[发明专利]Android手机视频聊天智能底座

说明书

技术领域

本发明涉及一种Android手机视频聊天智能底座，属于手机技术领域。

背景技术

目前，随着移动通信技术的发展，手机用户迅速增加，视频聊天功能越来越受到重视。但是由于手机用户在使用手机进行视频聊天时经常变换位置甚至在移动中使用该功能。如果能够有一种实用技术，使得手机可以自动识别用户面部图像，并且能够实时追踪用户的面部图像，就会使得用户感到更加方便。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足提供一种Android手机视频聊天智能底座。

一种Android手机视频聊天智能底座，包括：视频信息采集模块、面部检测模块和面部跟踪模块；

面部检测模块用于根据视频信息采集模块获得的视频信息，经过分析处理获得视频聊天者面部图像；

面部跟踪模块用于根据该聊天者面部图像序列，对面部图像序列进行分析，计算出面部图像在每帧图像上的二维位置坐标，并根据不同的特征值，将图像序列中不同帧内同一运动目标关联起来，得到各个运动目标完整的运动轨迹；步进电机驱动模块根据面部跟踪模块的跟踪结果，驱动步进电机转动，步进电机带动所述视频信息采集模块转动，实时跟踪视频聊天者面部。

所述的Android手机视频聊天智能底座，所述面部跟踪模块采用的跟踪算法为Camshift算法。

本发明的手机底座可以自动识别用户面部图像，并且能够实时追踪用户的面部图像，用户使用视频聊天功能更加方便。

附图说明

图1是本发明Android手机视频聊天智能底座原理框图；

图2是本发明面部检测模块的工作流程图。

具体实施方式

以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。

参考图1，Android手机视频聊天智能底座，包括：视频信息采集模块、面部检测模块和面部跟踪模块；

面部检测模块用于根据视频信息采集模块获得的视频信息，经过分析处理获得视频聊天者面部图像；

面部跟踪模块根据该聊天者面部图像序列，对面部图像序列进行分析，计算出面部图像在每帧图像上的二维位置坐标，并根据不同的特征值，将图像序列中不同帧内同一运动目标关联起来，得到各个运动目标完整的运动轨迹，即在连续的视频序列中建立运动目标的对应关系。采用的跟踪算法为Camshift算法(是opencv自带目标跟踪算法)。CamShift算法，即″Continuously Apative Mean-Shift″算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。这个算法可分解成三个部分：Back Projection计算，Mean Shift算法，CamShift算法。

步进电机驱动模块根据面部跟踪模块的跟踪结果，驱动步进电机转动，步进电机带动所述视频信息采集模块转动，实时跟踪视频聊天者面部。

参考图2，面部检测模块用于在输入图像中将面部从庞杂的背景中提取出来，并返回面部在图像中的位置、大小等信息，具体的，本发明采用基于灰度图像的直方图分布情况来判断是否为面部以及确定面部范围。首先将摄像头返回的彩色图像转换为灰度图像，然后对图像进行直方图均衡化，利用分类器对图像中某一区域是否为面部进行识别。(opencv中自带面部检测函数，是基于Haar特征的adaboost面部检测算法)

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。