人脸追踪方法与装置.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910143243.3 (22)申请日 2019.02.26 (71)申请人 北京海益同展信息科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技术 开发区科创十一街18号院2号楼6层 601 (72)发明人 陈佳斌陈孟飞 (74)专利代理机构 北京律智知识产权代理有限 公司 11438 代理人 袁礼君阚梓瑄 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06K 9/00(2006.01) (54)发明名称 人脸追踪方法与装置 (57)摘要 本公开提。

2、供一种人脸追踪方法与装置。 人脸 追踪方法包括： 根据初始目标帧的人脸检测结果 设置追踪器的数量和第一入参； 获取待追踪目标 帧的人脸检测框以及每个所述追踪器对所述待 追踪目标帧预测的人脸预测框； 根据所述人脸预 测框与所述人脸检测框的重叠度确定与第n个人 脸检测框对应的人脸预测框n， 以及所述人脸预 测框n对应的追踪器n， n1； 将所述第n个人脸检 测框的数据作为所述第一入参输入所述追踪器n 并记录所述第n个人脸检测框的数据。 本公开提 供的人脸追踪方法可以提高人脸追踪的准确度。 权利要求书2页 说明书9页 附图6页 CN 111612813 A 2020.09.01 CN 1116128。

3、13 A 1.一种人脸追踪方法， 其特征在于， 包括： 根据初始目标帧的人脸检测结果设置追踪器的数量和第一入参； 获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个所述追踪器对所述待追踪目标帧预测的人 脸预测框； 根据所述人脸预测框与所述人脸检测框的重叠度确定与第n个人脸检测框对应的人脸 预测框及其对应的追踪器， n1； 将所述第n个人脸检测框的数据作为所述第一入参输入所述追踪器n并记录所述第n个 人脸检测框的数据。 2.如权利要求1所述的人脸追踪方法， 其特征在于， 所述根据所述人脸预测框与所述人 脸检测框的重叠度确定与第n个人脸检测框对应的人脸预测框n以及所述人脸预测框n对应 的追踪器n包括： 遍历所述。

4、人脸检测框， 确定每个所述人脸检测框重叠的人脸预测框； 计算所述第n个人脸检测框重叠的人脸预测框与所述第n个人脸检测框的重叠度； 将所述重叠度超过第一预设值的人脸预测框标记为人脸预测框n； 确定所述人脸预测框n对应的所述追踪器n， 将所述追踪器n与所述第n个人脸检测框匹 配。 3.如权利要求2所述的人脸追踪方法， 其特征在于， 如果第n个人脸检测框对应多个重 叠度超过所述第一预设值的人脸预测框， 将重叠度最大的人脸预测框标记为人脸预测框n。 4.如权利要求1所述的人脸追踪方法， 其特征在于， 所述根据初始目标帧的人脸检测结 果设置追踪器的数量和第一入参包括： 对所述初始目标帧进行人脸识别， 确。

5、定人脸检测框的位置和数量； 根据所述人脸检测框的数量设置追踪器的数量； 将每个人脸检测框的数据对应输入每个追踪器作为所述追踪器的所述第一入参。 5.如权利要求1所述的人脸追踪方法， 其特征在于， 所述获取待追踪目标帧的人脸检测 框以及每个所述追踪器对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框包括： 对所述待追踪目标帧进行人脸识别， 确定人脸检测框； 将所述待追踪目标帧作为第二入参输入每个追踪器并更新每个追踪器， 获取每个追踪 器根据所述第一入参和所述第二入参对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框。 6.如权利要求1所述的人脸追踪方法， 其特征在于， 在将所述第n个人脸检测框的数据 作为所述第一入参输入所述追。

6、踪器n并记录所述第n个人脸检测框的数据之后还包括： 遍历所述追踪器， 更新未匹配人脸检测框的追踪器的失误参数； 使用新建追踪器替换失误参数符合预设条件的追踪器， 所述新建追踪器的第一入参为 未匹配追踪器的人脸检测框的数据。 7.如权利要求6所述的人脸追踪方法， 其特征在于， 所述更新未匹配人脸检测框的追踪 器的失误参数包括对所述失误参数加一， 所述预设条件包括所述失误参数大于第二预设 值。 8.一种人脸追踪装置， 其特征在于， 包括： 追踪器设置模块， 设置为根据初始目标帧的人脸检测结果设置追踪器的数量和第一入 参； 权利要求书 1/2 页 2 CN 111612813 A 2 追踪器更新模块。

7、， 设置为获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个所述追踪器对所述 待追踪目标帧预测的人脸预测框； 追踪器匹配模块， 设置为根据所述人脸预测框与所述人脸检测框的重叠度确定与第n 个人脸检测框对应的人脸预测框n， 以及所述人脸预测框n对应的追踪器n， n1； 追踪器校正模块， 设置为将所述第n个人脸检测框的数据作为所述第一入参输入所述 追踪器n并记录所述第n个人脸检测框的数据。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器； 以及 耦合到所属存储器的处理器， 所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令， 执行如权利要求1-7任一项所述的人脸追踪方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储。

8、有程序， 该程序被处理器执行时实现如权利要 求1-7任一项所述的人脸追踪方法。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111612813 A 3 人脸追踪方法与装置 技术领域 0001 本公开涉及人工智能技术领域， 具体而言， 涉及一种人脸追踪方法与装置。 背景技术 0002 人脸追踪常用于海关、 机场、 银行、 电视电话会议等场合， 与基于指纹、 视网膜、 虹 膜、 DNA等其它人体生物特征识别系统相比， 人脸追踪技术更为直接、 友好， 不会对用户造成 心理障碍。 0003 随着人工智能技术的发展， 越来越多的人脸追踪过程开始通过实现人脸追踪算法 的追踪器来完成。 虽然目前人脸追踪算法取得了一系。

9、列进步， 但在实际场景中仍面临很多 困难， 例如在追踪一段时间后， 经常出现偏移， 进而造成追踪失误甚至追踪失败。 因此， 需要 一种能够长时间保持追踪准确度的人脸追踪方法。 0004 需要说明的是， 在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理 解， 因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。 发明内容 0005 本公开的目的在于提供一种人脸追踪方法与人脸追踪装置， 用于至少在一定程度 上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的人脸追踪准确度随时间降低的问题。 0006 根据本公开实施例的第一方面， 提供一种人脸追踪方法， 包括： 根据初始目标帧的 人脸检测结果设置。

10、追踪器的数量和第一入参； 获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个所 述追踪器对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框根据所述人脸预测框与所述人脸检测框 的重叠度确定与第n个人脸检测框对应的人脸预测框n， 以及所述人脸预测框n对应的追踪 器n， n1将所述第n个人脸检测框的数据作为所述第一入参输入所述追踪器n并记录所述 第n个人脸检测框的数据。 0007 在本公开的一种示例性实施例中， 所述根据所述人脸预测框与所述人脸检测框的 重叠度确定与第n个人脸检测框对应的人脸预测框n以及所述人脸预测框n对应的追踪器n 包括： 0008 遍历所述人脸检测框， 确定每个所述人脸检测框重叠的人脸预测框； 0009 计算。

11、所述第n个人脸检测框重叠的人脸预测框与所述第n个人脸检测框的重叠度； 0010 将所述重叠度超过第一预设值的人脸预测框标记为人脸预测框n； 0011 确定所述人脸预测框n对应的所述追踪器n， 将所述追踪器n与所述第n个人脸检测 框匹配。 0012 在本公开的一种示例性实施例中， 如果第n个人脸检测框对应多个重叠度超过所 述第一预设值的人脸预测框， 将重叠度最大的人脸预测框标记为人脸预测框n。 0013 在本公开的一种示例性实施例中， 所述根据初始目标帧的人脸检测结果设置追踪 器的数量和第一入参包括： 0014 对所述初始目标帧进行人脸识别， 确定人脸检测框的位置和数量； 说明书 1/9 页 4。

12、 CN 111612813 A 4 0015 根据所述人脸检测框的数量设置追踪器的数量； 0016 将每个人脸检测框的数据对应输入每个追踪器作为所述追踪器的所述第一入参。 0017 在本公开的一种示例性实施例中， 所述获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个 所述追踪器对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框包括： 0018 对所述待追踪目标帧进行人脸识别， 确定人脸检测框； 0019 将所述待追踪目标帧作为第二入参输入每个追踪器并更新每个追踪器， 获取每个 追踪器根据所述第一入参和所述第二入参对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框。 0020 在本公开的一种示例性实施例中， 在将所述第n个人脸检测框的数据。

13、作为所述第 一入参输入所述追踪器n并记录所述第n个人脸检测框的数据之后还包括： 0021 遍历所述追踪器， 更新未匹配人脸检测框的追踪器的失误参数； 0022 使用新建追踪器替换失误参数符合预设条件的追踪器， 所述新建追踪器的第一入 参为未匹配追踪器的人脸检测框的数据。 0023 在本公开的一种示例性实施例中， 所述更新未匹配人脸检测框的追踪器的失误参 数包括对所述失误参数加一， 所述预设条件包括所述失误参数大于第二预设值。 0024 根据本公开实施例的第二方面， 提供一种人脸追踪装置， 包括： 0025 追踪器设置模块， 设置为根据初始目标帧的人脸检测结果设置追踪器的数量和第 一入参； 00。

14、26 追踪器更新模块， 设置为获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个所述追踪器对 所述待追踪目标帧预测的人脸预测框； 0027 追踪器匹配模块， 设置为根据所述人脸预测框与所述人脸检测框的重叠度确定与 第n个人脸检测框对应的人脸预测框n， 以及所述人脸预测框n对应的追踪器n， n1； 0028 追踪器校正模块， 设置为将所述第n个人脸检测框的数据作为所述第一入参输入 所述追踪器n并记录所述第n个人脸检测框的数据。 0029 根据本公开的第三方面， 提供一种人脸追踪装置， 包括： 存储器； 以及耦合到所属 存储器的处理器， 所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令， 执行如上述任意 一项所述。

15、的方法。 0030 根据本公开的第四方面， 提供一种计算机可读存储介质， 其上存储有程序， 该程序 被处理器执行时实现如上述任意一项所述的人脸追踪方法。 0031 本公开实施例通过在每次更新追踪器之前使用人脸检测数据校正对应追踪器， 可 以有效克服追踪器在人脸追踪过程中发生的追踪结果偏移问题， 提高人脸追踪的准确度。 0032 应当理解的是， 以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的， 并不 能限制本公开。 附图说明 0033 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分， 示出了符合本公开的实施 例， 并与说明书一起用于解释本公开的原理。 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本公。

16、开 的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据 这些附图获得其他的附图。 0034 图1是本公开示例性实施例中人脸追踪方法的流程图。 说明书 2/9 页 5 CN 111612813 A 5 0035 图2是步骤S102的子流程图。 0036 图3是一个实施例中步骤S102的示意图。 0037 图4是一个实施例中步骤S104的示意图。 0038 图5是步骤S106的子流程图。 0039 图6是重叠度的示意图。 0040 图7是本公开又一个实施例的示意图。 0041 图8是本公开再一个实施例的流程图。 0042 图9是本公开一个示例性实施例中一种人脸追。

17、踪装置的方框图。 0043 图10是本公开一个示例性实施例中一种电子设备的方框图。 0044 图11是本公开一个示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图。 具体实施方式 0045 现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。 然而， 示例实施方式能够以多种形 式实施， 且不应被理解为限于在此阐述的范例； 相反， 提供这些实施方式使得本公开将更加 全面和完整， 并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。 所描述的特征、 结 构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。 在下面的描述中， 提供许 多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。 然而， 本领域技术人员将意识到。

18、， 可 以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多， 或者可以采用其它的方 法、 组元、 装置、 步骤等。 在其它情况下， 不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而 使得本公开的各方面变得模糊。 0046 此外， 附图仅为本公开的示意性图解， 图中相同的附图标记表示相同或类似的部 分， 因而将省略对它们的重复描述。 附图中所示的一些方框图是功能实体， 不一定必须与物 理或逻辑上独立的实体相对应。 可以采用软件形式来实现这些功能实体， 或在一个或多个 硬件模块或集成电路中实现这些功能实体， 或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器 装置中实现这些功能实体。 0047 下面结合附。

19、图对本公开示例实施方式进行详细说明。 0048 图1示意性示出本公开示例性实施例中人脸追踪方法的流程图。 参考图1， 人脸追 踪方法100可以包括： 0049 步骤S102， 根据初始目标帧的人脸检测结果设置追踪器的数量和第一入参； 0050 步骤S104， 获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个所述追踪器对所述待追踪目 标帧预测的人脸预测框； 0051 步骤S106， 根据所述人脸预测框与所述人脸检测框的重叠度确定与第n个人脸检 测框对应的人脸预测框n， 以及所述人脸预测框n对应的追踪器n， n1； 0052 步骤S108， 将所述第n个人脸检测框的数据作为所述第一入参输入所述追踪器n并 记录。

20、所述第n个人脸检测框的数据。 0053 在本公开实施例中， 步骤S104步骤S108循环运行， 以实现长时间人脸追踪。 0054 本公开实施例通过在每次更新追踪器之前使用人脸检测数据校正对应追踪器， 可 以有效克服追踪器在人脸追踪过程中发生的追踪结果偏移问题， 提高人脸追踪的准确度。 0055 下面， 对人脸追踪方法100的各步骤进行详细说明。 说明书 3/9 页 6 CN 111612813 A 6 0056 在步骤S102， 根据初始目标帧的人脸检测结果设置追踪器的数量和第一入参。 0057 图2是步骤S102的子流程图。 0058 参考图2， 步骤S102可以包括： 0059 步骤S10。

21、21， 对初始目标帧进行人脸识别， 确定人脸检测框的位置和数量； 0060 步骤S1022， 根据人脸检测框的数量设置追踪器的数量； 0061 步骤S1023， 将每个人脸检测框的数据对应输入每个追踪器作为追踪器的第一入 参。 0062 图3是一个实施例中步骤S102的示意图。 0063 以图3为例， 使用预设算法对初始目标帧进行人脸识别， 可以根据人脸检测结果确 定5个人脸检测框A1A3的位置。 在本公开实施例中， 使用基于深度学习的目标检测算 法YOLO算法进行人脸识别， 借助其检测速度快的优点。 但是在本公开的其他实施例中， 本领域技术人员可以自行设置人脸识别算法和工具， 本公开不以此为。

22、限。 0064 人脸检测框的生成可以基于用户对目标人脸的设置。 例如， 虽然初始目标帧中存 在多个人脸， 但是设置为仅对其中的若干个目标人脸进行跟踪， 例如1个或2个， 此时， 可以 生成对应数量个人脸检测框， 以标注目标人脸的位置。 0065 确定人脸检测框(目标人脸)的数量与位置后， 根据人脸检测框的数量对应设置追 踪器队列中包括的追踪器数量与识别符(例如为5个， 分别为追踪器1追踪器5)， 将人脸检 测框与追踪器匹配， 将追踪器1追踪器5的第一入参对应设置为人脸检测框A1A3的数 据。 在本公开实施例中， 人脸检测框的数据包括坐标和长宽， 本领域技术人员可以通过多种 方式记录人脸检测框的。

23、坐标和长宽， 例如相对坐标。 0066 值得一提的是， 在本公开实施例中， 将输入追踪器的追踪目标信息称为第一入参， 将待追踪的图像帧称为第二入参。 除此之外， 追踪器的种类不限、 其他参数不限。 0067 在步骤S104， 获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个所述追踪器对所述待追踪 目标帧预测的人脸预测框。 0068 初始化追踪器队列以及各追踪器后， 可以顺次对多个目标帧进行分析识别以实现 人脸追踪。 0069 获取到待追踪目标帧后， 可以首先使用上述预设人脸识别算法对待追踪目标帧进 行人脸识别， 方式与步骤S102中一致， 于此不再赘述。 同时， 可以将待追踪目标帧作为第二 入参输入各追踪。

24、器， 更新各追踪器以获取各追踪器对待追踪目标帧预测的人脸预测框。 人 脸预测框的数量通常与追踪器的数量相同， 是各追踪器根据其第一入参(追踪目标数据)和 第二入参(待追踪目标帧)运行预设追踪算法综合计算得出。 0070 在本公开实施例中， 追踪器的预设追踪算法为MEDIANFLOW算法， 这种算法能够在 运动是可预测和小规模的时候达到良好的追踪效果。 0071 图4是一个实施例中步骤S104的示意图。 0072 参考图4， 由于待追踪目标帧中各人脸的位置可能发生变动， 追踪器输出的人脸预 测框B1B3会与标识实际人脸位置的人脸检测框A1A3存在误差。 这种误差发生积累会导 致追踪器的准确度越来。

25、越差。 0073 在步骤S106， 根据所述人脸预测框与所述人脸检测框的重叠度确定与第n个人脸 检测框对应的人脸预测框n， 以及所述人脸预测框n对应的追踪器n， n1。 说明书 4/9 页 7 CN 111612813 A 7 0074 图5是步骤S106的子流程图。 0075 参考图5， 在本公开实施例中， 步骤S106可以包括： 0076 步骤S1061， 遍历所述人脸检测框， 确定每个所述人脸检测框重叠的人脸预测框； 0077 步骤S1062， 计算所述第n个人脸检测框重叠的人脸预测框与所述第n个人脸检测 框的重叠度； 0078 步骤S1063， 将所述重叠度超过第一预设值的人脸预测框标。

26、记为人脸预测框n； 0079 步骤S1064， 确定所述人脸预测框n对应的所述追踪器n， 将所述追踪器n与所述第n 个人脸检测框匹配。 0080 图6是重叠度的示意图。 0081 参考图6， 重叠度(IOU)是检测定位精度的概念， 在本公开实施例中表示人脸检测 框A和人脸预测框B之间重叠的部分AB占A或B(A与B形状相同大小相等)的比例。 重叠度越 高， 表示人脸预测框的预测越准确。 0082 参考图4和图6， 可以遍历每个人脸检测框， 确定与各人脸检测框有重叠的人脸预 测框。 由于本次的人脸检测框与图3中所示的人脸检测框并无直接联系， 为准确判断人脸识 别符， 需要找到一个人脸检测框对应的人。

27、脸预测框， 再根据人脸预测框对应的追踪器的识 别符确定该人脸检测框的对应的人脸识别符。 0083 在图4所示的实施例中， 人物位置稀疏， 每个人脸检测框均只与一个人脸预测框重 叠， 此时可判断重叠度是否超过预设值(例如为60或80)。 如果一个人脸预测框与一个 人脸检测框的重叠度超过预设值， 可以判断该人脸检测框与该人脸预测框对应， 该人脸预 测框对应的追踪器与该人脸检测框匹配。 0084 图7是本公开又一个实施例的示意图。 0085 参考图7， 当人物位置稠密时， 一个人脸检测框A1有可能存在多个重叠的人脸预测 框B1B3。 此时， 可以计算各人脸预测框与该人脸检测框的重叠度， 将重叠度大于。

28、预设值的 多个人脸预测框B1、 B2中重叠度最大的人脸预测框B1与该人脸检测框A1匹配， 进而将人脸 预测框B1对应的追踪器与人脸检测框A1匹配。 0086 在步骤S108， 将所述第n个人脸检测框的数据作为所述第一入参输入所述追踪器n 并记录所述第n个人脸检测框的数据。 0087 步骤S108可以理解为将所有已匹配的人脸检测框与追踪器对应设置， 使用人脸检 测框的数据作为追踪器的第一入参， 替换之前用于人脸识别的第一入参， 以在下一次更新 追踪器时获得更准确的人脸预测结果。 执行步骤S108后， 可以返回步骤S104继续获取下一 个待预测目标帧， 获取下一个待预测目标帧的人脸检测框， 更新各。

29、追踪器， 获取下一个待预 测目标帧的人脸预测框。 此时， 各追踪器的第一入参已经被更新为最新的人脸检测框的数 据， 输出的人脸预测框不积累上次人脸预测框的误差， 能够时时保持较小的追踪误差。 0088 即， 通过在每次输出人脸预测框之前使用最近一帧的人脸检测框更新追踪器的第 一入参， 可以使追踪器每次的预测结果均是基于最新检测数据而来， 避免了基于初始目标 帧的人脸预测框随着图像增多偏移越来越大， 有效提高了追踪器进行人脸追踪的准确度。 0089 以上实施例均是基于追踪器输出的人脸预测框与实际的人脸识别框重叠度大于 第一预设值、 能够一一匹配的情况。 在其他一些实施例中， 追踪器输出的人脸预测。

30、框还有可 能与人脸识别框位置差别较大， 造成追踪失败。 说明书 5/9 页 8 CN 111612813 A 8 0090 图8是本公开再一个实施例的流程图。 0091 参考图8， 在步骤S108之后， 还可以包括： 0092 步骤S110， 遍历追踪器， 更新未匹配人脸检测框的追踪器的失误参数； 0093 步骤S112， 使用新建追踪器替换失误参数符合预设条件的追踪器， 新建追踪器的 第一入参为未匹配追踪器的人脸检测框的数据。 0094 在遍历人脸检测框后， 有可能存在未能匹配的人脸检测框与人脸预测框， 此时可 以更新该追踪器的失误参数。 在一些实施例中， 失误参数可以为自然数， 更新未匹配。

31、人脸检 测框的追踪器的失误参数包括对失误参数加一； 在其他一些实施例中， 失误参数也可以为 布尔值。 0095 当失误参数为自然数时， 可以设置第二预设值作为追踪器淘汰参数。 当一个追踪 器的失误参数大于等于该第二预设值(例如为3)时， 将该追踪器移出追踪器队列， 并新建追 踪器， 使用未匹配人脸预测框的人脸识别框的数据作为第一入参输入该新建追踪器。 如果 存在多个需要移出的追踪器， 则在移出之后对应各未匹配人脸预测框的人脸识别框新建追 踪器， 过程同步骤S102。 0096 当失误参数为布尔值或不设置失误参数时， 也可以直接将追踪器移出追踪器队 列， 并按照前述内容新建追踪器并设置第一入参。。

32、 0097 对追踪器的置换机制有助于更好控制追踪准确度。 0098 对应于上述方法实施例， 本公开还提供一种人脸追踪装置， 可以用于执行上述方 法实施例。 0099 图9示意性示出本公开一个示例性实施例中一种人脸追踪装置的方框图。 0100 参考图9， 人脸追踪装置900可以包括： 0101 追踪器设置模块902， 设置为根据初始目标帧的人脸检测结果设置追踪器的数量 和第一入参； 0102 追踪器更新模块904， 设置为获取待追踪目标帧的人脸检测框以及每个所述追踪 器对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框； 0103 追踪器匹配模块906， 设置为根据所述人脸预测框与所述人脸检测框的重叠度确 定与。

33、第n个人脸检测框对应的人脸预测框n， 以及所述人脸预测框n对应的追踪器n， n1； 0104 追踪器校正模块908， 设置为将所述第n个人脸检测框的数据作为所述第一入参输 入所述追踪器n并记录所述第n个人脸检测框的数据。 0105 在本公开的一种示例性实施例中， 追踪器匹配模块906设置为： 0106 遍历所述人脸检测框， 确定每个所述人脸检测框重叠的人脸预测框； 0107 计算所述第n个人脸检测框重叠的人脸预测框与所述第n个人脸检测框的重叠度； 0108 将所述重叠度超过第一预设值的人脸预测框标记为人脸预测框n； 0109 确定所述人脸预测框n对应的所述追踪器n， 将所述追踪器n与所述第n个。

34、人脸检测 框匹配。 0110 在本公开的一种示例性实施例中， 如果第n个人脸检测框对应多个重叠度超过所 述第一预设值的人脸预测框， 将重叠度最大的人脸预测框标记为人脸预测框n。 0111 在本公开的一种示例性实施例中， 追踪器设置模块902设置为： 0112 对所述初始目标帧进行人脸识别， 确定人脸检测框的位置和数量； 说明书 6/9 页 9 CN 111612813 A 9 0113 根据所述人脸检测框的数量设置追踪器的数量； 0114 将每个人脸检测框的数据对应输入每个追踪器作为所述追踪器的所述第一入参。 0115 在本公开的一种示例性实施例中， 追踪器更新模块904设置为： 0116 对。

35、所述待追踪目标帧进行人脸识别， 确定人脸检测框； 0117 将所述待追踪目标帧作为第二入参输入每个追踪器并更新每个追踪器， 获取每个 追踪器根据所述第一入参和所述第二入参对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框。 0118 在本公开的一种示例性实施例中， 还包括追踪器置换模块904： 0119 遍历所述追踪器， 更新未匹配人脸检测框的追踪器的失误参数； 0120 使用新建追踪器替换失误参数符合预设条件的追踪器， 所述新建追踪器的第一入 参为未匹配追踪器的人脸检测框的数据。 0121 在本公开的一种示例性实施例中， 所述更新未匹配人脸检测框的追踪器的失误参 数包括对所述失误参数加一， 所述预设条件包括。

36、所述失误参数大于第二预设值。 0122 由于装置900的各功能已在其对应的方法实施例中予以详细说明， 本公开于此不 再赘述。 0123 应当注意， 尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单 元， 但是这种划分并非强制性的。 实际上， 根据本公开的实施方式， 上文描述的两个或更多 模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。 反之， 上文描述的一个模 块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。 0124 在本公开的示例性实施例中， 还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。 0125 所属技术领域的技术人员能够理解， 本发明的各个方面可以实现。

37、为系统、 方法或 程序产品。 因此， 本发明的各个方面可以具体实现为以下形式， 即： 完全的硬件实施方式、 完 全的软件实施方式(包括固件、 微代码等)， 或硬件和软件方面结合的实施方式， 这里可以统 称为 “电路” 、“模块” 或 “系统” 。 0126 下面参照图10来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备1000。 图10显示的电 子设备1000仅仅是一个示例， 不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。 0127 如图10所示， 电子设备1000以通用计算设备的形式表现。 电子设备1000的组件可 以包括但不限于： 上述至少一个处理单元1010、 上述至少一个存储单元1020、 。

38、连接不同系统 组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030。 0128 其中， 所述存储单元存储有程序代码， 所述程序代码可以被所述处理单元1010执 行， 使得所述处理单元1010执行本说明书上述 “示例性方法” 部分中描述的根据本发明各种 示例性实施方式的步骤。 例如， 所述处理单元1010可以执行如图1中所示的步骤S102： 根据 初始目标帧的人脸检测结果设置追踪器的数量和第一入参； 步骤S104： 获取待追踪目标帧 的人脸检测框以及每个所述追踪器对所述待追踪目标帧预测的人脸预测框； 步骤S1010： 根 据所述人脸预测框与所述人脸检测框的重叠度确定与第n个人脸检测框对应。

39、的人脸预测框 n， 以及所述人脸预测框n对应的追踪器n， n1； 步骤S108： 将所述第n个人脸检测框的数据 作为所述第一入参输入所述追踪器n并记录所述第n个人脸检测框的数据。 0129 存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质， 例如随机存取存储单元 (RAM)10201和/或高速缓存存储单元10202， 还可以进一步包括只读存储单元(ROM)10203。 0130 存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块10205的程序/实用工具 说明书 7/9 页 10 CN 111612813 A 10 10204， 这样的程序模块10205包括但不限于： 操作系统、 一个。

40、或者多个应用程序、 其它程序 模块以及程序数据， 这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。 0131 总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种， 包括存储单元总线或者存储 单元控制器、 外围总线、 图形加速端口、 处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构 的局域总线。 0132 电子设备1000也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、 指向设备、 蓝牙设备 等)通信， 还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1000交互的设备通信， 和/或与使 得该电子设备1000能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、 调制 解调器等等)通信。 这种通信可以通。

41、过输入/输出(I/O)接口1050进行。 并且， 电子设备1000 还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)， 广域网(WAN)和/或公 共网络， 例如因特网)通信。 如图所示， 网络适配器1060通过总线1030与电子设备1000的其 它模块通信。 应当明白， 尽管图中未示出， 可以结合电子设备1000使用其它硬件和/或软件 模块， 包括但不限于： 微代码、 设备驱动器、 冗余处理单元、 外部磁盘驱动阵列、 RAID系统、 磁 带驱动器以及数据备份存储系统等。 0133 通过以上的实施方式的描述， 本领域的技术人员易于理解， 这里描述的示例实施 方式可以通过软件实。

42、现， 也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。 因此， 根据本公开 实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来， 该软件产品可以存储在一个非易失 性存储介质(可以是CD-ROM， U盘， 移动硬盘等)中或网络上， 包括若干指令以使得一台计算 设备(可以是个人计算机、 服务器、 终端装置、 或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的 方法。 0134 在本公开的示例性实施例中， 还提供了一种计算机可读存储介质， 其上存储有能 够实现本说明书上述方法的程序产品。 在一些可能的实施方式中， 本发明的各个方面还可 以实现为一种程序产品的形式， 其包括程序代码， 当所述程序产品在终端设备上运行时， 。

43、所 述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述 “示例性方法” 部分中描述的根据本发 明各种示例性实施方式的步骤。 0135 参考图11所示， 描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品 1100， 其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码， 并可以在终端设备， 例如个人电脑上运行。 然而， 本发明的程序产品不限于此， 在本文件中， 可读存储介质可以 是任何包含或存储程序的有形介质， 该程序可以被指令执行系统、 装置或者器件使用或者 与其结合使用。 0136 所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。 可读介质可以是可读信 号介质或者可读存储介质。 。

44、可读存储介质例如可以为但不限于电、 磁、 光、 电磁、 红外线、 或 半导体的系统、 装置或器件， 或者任意以上的组合。 可读存储介质的更具体的例子(非穷举 的列表)包括： 具有一个或多个导线的电连接、 便携式盘、 硬盘、 随机存取存储器(RAM)、 只读 存储器(ROM)、 可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、 光纤、 便携式紧凑盘只读存储器 (CD-ROM)、 光存储器件、 磁存储器件、 或者上述的任意合适的组合。 0137 计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号， 其 中承载了可读程序代码。 这种传播的数据信号可以采用多种形式， 包括但不限于电磁信号、。

45、 光信号或上述的任意合适的组合。 可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介 说明书 8/9 页 11 CN 111612813 A 11 质， 该可读介质可以发送、 传播或者传输用于由指令执行系统、 装置或者器件使用或者与其 结合使用的程序。 0138 可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输， 包括但不限于无线、 有 线、 光缆、 RF等等， 或者上述的任意合适的组合。 0139 可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序 代码， 所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、 C+等， 还包括常规的 过程式程序设计语言诸如 “C” 语言或。

46、类似的程序设计语言。 程序代码可以完全地在用户 计算设备上执行、 部分地在用户设备上执行、 作为一个独立的软件包执行、 部分在用户计算 设备上部分在远程计算设备上执行、 或者完全在远程计算设备或服务器上执行。 在涉及远 程计算设备的情形中， 远程计算设备可以通过任意种类的网络， 包括局域网(LAN)或广域网 (WAN)， 连接到用户计算设备， 或者， 可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商 来通过因特网连接)。 0140 此外， 上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说 明， 而不是限制目的。 易于理解， 上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺 序。 。

47、另外， 也易于理解， 这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。 0141 本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后， 将容易想到本公开的其 它实施方案。 本申请旨在涵盖本公开的任何变型、 用途或者适应性变化， 这些变型、 用途或 者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识 或惯用技术手段。 说明书和实施例仅被视为示例性的， 本公开的真正范围和构思由权利要 求指出。 说明书 9/9 页 12 CN 111612813 A 12 图1 图2 说明书附图 1/6 页 13 CN 111612813 A 13 图3 图4 说明书附图 2/6 页 14 CN 111612813 A 14 图5 图6 图7 说明书附图 3/6 页 15 CN 111612813 A 15 图8 说明书附图 4/6 页 16 CN 111612813 A 16 图9 说明书附图 5/6 页 17 CN 111612813 A 17 图10 图11 说明书附图 6/6 页 18 CN 111612813 A 18 。