[发明专利]一种人脸捕捉的方法，装置及系统

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控的领域，特别涉及一种具有人脸捕捉功能的方法，装置及其系统。

背景技术

在商业竞争日益激烈的今天，有效的商业管理已经成为商业营销成败的重要因素。商业模式逐步由传统坐商向极具主动性的行商转变，对商业管理者提出了更高要求：必须在最短时间内对市场的微弱变化做出快速反应，且具备市场预见性和最大限度的节约商业运做成本，提高商场日常经营决策的科学性、购物环境舒适性、人力资源调配的合理性等。市场规律的最大主导者便是商品购买者——顾客，如何科学、有效地对客流量进行时间、空间上的分析，并快速及时的做出经营决策，成为商业、零售业营销模式成功与否的关键。通过对不同时段客流量的统计，使管理人员可以在客流高峰期增加工作人员，提高服务质量，进而增加销售；在空闲时减少工作人员，避免出现人员浪费。通过每天不断的客流统计，可以得出一天、一周、一月、一年的客流变化规律，使管理人员能对未来活动进行准确规划，确定时间、人力和库存订货量等。

在世界反恐斗争日趋严峻的今天，人们希望出现智能化的网络视频监控系统，可成为应对恐怖主义袭击和处理突发事件的有力辅助工具，而现有技术不能实现对于人流密集的场合实现对可疑分子人脸的跟踪和捕捉。

发明内容

为了解决以上的问题，本发明提供一种人脸捕捉功能的方法，装置及其系统，解决了现有技术不能实现对于人流密集的场合实现对可疑分子人脸的跟踪和捕捉。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明公开了一种人脸捕捉的方法，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。

在本发明所述的方法中，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。

在本发明所述的方法中，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。

在本发明所述的方法中，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。

本发明公开了一种人脸捕捉的装置，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。

在本发明所述的装置中，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。

在本发明所述的装置中，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。

在本发明所述的装置中，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。

本发明公开了一种人脸捕捉的系统，包括至少一个摄像头，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，所述的控制器具有上述的人脸捕捉的装置。

在本发明所述的系统中，所述的摄像机为PTZ摄像机。

实施本发明的一种人脸捕捉功能的方法，装置及其系统，具有以下有益的技术效果：

区别于现有技术不能实现人流密集区对于特定人脸的跟踪和捕捉，本技术方案可实现对特定人脸的捕捉和跟踪，监控效率高。

附图说明