[发明专利]一种基于S-TLD的川金丝猴面部检测和追踪方法

摘要

本发明公开了一种基于S‑TLD的川金丝猴面部检测和追踪方法，属于图像处理领域。所述发明包括获取川金丝猴的肤色和毛色图片，确定川金丝猴的面部特征库，使用SVM分类器对所述面部特征库中的特征进行优化，得到优化后的SVM网络模型，获取待识别的视频图像，结合所述SVM模型，在所述视频图像中对川金丝猴进行定位，基于TLD理论对定位后的川金丝猴进行追踪。通过使用备用分类器SVM，使得该追踪方法在背景复杂、目标运动幅度大或重新回到视频中的情况下有较高的追踪精度。同时针对金丝猴自身的特性，如复杂的面部纹理特征、动作极其敏捷迅速。本发明使用了LBP算子提取金丝猴面部特征，使得在光照变化、面部多尺度变化的情况下保证了追踪的正确性和速度。

主权项

1.一种基于S‑TLD的川金丝猴面部检测和追踪方法，其特征在于，所述基于S‑TLD的川金丝猴面部检测和追踪方法，包括：获取川金丝猴的肤色和毛色图像，确定川金丝猴的面部特征库；使用SVM分类器对所述面部特征库中的特征进行优化，得到优化后的SVM网络模型；获取待识别的视频图像，结合所述SVM网络模型，在所述视频图像中对川金丝猴进行定位，基于TLD理论对定位后的川金丝猴进行追踪；所述S‑TLD具体是指SVM和TLD，支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析；TLD(Tracking‑Learing‑Detection)是一种视频追踪算法，其算法思想就是把追踪器和检测器结合使用，同时加入机器学习来提高结果的准确度，具体分为追踪模块、学习模块和检测模块；所述获取川金丝猴的肤色和毛色图像，确定川金丝猴的面部特征库，包括：获取川金丝猴的肤色和毛色图像，对所述肤色和毛色图像进行72色RGB‑HSV量化，对量化后的颜色进行统计归类，确定最大输出量化区间范围；基于所述最大输出量化区间范围，构建肤色区域查找表以及毛色区域查找表；根据所述肤色区域查找表和所述毛色区域查找表中的量化区间，基于图像分割原理提取金丝猴面部特征，构建川金丝猴的面部特征库。