[发明专利]一种人脸捕捉的方法，装置及系统

权利要求书

1.一种人脸捕捉的方法，其特征在于，包括：

S1.获取至少一个自然人信息，所述的自然人信息包括人脸信息；

S2.在所述的自然人脸部加注标签；

S3.实时追踪加注了标签的所述的自然人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1前还具有步骤S0：建立背景模型，具体是：采用三维立体空间模型、混合高斯背景模型及基于统计的背景模型相结合的方法，将监控现场场景的空间、大小、色度、像素值定义为可供分析、判断的计算机语言，做为智能视觉分析的基础，同时建立了背景进行自动学习模型，在一定时间里对场景再定义，以过滤掉光照、云影、树叶、波浪的变化。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的实时追踪具体是：从序列图像中将变化区域从背景中分割出来，当监控区域内出现移动的目标，采用BLOB算法和/或模糊模式识别算法，通过灰度突变把移动目标从背景画面区分出来，并确定其大小、形状、面积及准确位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的步骤S2及步骤S3间还具有步骤S21，加入基于HSI颜色空间和边缘信息的阴影去除的算法以除噪。

5.一种人脸捕捉的装置，其特征在于，包括：

自然人信息获取单元，用于获取至少一个自然人信息，所述的自然人信息包括人脸信息；

标签加注单元，用于在所述的自然人脸部加注标签；

实时追踪单元，用于实时追踪加注了标签的所述的自然人。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在所述的自然人信息获取单元之前还具有背景模型建立单元，用于建立背景模型，具体是：采用三维立体空间模型、混合高斯背景模型及基于统计的背景模型相结合的方法，将监控现场场景的空间、大小、色度、像素值定义为可供分析、判断的计算机语言，做为智能视觉分析的基础，同时建立了背景进行自动学习模型，在一定时间里对场景再定义，以过滤掉光照、云影、树叶、波浪的变化。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述的实时追踪具体是：从序列图像中将变化区域从背景中分割出来，当监控区域内出现移动的目标，采用BLOB算法和/或模糊模式识别算法，通过灰度突变把移动目标从背景画面区分出来，并确定其大小、形状、面积及准确位置。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述的标签加注单元及实时追踪单元之间具有除噪单元，用于加入基于HSI颜色空间和边缘信息的阴影去除的算法以除噪。

9.一种人脸捕捉的系统，包括至少一个摄像机，与所述的摄像头相连的显示终端，与所述的显示终端相连的控制器，其特征在于，所述的控制器具有权利要求5至8任一项所述的人脸捕捉的装置。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述的摄像机为PTZ摄像机。