一種人臉捕捉的方法，裝置及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控的領域，特別涉及一種具有人臉捕捉功能的方法，裝置及其系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]在商業(yè)競爭日益激烈的今天，有效的商業(yè)管理已經成為商業(yè)營銷成敗的重要因素。商業(yè)模式逐步由傳統(tǒng)坐商向極具主動性的行商轉變，對商業(yè)管理者提出了更高要求:必須在最短時間內對市場的微弱變化做出快速反應，且具備市場預見性和最大限度的節(jié)約商業(yè)運做成本，提高商場日常經營決策的科學性、購物環(huán)境舒適性、人力資源調配的合理性等。市場規(guī)律的最大主導者便是商品購買者——顧客，如何科學、有效地對客流量進行時間、空間上的分析，并快速及時的做出經營決策，成為商業(yè)、零售業(yè)營銷模式成功與否的關鍵。通過對不同時段客流量的統(tǒng)計，使管理人員可以在客流高峰期增加工作人員，提高服務質量，進而增加銷售；在空閑時減少工作人員，避免出現(xiàn)人員浪費。通過每天不斷的客流統(tǒng)計，可以得出一天、一周、一月、一年的客流變化規(guī)律，使管理人員能對未來活動進行準確規(guī)劃，確定時間、人力和庫存訂貨量等。
[0003]在世界反恐斗爭日趨嚴峻的今天，人們希望出現(xiàn)智能化的網(wǎng)絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)，可成為應對恐怖主義襲擊和處理突發(fā)事件的有力輔助工具，而現(xiàn)有技術不能實現(xiàn)對于人流密集的場合實現(xiàn)對可疑分子人臉的跟蹤和捕捉。

【發(fā)明內容】

[0004]為了解決以上的問題，本發(fā)明提供一種人臉捕捉功能的方法，裝置及其系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術不能實現(xiàn)對于人流密集的場合實現(xiàn)對可疑分子人臉的跟蹤和捕捉。
[0005]本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的:
[0006]本發(fā)明公開了一種人臉捕捉的方法，包括:
[0007]S1.獲取至少一個自然人信息，所述的自然人信息包括人臉信息；
[0008]S2.在所述的自然人臉部加注標簽；
[0009]S3.實時追蹤加注了標簽的所述的自然人。
[0010]在本發(fā)明所述的方法中，步驟SI前還具有步驟SO:
[0011]建立背景模型，具體是:采用三維立體空間模型、混合高斯背景模型及基于統(tǒng)計的背景模型相結合的方法，將監(jiān)控現(xiàn)場場景的空間、大小、色度、像素值定義為可供分析、判斷的計算機語言，做為智能視覺分析的基礎，同時建立了背景進行自動學習模型，在一定時間里對場景再定義，以過濾掉光照、云影、樹葉、波浪的變化。
[0012]在本發(fā)明所述的方法中，所述的實時追蹤具體是:從序列圖像中將變化區(qū)域從背景中分割出來，當監(jiān)控區(qū)域內出現(xiàn)移動的目標，采用BLOB算法和/或模糊模式識別算法，通過灰度突變把移動目標從背景畫面區(qū)分出來，并確定其大小、形狀、面積及準確位置。
[0013]在本發(fā)明所述的方法中，在所述的步驟S2及步驟S3間還具有步驟S21，加入基于HSI顏色空間和邊緣信息的陰影去除的算法以除噪。
[0014]本發(fā)明公開了一種人臉捕捉的裝置，包括:
[0015]自然人信息獲取單元，用于獲取至少一個自然人信息，所述的自然人信息包括人臉息;
[0016]標簽加注單元，用于在所述的自然人臉部加注標簽；
[0017]實時追蹤單元，用于實時追蹤加注了標簽的所述的自然人。
[0018]在本發(fā)明所述的裝置中，在所述的自然人信息獲取單元之前還具有背景模型建立單元，用于建立背景模型，具體是:采用三維立體空間模型、混合高斯背景模型及基于統(tǒng)計的背景模型相結合的方法，將監(jiān)控現(xiàn)場場景的空間、大小、色度、像素值定義為可供分析、判斷的計算機語言，做為智能視覺分析的基礎，同時建立了背景進行自動學習模型，在一定時間里對場景再定義，以過濾掉光照、云影、樹葉、波浪的變化。
[0019]在本發(fā)明所述的裝置中，所述的實時追蹤具體是:從序列圖像中將變化區(qū)域從背景中分割出來，當監(jiān)控區(qū)域內出現(xiàn)移動的目標，采用BLOB算法和/或模糊模式識別算法，通過灰度突變把移動目標從背景畫面區(qū)分出來，并確定其大小、形狀、面積及準確位置。
[0020]在本發(fā)明所述的裝置中，在所述的標簽加注單元及實時追蹤單元之間具有除噪單元，用于加入基于HSI顏色空間和邊緣信息的陰影去除的算法以除噪。
[0021]本發(fā)明公開了一種人臉捕捉的系統(tǒng)，包括至少一個攝像頭，與所述的攝像頭相連的顯示終端，與所述的顯示終端相連的控制器，所述的控制器具有上述的人臉捕捉的裝置。
[0022]在本發(fā)明所述的系統(tǒng)中，所述的攝像機為PTZ攝像機。
[0023]實施本發(fā)明的一種人臉捕捉功能的方法，裝置及其系統(tǒng)，具有以下有益的技術效果:
[0024]區(qū)別于現(xiàn)有技術不能實現(xiàn)人流密集區(qū)對于特定人臉的跟蹤和捕捉，本技術方案可實現(xiàn)對特定人臉的捕捉和跟蹤，監(jiān)控效率高。
【附圖說明】
[0025]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0026]圖1a為本發(fā)明的一種人臉捕捉的方法流程圖；
[0027]圖1b為本發(fā)明的一種人臉捕捉的顯示第一狀態(tài)圖；
[0028]圖1c為本發(fā)明的一種人臉捕捉的顯示第二狀態(tài)圖；
[0029]圖2是本發(fā)明的一種人臉捕捉的裝置方框圖；
[0030]圖3是本發(fā)明的一種人臉捕捉的系統(tǒng)功能方框圖。
【具體實施方式】
[0031]下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0032]請參閱圖la，本發(fā)明的實施例，一種人臉捕捉的方法，包括:
[0033]S1.獲取至少一個自然人信息，所述的自然人信息包括人臉信息；
[0034]目標的分類、識別和行為判斷采用兩級視頻分析，一級視頻分析單元對提取的移動目標圖像進行灰度特征的比較，將有變化的區(qū)域形成二值化圖像，對形成的二值化圖像進行圖像分割，如果分析出來的結果小于規(guī)定值，那么將作為干擾忽略掉，如果分析出來的結果大于規(guī)定值，那么立即傳送給二級視頻分析單元，二級視頻分析單元馬上對此圖像進行二次分析，并與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行對比，對比內容包括移動圖像的大小、形狀、運動特征等一系列事先規(guī)定的數(shù)值。
[0035]S2.在所述的自然人臉部加注標簽；
[0036]S3.實時追蹤加注了標簽的所述的自然人。
[0037]實時追蹤具體是:從序列圖像中將變化區(qū)域從背景中分割出來，當監(jiān)控區(qū)域內出現(xiàn)移動的目標，采用BLOB算法和/或模糊模式識別算法，通過灰度突變把移動目標從背景畫面區(qū)分出來，并確定其大小、形狀、面積及準確位置。
[0038]如圖1b及圖1c所示，圖1b及圖1c中的帶方框的人臉即為人群中的可疑目標人臉，從圖1b中的監(jiān)控的第一狀態(tài)到圖1c中的監(jiān)控的第二狀態(tài)，本技術方案可以如影隨行地突出顯示人群中某一特定人物，這樣一來，本技術方案可以節(jié)省大量的人力進行視頻的查找和監(jiān)控，即使某一特定的人物混入人群，跟蹤拍攝時，也不至于因為人數(shù)眾多，混入人群，使其找不到，可用矩形框記錄捕捉的軌跡，如影隨行，解放了人眼長時間緊張地盯著屏幕，消除了人眼的疲勞。
[0039]其中，如何建立精確的背景模型是智能檢測的前提，它直接影響后續(xù)運動目標檢測的精度，并最終影響整個智能視頻分析系統(tǒng)的性能及技術指標。背景模型失真是導致運動目標分割不清，從而對目標的高度，長度，體積等參數(shù)提取不準確，影響目標清晰度，同時可能影響跟蹤實時性。我們采取了多種方法對現(xiàn)場場景進行定義，包括:三維立體空間模型、混合高斯背景模型及基于統(tǒng)計的背景模型等多種背景模型相結合的方法，將監(jiān)控現(xiàn)場場