基于人脸识别的客流分析技术研究与实现

摘要

在复杂的场景中,多目标跟踪算法会由于遮挡出现目标丢失和误报的情况,导致目标跟踪失败。针对以上问题,本文提出基于人脸识别的多目标跟踪算法。首先,采用基于深度学习的YOLOv3进行目标行人检测;其次,对目标行人脸部特征点进行人脸姿态估计,用欧拉角表示人脸朝向信息,再对正向人脸通过人脸特征比对实现数据关联,非正向人脸采用基于Deep SORT的多目标跟踪算法进行目标跟踪。实验证明,在一定程度上提高遮挡情况下多目标跟踪的准确性,降低了行人ID跳变次数,在实时性和鲁棒性上也有良好的效果。