[发明专利]一种人脸自动标注方法及系统

权利要求书

1.一种人脸自动标注方法，其特征在于，包括如下步骤：

人脸检测：从截取的视频中检测出人脸，获取人脸图片集合，然后过滤出人脸图片集合，同时，获取相邻一帧图片的HSV颜色直方图差值，采用空间颜色直方图的镜头边缘检测算法进行镜头分割，对来自相邻一帧的人脸，检测第一帧的目标区域内角点，并使用局部匹配的方法将这些角点延递给下一帧，并进行相应的更新，并统计匹配个数，依据匹配个数的阈值，依此进行下去获取人脸序列；

说话人脸序列标注：通过唇动检测模块根据人脸序列中说话人的唇动，检测出说话人和未说话人，将说话人、说话内容及说话时间三者融合进行标注；

未说话人脸序列标注：先对训练样本中的所有已经完成分类的人脸进行编码，对所有训练人脸通过LC-KSVD算法学习得到一个编码字典，当编码字典学习完成后，计算各个未分类的人脸的编码，用PSM方法定位特征，仿射变换，提取人脸特征并归一化后，使用LC-KSVD算法对该序列人脸的提取出的特征进行编码，并与已经学习到的编码字典进行匹配，设置一个阈值，当两个编码值的欧氏距离小于该阈值时，表示匹配成功，视频人脸分类是通过统计的方法进行分类的，完成标注功能。

2.根据权利要求1所述的人脸自动标注方法，其特征在于，在人脸检测步骤中，还包括对截取的人脸图片进行肤色过滤，首先统计出人脸肤色的阈值特征，进而建立一个肤色模型，最终利用这个肤色模型对人脸图片进行基于像素点的数值分析，将不符合要求的图片过滤掉。

3.根据权利要求1所述的人脸自动标注方法，其特征在于，在人脸检测步骤中，还包括对截取的人脸图片进行唇动过滤，利用嘴部区域在人脸中的几何特征，按照数值比例得到嘴部区域，同时统计人脸中唇色的阈值特征，从而建立唇色模型，最终利用这个唇色模型对经过肤色模型过滤后的人脸图片集合进行数值比对，将那些蕴含在人脸图片集合中的杂质过滤掉。

4.根据权利要求1所述的人脸自动标注方法，其特征在于，在获取人脸序列过程中，在视频镜头在提取结束后，再在将同一镜头内的相邻序列的最后一个图像和前一序列的第一个图像再使用一次跟踪算法，此时调低阈值再检查是否可以聚合到一起，将断裂的序列聚合起来。

5.根据权利要求1所述的人脸自动标注方法，其特征在于，建立数据坐标，横轴为时间、纵轴为姓名、坐标为说话内容，将时间、姓名和说话内容三者融合。

6.根据权利要求1所述的人脸自动标注方法，其特征在于，在人脸跟踪过程设置人脸序列长度下限，将错误人脸剔除。

7.一种人脸自动标注系统，其特征在于，包括人脸检测单元、说话人脸序列标注单元、未说话人脸序列标注单元，所述人脸检测单元从截取的视频中检测出人脸，获取人脸图片集合，然后过滤出人脸图片集合，同时，获取相邻一帧图片的HSV颜色直方图差值，采用空间颜色直方图的镜头边缘检测算法进行镜头分割，对来自相邻帧的人脸，检测第一帧的目标区域内角点，并使用局部匹配的方法将这些角点延递给下一帧，并进行相应的更新，并统计匹配个数，依据匹配个数的阈值，依此进行下去获取人脸序列；所述说话人脸序列标注模块通过唇动检测模块根据人脸序列中说话人的唇动检测出说话人和未说话人，将说话人、说话内容及说话时间三者融合进行标注；所述未说话人脸序列标注模块读入每个序列上的人脸，逐个定位，再根据定位结果进行仿射变换，并提取变换后特征点附近固定大小圆形区域内的像素灰度值，作为该人脸特征。

8.根据权利要求7所述人脸自动标注系统，其特征在于，所述未说话人脸序列标注单元还包括分类模块，所述分类模块先对训练样本中的所有已经完成分类的人脸进行编码，对所有训练人脸通过LC-KSVD算法学习得到一个编码字典，当编码字典学习完成后，然后计算各个未分类的人脸的编码，然后进行匹配，设置一个阈值，当两个编码值的欧氏距离小于该阈值时，表示匹配成功，视频人脸分类是通过统计的方法进行分类的。

9.根据权利要求7所述人脸自动标注系统，其特征在于，所述人脸检测单元包括双阈值模块，所述双阈值模块在视频镜头在提取结束后，再在将同一镜头内的相邻序列的最后一个图像和前一序列的第一个图像再使用一次跟踪算法，此时调低阈值再检查是否可以聚合到一起，将断裂的序列聚合起来。

10.根据权利要求7所述人脸自动标注系统，其特征在于，所述人脸检测单元还包括唇动过滤模块，所述唇动过滤模块利用嘴部区域在人脸中的几何特征，按照数值比例得到嘴部区域，同时统计人脸中唇色的阈值特征，从而建立唇色模型，最终利用这个唇色模型对经过肤色模型过滤后的人脸图片集合进行数值比对，将那些蕴含在人脸图片集合中的杂质过滤掉。