹤目標的位置坐標；
[0032]以所述跟蹤目標的位置坐標為跟蹤目標搜索區(qū)域中心，按照設定的跟蹤目標搜索區(qū)域大小對所述跟蹤目標搜索區(qū)域中心進行擴展，得到待定搜索區(qū)域；
[0033]根據公式C= F(Ppre)-UVclbj對所述待定搜索區(qū)域進行矯正，得到所述視頻圖像中的所述跟蹤目標搜索區(qū)域C，其中，F(Ppre)表示所述待定搜索區(qū)域，Vcam表示攝像機運動向量，Vobj表示跟蹤目標運動向量。
[0034]第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種目標跟蹤裝置，包括:
[0035]運動目標檢測模塊，用于從拍攝的視頻流中檢測運動目標，其中，所述視頻流包括各個視頻圖像；
[0036]人臉圖像查找模塊，用于從檢測到的所述運動目標對應的視頻圖像中查找人臉圖像；
[0037]人臉跟蹤特征獲取模塊，用于獲取查找到的各個所述人臉圖像對應的人臉跟蹤特征，其中，所述人臉跟蹤特征包括:人臉圖像特征、人臉與攝像機的距離和所述人臉在所述視頻圖像中的持續(xù)存在時間；
[0038]跟蹤目標確定模塊，用于根據各個所述人臉圖像的人臉跟蹤特征，從查找到的各個所述人臉圖像中確定跟蹤目標；
[0039]目標跟蹤模塊，用于對所述跟蹤目標進行跟蹤。
[0040]結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式，其中，所述運動目標檢測模塊，包括:
[0041]判斷單元，用于通過前景檢測方法，在預設時間內判斷從拍攝的所述視頻流中是否檢測到運動目標；
[0042]視頻拍攝范圍調整單元，用于當預設時間內沒有檢測到運動目標時，根據預設拍攝角度調整視頻拍攝沮圍；
[0043]視頻流拍攝單元，用于按照調整后的視頻拍攝范圍繼續(xù)拍攝視頻流。
[0044]結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第二種可能的實施方式，其中，所述人臉跟蹤特征獲取模塊，包括:
[0045]特征獲取單元，用于獲取最近一次跟蹤目標的圖像特征；
[0046]最近一次跟蹤目標判斷單元，用于通過對比檢測到的各個所述人臉圖像的圖像特征與最近一次跟蹤目標的圖像特征，判斷檢測到的各個所述人臉圖像中是否具有所述最近一次跟蹤目標；
[0047]第一跟蹤目標確定單元，用于當最近一次跟蹤目標判斷單元的判斷結果為是時，將與所述最近一次跟蹤目標一致的人臉圖像作為跟蹤目標；
[0048]潛在跟蹤目標確定單元，用于當最近一次跟蹤目標判斷單元的判斷結果為否時，將在所述視頻流中持續(xù)存在時間大于預設時間長度的人臉圖像作為潛在跟蹤目標；
[0049]計算單元，用于計算各個所述潛在跟蹤目標的目標穩(wěn)定參數；
[0050]第二跟蹤目標確定單元，用于根據計算得到的目標穩(wěn)定參數確定跟蹤目標。
[0051]結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第三種可能的實施方式，其中，所述計算單元通過公式V = a*D+( l_a)/S計算得到潛在跟蹤目標的目標穩(wěn)定參數V；
[0052]其中，D是作為所述潛在跟蹤目標的人臉與攝像機的距離歸一化后的數值，S是目標位置穩(wěn)定度歸一化后的數值，a為常數。
[0053]結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第四種可能的實施方式，其中，所述目標跟蹤模塊，包括:
[0054]圖像獲取單元，用于獲取所述視頻圖像的上一幀視頻圖像；
[0055]跟蹤目標搜索區(qū)域確定單元，用于根據所述跟蹤目標在所述上一幀視頻圖像中的位置，確定所述視頻圖像的跟蹤目標搜索區(qū)域；
[0056]目標跟蹤單元，用于通過改進的粒子濾波算法，在確定的所述跟蹤目標搜索區(qū)域中確定跟蹤目標的位置，對所述跟蹤目標進行跟蹤。
[0057]結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第五種可能的實施方式，其中，所述跟蹤目標搜索區(qū)域確定單元，包括:
[0058]位置確定子單元，用于從所述上一幀圖像中確定跟蹤目標的位置坐標；
[0059]待定搜索區(qū)域生成子單元，用于以所述跟蹤目標的位置坐標為跟蹤目標搜索區(qū)域中心，按照設定的跟蹤目標搜索區(qū)域大小對所述跟蹤目標搜索區(qū)域中心進行擴展，得到待定搜索區(qū)域；
[0060]所述跟蹤目標搜索區(qū)域確定子單元，用于根據公式C= F(Ppre)-Vdb^所述待定搜索區(qū)域進行矯正，得到所述視頻圖像中的所述跟蹤目標搜索區(qū)域C，其中，F(Ppre)表示所述待定搜索區(qū)域，Vca