视频监控场景下基于深度学习的多人脸跟踪  

作　　者：李荔[1] 瞿洪桂 高珊珊 

机构地区：[1]国家信息中心软件评测中心,北京市100000 [2]北京中电兴发科技有限公司,北京市100095

出　　处：《电子技术与软件工程》2021年第6期138-141,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFC0807000)。

摘　　要：本文为了对视频监控场景下的多人脸目标进行准确跟踪,减少过程中的ID切换,提高跟踪持续性,提出了基于深度学习的跟踪方法。该方法首先使用改进的SSH人脸检测网络进行人脸检测,再通过基于MobileFaceNets和Arcface的特征提取网络进行人脸深度特征提取,同时提取人脸方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征,与深度特征融合为一个特征;使用融合特征相似度矩阵和交并比(Intersection over Union,IoU)矩阵进行人脸和轨迹的匈牙利匹配,结合卡尔曼滤波算法实现多人脸跟踪。实验证明,该方法能有效减少跟踪中的ID切换,提高视频监控场景下多人脸跟踪的准确性。

关 键 词：多目标跟踪 人脸跟踪 人脸检测 图像处理 深度学习 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]