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摘要：一种密集人群的人脸跟踪方法及跟踪系统，它属于人脸跟踪技术领域。本发明解决了在人群密集场景下现有人脸跟踪方法的精度低，以及人脸图像信息存在泄露风险的问题。本发明结合改进的损失函数对搭建的目标框检测网络进行训练，可以使检测结果综合考虑不同层次、不同深度的特征，提高了目标框检测的精度，检测结果不受人脸信息缺失以及图像模糊的影响。使用本发明搭建的人脸特征提取网络可以提高特征提取的质量，以保证人脸跟踪的精度。而且基于联邦学习的训练方法，各客户端利用本地数据在本地进行训练，将本地训练的模型参数发送到中心服务器进行参数聚合，避免人脸图像传输过程中可能存在的泄露风险。本发明方法可以应用于密集人群的人脸跟踪。
主权项：1.一种密集人群的人脸跟踪方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、对摄像头拍摄到的视频进行分帧处理得到各帧图像，再按照各帧图像拍摄的先后顺序，对各帧图像进行由小到大依次编号；步骤二、采用搭建的目标检测网络对第1帧图像中的人脸区域进行检测；步骤三、将检测出的各个人脸区域所对应的人员分别作为一个跟踪对象，并给每个跟踪对象分别赋予一个不同的身份ID；再采用人脸特征提取网络分别提取第1帧图像中每个人脸区域图像的特征；步骤四、初始化图像帧数k＝2；步骤五、采用搭建的目标检测网络对第k帧图像中的人脸区域进行检测，再采用人脸特征提取网络分别提取第k帧图像中每个人脸区域图像的特征；步骤六、根据第k帧图像中每个人脸区域图像的特征与第k-1帧图像中每个人脸区域图像的特征进行人脸匹配；步骤七、令k＝k+1，再返回执行步骤五。
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百度查询： 黑龙江省网络空间研究中心(黑龙江省信息安全测评中心、黑龙江省国防科学技术研究院) 一种密集人群的人脸跟踪方法及跟踪系统
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