[发明专利]一种智能录播系统中站立人脸检测定位的方法

权利要求书

1.一种智能录播系统中站立人脸检测定位的方法，其特征在于具体操作步骤如下：

(1)初始化摄像机录制的视频文件并做帧处理，获取间隔为5的两帧的图像循环做差得到差分图像D(x,y)：

D(x,y)＝|f_k(x,y)-f_k-5(x,y)| (1)

其中，f_k(x,y)为第k帧图像的灰度值，f_k-5(x,y)为第k-5帧图像的灰度值，D(x,y)为差分后得到的图像；

(2)选择合适的阈值，将差分图像D(x,y)二值化，得到二值图像R(x,y)；T为阈值，R(x,y)为图像阈值化后得到的二值图像；

(3)选取圆形结构元素对图像R(x,y)进行形态学操作，在尽量不改变活动区域大小的前提下，消除图像R(x,y)的噪点，以减少干扰的影响，增加检测的准确性；

(4)标记步骤(3)中的活动区域并以最小外接矩形保留，记录下每个矩形的坐标和长宽值，用以当某个学生活动较大时来保留一整块的活动区域，避免出现‘碎片’区域，影响检测结果；

(5)对步骤(4)获得的最小外接矩形所对应的原图像的每个矩形区域进行光照补偿，用以在光照补偿后的照片上进行肤色检测时，提高检测结果的精确性和准确性；

(6)利用基于RGB色彩空间的简单阈值肤色识别方法，对每个矩形区域进行肤色检测，若检测结果中不存在肤色区域，则表明不存在人脸，则删除该活动区域；肤色筛选用以排除无关活动区域对站立行为检测的干扰，并提高检测的效率和准确率，肤色筛选之后的活动区域个数明显减少，证明肤色筛选筛掉了具有干扰性的活动区域；

(7)对步骤(6)中剩余的活动区域进行人脸检测，读入图像，记录活动区域的坐标值以及长宽，计算活动区域的面积，根据人脸面积占比分类筛选，排除存在肤色但无人脸区域，保存筛选后的图片的矩形区域的坐标、矩形长宽以及读取序号；

(8)对步骤(7)处理后的数据进行数据分析，以标记出人脸，具体判断方式为：(a)由于站立是一个连续动作，如果发生站立行为则前后两帧必然存在重叠区域，根据这处理规则来删除不存在重叠的运动区域；(b)分析连续两帧之间以及间隔帧差为5的两帧之间的运动人脸区域的高度差、水平方向的位移和运动过程中人脸占比和人脸的长宽比确定所标记的运动人脸的是否存在站立行为，排除包括左右的晃动和低头抬头小幅度的动作，最后用矩形标记产生站立行为的人脸。

2.根据权利要求1所述的智能录播系统中站立人脸检测定位的方法，其特征在于所述的光照补偿的计算方式如下：先把彩色图像转换成灰度图像，得出每个像素的灰度值，统计每个灰度值的像素的个数，循环得到前5％的高亮像素的灰度值作为参考白，得到参考白像素的亮度平均值averageGray为：

averageGray＝Gray_ref/Gray_refNum (3)

式中Gray_ref为参考白像素总的灰度值；Gray_refNum为参考白总的像素数；

计算光照补偿的系数co：

co＝255.0/averageGray (4)

原像素值的R、G、B分量分别乘以光照补偿系数co，对原图进行光照补偿，光照补偿的计算方式采取了对每个活动区域而不是对整幅图像光照补偿的方法，使光照补偿更具有针对性，提高了活动区域的亮度，有助于更好地区分肤色区域。

3.根据权利要求1所述的智能录播系统中站立人脸检测定位的方法，其特征在于所述的基于RGB色彩空间的简单阈值肤色识别方法是采用的一种基于RGB颜色空间的简单阈值肤色识别方法，先通过对所选区域的每一个像素的R、G、B分量的值的范围进行限定，确定肤色区域，再在RGB颜色空间中利用肤色聚类性，在相同的日光条件下，用以下的判别式判定肤色：

|R-G|＞15, (6)

R＞G AND R＞B (7) 。

4.根据权利要求1-3任一权利要求所述的智能录播系统中站立人脸检测定位的方法，其特征在于该方法通过教室中的一台与计算机相连接的摄像机来实现。