[发明专利]一种人脸跟踪方法、装置、设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸跟踪方法，其特征在于，包括：

通过预设的人体感应器检测人脸检测区域是否出现人体；

如果通过所述人体感应器检测到所述人脸检测区域出现人体，则在所述人脸检测区域对应的实时视频流中，检测首例人脸首次出现的视频图像；其中，所述首例人脸是指距离用于采集所述实时视频流的摄像头最近的人脸；

在检测到所述首例人脸首次出现的视频图像之后，根据所述首例人脸在前一帧视频图像中的人脸区域，跟踪所述首例人脸在后一帧视频图像中的人脸区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在检测到所述首例人脸首次出现的视频图像之后，还包括：

暂停检测下一个首例人脸首次出现的视频图像，等待所述人体感应器再次检测到所述人脸检测区域出现人体时，开始检测下一个首例人脸首次出现的视频图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述人脸检测区域对应的实时视频流中，检测首例人脸首次出现的视频图像，包括：

利用预设的基于几何特征的人脸检测算法，在所述人脸检测区域对应的实时视频流中，检测首例人脸首次出现的视频图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述首例人脸在前一帧视频图像中的人脸区域，跟踪所述首例人脸在后一帧视频图像中的人脸区域，包括：

在所述首例人脸在前一帧视频图像的人脸区域中，确定每种灰度值对应的像素密集区域的密集特征加权系数；

根据预设的均值漂移Mean-shift算法和每种所述灰度值对应的像素密集区域的密集特征加权系数，确定所述首例人脸在后一帧视频图像中的人脸区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述首例人脸在前一帧视频图像的人脸区域中，确定每种灰度值对应的像素密集区域的密集特征加权系数，包括：

将所述首例人脸在前一帧视频图像的人脸区域划分为多个单元格；其中，每个所述单元格中的像素点数量相同；

针对每个所述单元格，如果所述单元格中的灰度值相同的像素点的个数大于预设数量阈值，则将所述单元格确定为所述灰度值对应的密集单元格；

将每种所述灰度值对应的所有密集单元格形成的区域，确定为所述灰度值对应的像素密集区域；

确定每种所述灰度值对应的像素密集区域的面积以及所述像素密集区域相对于所述首例人脸在前一帧视频图像的人脸区域的离心距；

根据每种所述灰度值对应的所述像素密集区域的面积和所述离心距，确定每种所述灰度值对应的像素密集区域的密集特征加权系数；其中，在根据所述Mean-shift算法确定所述首例人脸在后一帧视频图像中的人脸区域时，将每种所述灰度值对应的密集特征加权系数作为所述灰度值的像素点对应的权重的系数。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，在检测到所述首例人脸首次出现的视频图像之后，在根据所述首例人脸在前一帧视频图像中的人脸区域，跟踪所述首例人脸在后一帧视频图像中的人脸区域之前，还包括：

在所述首例人脸首次出现的视频图像中，提取所述首例人脸的图像；

根据预先存储的人脸图像，对所述首例人脸的图像执行人脸识别处理，确定是否存在与所述首例人脸的图像相匹配的人脸图像；

如果确定不存在与所述首例人脸的图像相匹配的人脸图像，则根据所述首例人脸在前一帧视频图像中的人脸区域，跟踪所述首例人脸在后一帧视频图像中的人脸区域。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，每次在跟踪所述首例人脸在后一帧视频图像中的人脸区域之后，还包括：

在所述后一帧视频图像中提取所述首例人脸的图像，根据预先存储的所述人脸图像，对在所述后一帧视频图像中提取的首例人脸的图像执行人脸识别处理。