【技术实现步骤摘要】
一种人脸跟踪方法、装置、设备和计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种人脸跟踪方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
随着科技的发展，人脸跟踪已经成为得到大众广泛关注的热点问题。人脸跟踪在智能监控、机器人、人机交互等方面有着巨大的应用潜力。例如：在公共场所中的视频监控系统，视频电视会议，智能机器人，身份识别，影像跟踪等应用领域中，都是以人脸跟踪技术作为基础技术进行开发和应用。人脸跟踪是在人脸检测和精确匹配的基础上对人脸进行精确跟踪。人脸检测技术旨在一幅图像中找出人脸所在区域位置。目前，人脸跟踪的普遍做法是：通过摄像头采集视频流，遍历视频流中的每一帧图像，并且对每一帧视频图像的全部像素空间进行人脸检测。在此过程中，通过持续运行人脸检测算法，检测每帧视频图像中的人脸区域，依此来实现人脸跟踪的目标，但是持续运行人脸检测算法，对视频图像的全像素空间检测人脸区域，使得人脸跟踪过程的运算量较大。
技术实现思路
本专利技术实施例的主要目的在于提供一种人脸跟踪方法、装置、设备和计...
【技术保护点】
1.一种人脸跟踪方法，其特征在于，包括：/n通过预设的人体感应器检测人脸检测区域是否出现人体；/n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；/n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。/n
【技术特征摘要】
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...
【专利技术属性】
技术研发人员：万成涛，谭泽汉，陈彦宇，马雅奇，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，珠海联云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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