[发明专利]一种视频中动态人脸识别方法

权利要求书

1.一种视频中动态人脸识别方法，其特征在于，包括：

对视频进行处理，把视频中相应的秒或帧转化成图片输出；

使用直方图匹配法依次比较相邻两张图片的相识度，当相识度大于预设值时，过滤掉没有物体出现的图片；

对于有物体出现的图片，通过帧间差分法对整个视频进行处理，取出实时更新的背景图像；

对于有物体出现的图片，和实时更新的背景图像进行差分，标记出相应的区域处并显示出来，完成物体标记；

对标记出的物体进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的视频中动态人脸识别方法，其特征在于，使用直方图匹配法依次比较相邻两张图片的相识度，包括：对相邻两张图片分别进行灰度化处理并计算相邻两张图片的巴氏系数。

3.根据权利要求2所述的视频中动态人脸识别方法，其特征在于，进行灰度化处理的方法为：对图片RGB三个分量进行加权平均得到最重的灰度值，使用公式gray＝0.11B+0.59G+0.3R计算；其中gray表示处理后的灰度值。

4.根据权利要求2所述的视频中动态人脸识别方法，其特征在于，计算相邻两张图片的巴氏系数的公式为：

Bhattacharyya＝∑{i＝1|n}√(∑ai·∑bi)

其中，a和b表示相邻两张图片，n是分块数，ai表示在a中第i部分的成员数，bi表示在b中第i部分的成员数。

5.根据权利要求1所述的视频中动态人脸识别方法，其特征在于，对于有物体出现的图片，和实时更新的背景图像进行差分，标记出相应的区域处并显示出来，完成物体标记，具体包括：

对当前图片与实时更新的背景图做差处理；

对做差的结果图进行二值化，二值化所使用的方法为迭代法；

对通过二值化的图中的信息进行提取，把提取的结果反馈到当前图片上进行显示，完成标记。

6.根据权利要求1所述的视频中动态人脸识别方法，其特征在于，对标记出的物体进行人脸识别，具体包括：

使用Face++对相应的图片进行识别处理；

接收Face++返回的Json数据中人脸个数，判断人脸个数是否为0，如果不为0，在图片上输出人脸识别的结果；如果返回的人脸个数为0，判断上一时刻识别的结果；如果上一时刻没有人脸出现，输出当前时刻的原图片；如果上一时刻有人脸出现，对当前时刻左右的帧图片进行识别；如果有人脸出现，输出相应帧的图片，并在当前时刻图片上显示结果；如果没有人脸出现，输出当前时刻的原图片。