本發(fā)明涉及一種人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種人臉追蹤方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人臉識別技術(shù)越來越成熟。人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和追蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)。

目前，在人臉識別中，通常會(huì)在人臉檢測時(shí)框臉，在識別之后進(jìn)行人臉標(biāo)記。然而，當(dāng)人臉發(fā)生移動(dòng)時(shí)，由于人臉識別速度是小于人臉檢測速度的，在對移動(dòng)后的人臉進(jìn)行識別之前，無法對移動(dòng)后的人臉進(jìn)行人臉標(biāo)記，此時(shí)只存在人臉框但不存在人臉標(biāo)記，進(jìn)而無法實(shí)現(xiàn)對人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉追蹤方法及裝置，主要目的在于可以實(shí)現(xiàn)對人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤。

依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一個(gè)方面，提供了一種人臉追蹤方法，該方法包括：

根據(jù)實(shí)時(shí)圖像的人臉檢測結(jié)果，當(dāng)檢測出所述實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀中存在人臉框時(shí)，檢測與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中是否存在人臉框；

若存在，則將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算；

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，以便實(shí)現(xiàn)人臉實(shí)時(shí)追蹤。

進(jìn)一步地，所述將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算之前，所述方法還包括：

根據(jù)所述上一幀中存在的人臉框數(shù)量，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在新增的人臉框；

若所述當(dāng)前幀中不存在新增的人臉框，則所述將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算，具體包括：

選取所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算；

所述根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，具體包括：

根據(jù)與所述上一幀中所述人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對選取的所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

具體地，若所述當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，則所述將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算，具體包括：

選取所述上一幀中存在的人臉框與所述當(dāng)前幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算；

所述根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，具體包括：

根據(jù)選取的所述上一幀中人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對與所述當(dāng)前幀中所述人臉特征值距離最小的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)選取的所述上一幀中人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對與所述當(dāng)前幀中所述人臉特征值距離最小的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記之后，所述方法還包括：

將所述當(dāng)前幀中未進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框，確定為所述當(dāng)前幀中存在的新增的人臉框；

根據(jù)預(yù)置新增人臉標(biāo)識，對所述新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述上一幀中存在的人臉框數(shù)量，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在新增的人臉框之后，所述方法還包括：

若所述當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，則將所述當(dāng)前幀中與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別計(jì)算的人臉特征值距離都大于或等于預(yù)定閾值的人臉框，確定為新增的人臉框；

根據(jù)預(yù)置新增人臉標(biāo)識，對所述新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：

記錄所述當(dāng)前幀中已進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框?qū)?yīng)的人臉圖片，以便進(jìn)行人臉追蹤學(xué)習(xí)。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記之后，所述方法還包括：

根據(jù)對所述當(dāng)前幀的人臉識別結(jié)果，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框；

若存在，則根據(jù)所述人臉識別結(jié)果對存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框進(jìn)行更正。

依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例另一個(gè)方面，提供了一種人臉追蹤裝置，該裝置包括：

檢測單元，用于根據(jù)實(shí)時(shí)圖像的人臉檢測結(jié)果，當(dāng)檢測出所述實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀中存在人臉框時(shí)，檢測與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中是否存在人臉框；

計(jì)算單元，用于若所述檢測單元檢測出與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中存在人臉框，則將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算；

標(biāo)記單元，用于根據(jù)所述計(jì)算單元的計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，以便實(shí)現(xiàn)人臉實(shí)時(shí)追蹤。

進(jìn)一步地，所述檢測單元，還用于根據(jù)所述上一幀中存在的人臉框數(shù)量，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在新增的人臉框；

所述計(jì)算單元，具體用于若所述檢測單元檢測出當(dāng)前幀中不存在新增的人臉框，選取所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算；

所述標(biāo)記單元，具體用于根據(jù)與所述上一幀中所述人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對選取的所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

具體地，所述計(jì)算單元，具體用于若所述檢測單元檢測出所述當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，則選取所述上一幀中存在的人臉框與所述當(dāng)前幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算；

所述標(biāo)記單元，具體用于根據(jù)選取的所述上一幀中人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對與所述當(dāng)前幀中所述人臉特征值距離最小的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：確定單元；

所述確定單元，用于將所述當(dāng)前幀中未進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框，確定為所述當(dāng)前幀中存在的新增的人臉框；

所述標(biāo)記單元，還用于根據(jù)預(yù)置新增人臉標(biāo)識，對所述新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

所述確定單元，用于若所述當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，則將所述當(dāng)前幀中與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別計(jì)算的人臉特征值距離都大于或等于預(yù)定閾值的人臉框，確定為新增的人臉框；

所述標(biāo)記單元，還用于根據(jù)預(yù)置新增人臉標(biāo)識，對所述新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：記錄單元，用于記錄所述當(dāng)前幀中已進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框?qū)?yīng)的人臉圖片，以便進(jìn)行人臉追蹤學(xué)習(xí)。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：更正單元；

所述檢測單元，還用于根據(jù)對所述當(dāng)前幀的人臉識別結(jié)果，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框；

所述更正單元，用于若所述檢測單元檢測所述當(dāng)前幀中存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框，則根據(jù)所述人臉識別結(jié)果對存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框進(jìn)行更正。

借由上述技術(shù)方案，本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案至少具有下列優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉追蹤方法及裝置，首先根據(jù)實(shí)時(shí)圖像的人臉檢測結(jié)果，當(dāng)檢測出所述實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀中存在人臉框時(shí)，檢測與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中是否存在人臉框；若存在，則將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算；然后根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，以便實(shí)現(xiàn)人臉實(shí)時(shí)追蹤。與目前在人臉識別之后再進(jìn)行人臉標(biāo)記相比，本發(fā)明實(shí)施例通過對實(shí)時(shí)圖像中相鄰的兩幀進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，根據(jù)與上一幀中人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，即可以在對當(dāng)前幀進(jìn)行人臉識別之前，找到兩次間人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，通過本發(fā)明實(shí)施例的方法及裝置，可以對實(shí)時(shí)圖像中每一幀圖像內(nèi)的人臉框?qū)崟r(shí)進(jìn)行人臉標(biāo)記，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對已經(jīng)有標(biāo)記的人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，并且可以實(shí)現(xiàn)將人臉檢測與人臉識別的過程分開進(jìn)行，可以提高框出人臉的速度，從而提升了用戶體驗(yàn)。

上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。

附圖說明

通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中：

圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉追蹤方法流程示意圖；

圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種人臉追蹤方法流程示意圖；

圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉追蹤裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種人臉追蹤裝置結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉追蹤方法，可以實(shí)現(xiàn)對人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，如圖1所示，所述方法包括：

101、根據(jù)實(shí)時(shí)圖像的人臉檢測結(jié)果，當(dāng)檢測出實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀中存在人臉框時(shí)，檢測與當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中是否存在人臉框。

其中，實(shí)時(shí)圖像可以為進(jìn)行人臉識別的過程中實(shí)時(shí)采集的圖像。

對于本發(fā)明實(shí)施例的執(zhí)行主體可以為配置在人臉識別設(shè)備中用于控制人臉追蹤的裝置。在本發(fā)明實(shí)施例中，對采集到的實(shí)時(shí)圖像首先進(jìn)行實(shí)時(shí)人臉檢測，即依次檢測采集到的實(shí)時(shí)圖像的每一幀圖像中是否存在人臉特征，若檢測出實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀圖像中存在人臉特征，可以根據(jù)人臉特征在當(dāng)前幀圖像中的位置進(jìn)行框臉得到人臉框，需要說明的是，若檢測出當(dāng)前幀圖像中存在多張人臉的特征，可以分別進(jìn)行框臉，得到多個(gè)人臉框。

在對一幀圖像進(jìn)行框臉得到人臉框后，可以記錄相應(yīng)的人臉框坐標(biāo)，當(dāng)檢測出實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀圖像中存在人臉框時(shí)，可以通過查找是否記錄了上一幀圖像中相應(yīng)的人臉框坐標(biāo)，判斷上一幀圖像中是否存在人臉框，若記錄了上一幀圖像中相應(yīng)的人臉框坐標(biāo)，則確定上一幀圖像中存在人臉框；若沒有記錄上一幀圖像中相應(yīng)的人臉框坐標(biāo)，則確定上一幀圖像中不存在人臉框。

102、若檢測出與當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中存在人臉框，則將當(dāng)前幀中存在的人臉框與上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。

例如，檢測出當(dāng)前幀圖像中水平方向存在兩個(gè)人臉框，即可以分為左人臉框和右人臉框，并且上一幀圖像中也存在兩個(gè)人臉框，分別為人臉框A和人臉框B，取左人臉框?qū)?yīng)的人臉特征值為(21，24，1，3，12，……)和取人臉框A對應(yīng)的人臉特征值為(10，21，41，13，2，……)，計(jì)算這兩個(gè)特征值的距離，即然后根據(jù)相同方式計(jì)算左人臉框?qū)?yīng)的人臉特征值與人臉框B對應(yīng)的人臉特征值的距離；另外為了對右人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，還需要計(jì)算右人臉框與人臉框A的人臉特征值的距離，和右人臉框與人臉框B的人臉特征值的距離。

103、根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

其中，人臉標(biāo)記的內(nèi)容可以為人物昵稱、代號、姓名、ID(Identity，身份標(biāo)識號碼)號等。

例如，檢測出當(dāng)前幀圖像中豎直方向存在兩個(gè)人臉框，即可以分為上下兩個(gè)人臉框a和b，并且上一幀圖像中也存在兩個(gè)人臉框，分別為人臉框A和人臉框B，經(jīng)過人臉特征值距離的計(jì)算，找到在上一幀圖像中與a的人臉特征最接近的人臉框?yàn)槿四樋駻，根據(jù)人臉框A的人臉標(biāo)記，對a進(jìn)行標(biāo)記，并且根據(jù)相同方式找到與上一幀圖像中與b的人臉特征最接近的人臉框?yàn)槿四樋駼，根據(jù)人臉框B人臉標(biāo)記，對b進(jìn)行標(biāo)記。最終使得a的人臉標(biāo)記與人臉框A的人臉標(biāo)記相同，而b的人臉標(biāo)記與人臉框B的人臉標(biāo)記相同，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，從而可以提高用戶的體驗(yàn)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，在對當(dāng)前幀圖像中的各個(gè)人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記后，可以記錄相應(yīng)的人臉框坐標(biāo)，以便為下一幀圖像的人臉追蹤做準(zhǔn)備。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉追蹤方法，與目前在人臉識別之后再進(jìn)行人臉標(biāo)記相比，本發(fā)明實(shí)施例通過對實(shí)時(shí)圖像中相鄰的兩幀進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，根據(jù)與上一幀中人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，即可以在對當(dāng)前幀進(jìn)行人臉識別之前，找到兩次間人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，通過本發(fā)明實(shí)施例的方法，可以對實(shí)時(shí)圖像中每一幀圖像內(nèi)的人臉框?qū)崟r(shí)進(jìn)行人臉標(biāo)記，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對已經(jīng)有標(biāo)記的人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，并且可以實(shí)現(xiàn)將人臉檢測與人臉識別的過程分開進(jìn)行，可以提高框出人臉的速度，從而提升了用戶體驗(yàn)。

為了更好的對上述圖1所示的方法進(jìn)行理解，作為對上述實(shí)施方式的細(xì)化和擴(kuò)展，本發(fā)明實(shí)施例提供了另一種人臉追蹤方法，如圖2所示，所述方法包括：

201、根據(jù)實(shí)時(shí)圖像的人臉檢測結(jié)果，當(dāng)檢測出實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀中存在人臉框時(shí)，檢測與當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中是否存在人臉框。

在本發(fā)明實(shí)施例中，如果上一幀圖像中不存在人臉框，說明從當(dāng)前幀開始，才有人臉出現(xiàn)，可以進(jìn)行相應(yīng)的框臉操作，并且可以初步為其分配相應(yīng)的人臉標(biāo)記，以便減少人臉框沒有人臉標(biāo)記的空白時(shí)間，進(jìn)而提高用戶體驗(yàn)，在人臉識別之后，根據(jù)識別結(jié)果再進(jìn)行更正。

202、若上一幀中存在人臉框，則根據(jù)上一幀中存在的人臉框數(shù)量，檢測當(dāng)前幀中是否存在新增的人臉框。

如果上一幀圖像中人臉框的數(shù)量小于當(dāng)前幀圖像中人臉框的數(shù)量，說明此時(shí)有新增的人員進(jìn)入實(shí)時(shí)圖像的有效采集范圍內(nèi)，進(jìn)而確定當(dāng)前幀圖像中存在新增的人臉框，接下來執(zhí)行步驟203a至步驟206a，以便實(shí)現(xiàn)除了對原有人員的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記外，還可以對新增人員進(jìn)行人臉標(biāo)記；如果上一幀圖像中人臉框的數(shù)量與當(dāng)前幀圖像中人臉框的數(shù)量相同，說明當(dāng)前幀圖像存在的用戶與上一幀圖像中存在的用戶相同，為同一批人，不存在新增人員，進(jìn)而說明當(dāng)前幀圖像中沒有新增的人臉框，接下來執(zhí)行步驟203b至步驟204b；如果上一幀圖像中人臉框的數(shù)量大于當(dāng)前幀圖像中人臉框的數(shù)量時(shí)，說明此時(shí)有部分人離開了實(shí)時(shí)圖像的有效采集范圍，但并沒有新增的人員進(jìn)入，進(jìn)而說明當(dāng)前幀圖像中沒有新增的人臉框，接下來同樣執(zhí)行步驟203b至步驟204b。

203a、若當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，則選取上一幀中存在的人臉框與當(dāng)前幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。

204a、根據(jù)選取的上一幀中人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對與當(dāng)前幀中人臉特征值距離最小的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

例如，上一幀圖像中存在2個(gè)人臉框A1，A2，當(dāng)前幀圖像中存在3個(gè)人臉框B1，B2，B3，選取A1與B1、B2、B3分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算，以及選取A2與B1、B2、B3分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算，依據(jù)計(jì)算結(jié)果，對于A1，可以找到人臉特征最接近的B1，將A1的人臉標(biāo)記配置給B1；對于A2，可以找到人臉特征最接近的B2，將A2的人臉標(biāo)記配置給B2。

需要說明的是，為了加快人臉標(biāo)記的速度，通過上述方式對當(dāng)前幀的一個(gè)人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記后，可以將在當(dāng)前幀中已標(biāo)記的人臉框進(jìn)行剔除處理，接著對上一幀中的下一個(gè)人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算時(shí)，無需再與當(dāng)前幀中已經(jīng)剔除掉的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算，減少了計(jì)算內(nèi)容，進(jìn)而可以提高計(jì)算速度，從而提高人臉標(biāo)記的效率。

205a、將當(dāng)前幀中未進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框，確定為當(dāng)前幀中存在的新增的人臉框。

例如，上一幀圖像中存在2個(gè)人臉框A1，A2，當(dāng)前幀圖像中存在3個(gè)人臉框B1，B2，B3，經(jīng)過人臉特征值距離的計(jì)算，對于A1，可以找到人臉特征最接近的B1，將A1的人臉標(biāo)記配置給B1；對于A2，可以找到人臉特征最接近的B2，將A2的人臉標(biāo)記配置給B2；這樣只有B3未進(jìn)行人臉標(biāo)記，將B3確定為當(dāng)前幀中存在的新增的人臉框。

在本發(fā)明實(shí)施例中，若當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，為了及時(shí)對其進(jìn)行標(biāo)記，提高新增人臉框的檢測效率，還可以通過如下步驟確定新增的人臉框，即將所述當(dāng)前幀中與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別計(jì)算的人臉特征值距離都大于或等于預(yù)定閾值的人臉框，確定為新增的人臉框。其中，預(yù)定閾值可以由技術(shù)人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)常數(shù)進(jìn)行預(yù)先設(shè)定。

例如，當(dāng)前幀圖像中豎直方向存在3個(gè)人臉框，分為上、中、下三個(gè)人臉框，而上一幀圖像中存在2個(gè)人臉框，說明當(dāng)前幀圖像中存在一個(gè)新增的人臉框，經(jīng)過人臉特征值距離的計(jì)算，當(dāng)前幀圖像中只有最下面的人臉框與上一幀圖像中2個(gè)人臉框分別計(jì)算的人臉特征值距離都大于預(yù)定閾值，因此，確定最下面的人臉框?yàn)樾略龅娜四樋颉?/p>

再例如，當(dāng)前幀圖像中存在3個(gè)人臉框B1，B2，B3，而上一幀圖像中存在2個(gè)人臉框A1，A2，說明當(dāng)前幀圖像中存在一個(gè)新增的人臉框，經(jīng)過人臉特征值距離的計(jì)算，B1與A1、A2分別計(jì)算的人臉特征值距離都大于預(yù)定閾值，同時(shí)B3與A1、A2分別計(jì)算的人臉特征值距離也都大于預(yù)定閾值，此時(shí)存在兩個(gè)新增人臉框的待確定對象，可以進(jìn)一步檢測這兩個(gè)人臉框中哪個(gè)人臉框與上一幀圖像中A1、A2分別計(jì)算的人臉特征值距離更接近預(yù)定閾值，如果B1與A1、A2分別計(jì)算的人臉特征值距離更接近預(yù)定閾值，說明B1的人臉特征值跳躍較小，而B3的人臉特征值跳躍較大，B3很可能是新增的人臉框，進(jìn)而將B3確定為新增的人臉框。

在確定新增的人臉框之后，可以根據(jù)預(yù)置新增人臉標(biāo)識，對新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，并且可以記錄相應(yīng)的人臉圖片以便對陌生人臉進(jìn)行追蹤學(xué)習(xí)，在對當(dāng)前幀圖像進(jìn)行人臉識別后，可以根據(jù)人臉識別結(jié)果再進(jìn)行更正。

206a、根據(jù)預(yù)置新增人臉標(biāo)識，對新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

其中，預(yù)置新增人臉標(biāo)識可以由技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行預(yù)先配置。例如，當(dāng)檢測出新增1個(gè)人臉框時(shí)，可以標(biāo)記為“新頭像”；當(dāng)檢測出新增2個(gè)人臉框時(shí)，可以分別標(biāo)記為“新頭像A”、“新頭像B”。

需要說明的是，通過對新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，可以使用戶在進(jìn)行人臉識別的過程中了解新增人員，可以提高用戶的體驗(yàn)。

與步驟203a并列的步驟203b、若當(dāng)前幀中不存在新增的人臉框，則選取所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。

例如，檢測出當(dāng)前幀圖像中水平方向存在兩個(gè)人臉框，分為左人臉框和右人臉框，并且上一幀圖像中也存在兩個(gè)人臉框，分別為人臉框A和人臉框B，取左人臉框?qū)?yīng)的人臉特征值為(10，20，13，17，15，……)和取人臉框A對應(yīng)的人臉特征值為(5，4，14，22，30，……)，計(jì)算這兩個(gè)特征值的距離，即然后根據(jù)相同方式計(jì)算左人臉框?qū)?yīng)的人臉特征值與人臉框B對應(yīng)的人臉特征值的距離。

204b、根據(jù)與上一幀中人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對選取的當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

例如，在當(dāng)前幀圖像中選取的一個(gè)人臉框與上一幀中每個(gè)人臉框分別計(jì)算人臉特征值距離后，根據(jù)上一幀中該距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對選取的這個(gè)人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，使得這兩個(gè)人臉標(biāo)記相同。

在本發(fā)明實(shí)施例中，為了加快人臉標(biāo)記的速度，通過上述方式對當(dāng)前幀的一個(gè)人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記后，可以將上一幀中與其人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行剔除處理，接著對當(dāng)前幀中的下一個(gè)人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算時(shí)，無需再與上一幀中已經(jīng)剔除掉的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。

例如，檢測出當(dāng)前幀圖像中水平方向存在三個(gè)人臉框，分為‘左’、‘中’、‘右’這三個(gè)人臉框，上一幀圖像中也存在三個(gè)人臉框，分別為人臉框A、人臉框B、人臉框C，經(jīng)過左人臉框分別與人臉框A、人臉框B、人臉框C的人臉特征值距離的計(jì)算，確定‘左’人臉框與人臉框A的人臉特征值距離最小，將‘左’人臉框進(jìn)行與人臉框A相同的人臉標(biāo)記，然后可以將人臉框A在上一幀圖像中進(jìn)行剔除處理，然后當(dāng)‘中’人臉框或‘右’人臉框與上一幀圖像中的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離計(jì)算時(shí)，只需與人臉框B、人臉框C分別計(jì)算人臉特征值距離即可，無需再與人臉框A進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算，減少了計(jì)算內(nèi)容，進(jìn)而可以提高計(jì)算速度，從而提高人臉標(biāo)記的效率。

對于本發(fā)明實(shí)施例，在保證當(dāng)前幀圖像中的每個(gè)人臉框都有人臉標(biāo)記后，可以停止對當(dāng)前幀圖像中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。進(jìn)一步地，為了滿足人臉自助學(xué)習(xí)的需求，所述方法還可以包括：記錄所述當(dāng)前幀中已進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框?qū)?yīng)的人臉圖片，以便進(jìn)行人臉追蹤學(xué)習(xí)。通過本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，可以在實(shí)時(shí)圖像的每一幀圖像中區(qū)分多張人臉，并可以記錄相應(yīng)人臉圖片，以便進(jìn)行人臉追蹤學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)人臉的變化特征，可以為后續(xù)人臉識別過程作參考依據(jù)。

進(jìn)一步地，為了保證人臉標(biāo)記的準(zhǔn)確性，以便進(jìn)行準(zhǔn)確地人臉追蹤，所述方法還可以包括：根據(jù)對所述當(dāng)前幀的人臉識別結(jié)果，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框；若存在，則根據(jù)所述人臉識別結(jié)果對存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框進(jìn)行更正。

例如，通過計(jì)算人臉特征值距離的方法，當(dāng)前幀圖像中都已經(jīng)進(jìn)行人臉標(biāo)記，后續(xù)對這一幀圖像進(jìn)行人臉識別，如果根據(jù)人臉識別結(jié)果檢測出這一幀圖像中存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框時(shí)，可以進(jìn)行相應(yīng)更正，以便后續(xù)的幀圖像中能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的人臉標(biāo)記，進(jìn)而可以準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)人臉追蹤。

本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種人臉追蹤方法，與目前在人臉識別之后再進(jìn)行人臉標(biāo)記相比，本發(fā)明實(shí)施例通過對實(shí)時(shí)圖像中相鄰的兩幀進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，根據(jù)與上一幀中人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，即可以在對當(dāng)前幀進(jìn)行人臉識別之前，找到兩次間人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，通過本發(fā)明實(shí)施例的方法，可以對實(shí)時(shí)圖像中每一幀圖像內(nèi)的人臉框?qū)崟r(shí)進(jìn)行人臉標(biāo)記，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對已經(jīng)有標(biāo)記的人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤；并且可以對新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，可以使用戶在進(jìn)行人臉識別的過程中了解新增人員，可以提高用戶的體驗(yàn)；以及根據(jù)對當(dāng)前幀的人臉識別結(jié)果，對存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框進(jìn)行及時(shí)更正，可以準(zhǔn)確地進(jìn)行人臉追蹤。

進(jìn)一步地，作為圖1所述方法的具體實(shí)現(xiàn)，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉追蹤裝置，如圖3所示，所述裝置包括：檢測單元31、計(jì)算單元32、標(biāo)記單元33。

所述檢測單元31，可以用于根據(jù)實(shí)時(shí)圖像的人臉檢測結(jié)果，當(dāng)檢測出所述實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀中存在人臉框時(shí)，檢測與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中是否存在人臉框。檢測單元31為本裝置中進(jìn)行人臉框檢測的主要功能模塊。具體可以根據(jù)上一幀中記錄的人臉框坐標(biāo)，確定上一幀中是否存在人臉框。當(dāng)檢測出上一幀中存在人臉框時(shí)觸發(fā)計(jì)算單元32進(jìn)行工作。

所述計(jì)算單元32，可以用于若所述檢測單元31檢測出與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中存在人臉框，則將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。所述計(jì)算單元32為本裝置中進(jìn)行人臉框之間人臉特征值距離計(jì)算的主要功能模塊。

所述標(biāo)記單元33，可以用于根據(jù)所述計(jì)算單元32的計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。進(jìn)一步地，以便于實(shí)現(xiàn)人臉實(shí)時(shí)追蹤。所述標(biāo)記單元33為本裝置中對人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記的主要功能，具體可以依據(jù)計(jì)算單元32的計(jì)算結(jié)果為當(dāng)前幀中的人臉框從上一幀中選擇人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉追蹤裝置所涉及各功能單元的其他相應(yīng)描述，可以參考圖1中的對應(yīng)描述，在此不再贅述。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉追蹤裝置，包括：檢測單元、計(jì)算單元、標(biāo)記單元，與目前在人臉識別之后再進(jìn)行人臉標(biāo)記相比，本發(fā)明實(shí)施例通過對實(shí)時(shí)圖像中相鄰的兩幀進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，根據(jù)與上一幀中人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，即可以在對當(dāng)前幀進(jìn)行人臉識別之前，找到兩次間人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，通過本發(fā)明實(shí)施例的方法，可以對實(shí)時(shí)圖像中每一幀圖像內(nèi)的人臉框?qū)崟r(shí)進(jìn)行人臉標(biāo)記，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對已經(jīng)有標(biāo)記的人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，并且可以實(shí)現(xiàn)將人臉檢測與人臉識別的過程分開進(jìn)行，可以提高框出人臉的速度，從而提升了用戶體驗(yàn)。

進(jìn)一步地，作為圖2所述方法的具體實(shí)現(xiàn)，本發(fā)明實(shí)施例提供了另一種人臉追蹤裝置，如圖4所示，所述裝置包括：檢測單元41、計(jì)算單元42、標(biāo)記單元43。

所述檢測單元41，可以用于根據(jù)實(shí)時(shí)圖像的人臉檢測結(jié)果，當(dāng)檢測出所述實(shí)時(shí)圖像的當(dāng)前幀中存在人臉框時(shí)，檢測與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中是否存在人臉框。檢測單元41為本裝置中進(jìn)行人臉框檢測的主要功能模塊。具體可以根據(jù)上一幀中記錄的人臉框坐標(biāo)，確定上一幀中是否存在人臉框。當(dāng)檢測出上一幀中存在人臉框時(shí)觸發(fā)計(jì)算單元42進(jìn)行工作。

所述計(jì)算單元42，可以用于若所述檢測單元41檢測出與所述當(dāng)前幀對應(yīng)的上一幀中存在人臉框，則將所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中存在的人臉框進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。所述計(jì)算單元42為本裝置中進(jìn)行人臉框之間人臉特征值距離計(jì)算的主要功能模塊。

所述標(biāo)記單元43，可以用于根據(jù)所述計(jì)算單元42的計(jì)算結(jié)果，對所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。進(jìn)一步地，以便于實(shí)現(xiàn)人臉實(shí)時(shí)追蹤。所述標(biāo)記單元43為本裝置中對人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記的主要功能，具體可以依據(jù)計(jì)算單元42的計(jì)算結(jié)果為當(dāng)前幀中的人臉框從上一幀中選擇人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

所述檢測單元41，還可以用于根據(jù)所述上一幀中存在的人臉框數(shù)量，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在新增的人臉框。

所述計(jì)算單元42，具體可以用于若所述檢測單元41檢測出當(dāng)前幀中不存在新增的人臉框，選取所述當(dāng)前幀中存在的人臉框與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。

所述標(biāo)記單元43，具體可以用于根據(jù)與所述上一幀中所述人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對選取的所述當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

所述計(jì)算單元42，具體可以用于若所述檢測單元41檢測出所述當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，則選取所述上一幀中存在的人臉框與所述當(dāng)前幀中每個(gè)人臉框分別進(jìn)行人臉特征值距離的計(jì)算。

所述標(biāo)記單元43，具體可以用于根據(jù)選取的所述上一幀中人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對與所述當(dāng)前幀中所述人臉特征值距離最小的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：確定單元44。

所述確定單元44，可以用于將所述當(dāng)前幀中未進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框，確定為所述當(dāng)前幀中存在的新增的人臉框。

所述確定單元44，還可以用于若所述當(dāng)前幀中存在新增的人臉框，則將所述當(dāng)前幀中與所述上一幀中每個(gè)人臉框分別計(jì)算的人臉特征值距離都大于或等于預(yù)定閾值的人臉框，確定為新增的人臉框?？梢约皶r(shí)檢測出新增的人臉框，進(jìn)而可以及時(shí)對新增人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。

所述標(biāo)記單元43，可以用于根據(jù)預(yù)置新增人臉標(biāo)識，對所述新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記。需要說明的是，通過對新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，可以使用戶在進(jìn)行人臉識別的過程中了解新增人員，可以提高用戶的體驗(yàn)。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：記錄單元45。

所述記錄單元45，可以用于記錄所述當(dāng)前幀中已進(jìn)行人臉標(biāo)記的人臉框?qū)?yīng)的人臉圖片，進(jìn)一步地，以便于進(jìn)行人臉追蹤學(xué)習(xí)，可以滿足人臉自助學(xué)習(xí)的需求，學(xué)習(xí)人臉的變化特征，可以為后續(xù)人臉識別過程作參考依據(jù)。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：更正單元46。

所述檢測單元41，可以用于根據(jù)對所述當(dāng)前幀的人臉識別結(jié)果，檢測所述當(dāng)前幀中是否存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框。

所述更正單元46，可以用于若所述檢測單元41檢測所述當(dāng)前幀中存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框，則根據(jù)所述人臉識別結(jié)果對存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框進(jìn)行更正。以便后續(xù)的幀圖像中能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的人臉標(biāo)記，進(jìn)而可以準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)人臉追蹤。

需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種人臉追蹤裝置所涉及各功能單元的其他相應(yīng)描述，可以參考圖2中的對應(yīng)描述，在此不再贅述。

本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種人臉追蹤裝置，包括：檢測單元、計(jì)算單元、標(biāo)記單元、處理單元、確定單元、記錄單元、更正單元等，與目前在人臉識別之后再進(jìn)行人臉標(biāo)記相比，本發(fā)明實(shí)施例通過對實(shí)時(shí)圖像中相鄰的兩幀進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，根據(jù)與上一幀中人臉特征值距離最小的人臉框?qū)?yīng)的人臉標(biāo)記，對當(dāng)前幀中的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，即可以在對當(dāng)前幀進(jìn)行人臉識別之前，找到兩次間人臉特征最接近的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，通過本發(fā)明實(shí)施例的方法，可以對實(shí)時(shí)圖像中每一幀圖像內(nèi)的人臉框?qū)崟r(shí)進(jìn)行人臉標(biāo)記，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對已經(jīng)有標(biāo)記的人臉進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤；并且可以對新增的人臉框進(jìn)行人臉標(biāo)記，可以使用戶在進(jìn)行人臉識別的過程中了解新增人員，可以提高用戶的體驗(yàn)；以及根據(jù)對當(dāng)前幀的人臉識別結(jié)果，對存在錯(cuò)誤人臉標(biāo)記的人臉框進(jìn)行及時(shí)更正，可以準(zhǔn)確地進(jìn)行人臉追蹤。

在上述實(shí)施例中，對各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實(shí)施例的相關(guān)描述。

可以理解的是，上述方法及裝置中的相關(guān)特征可以相互參考。另外，上述實(shí)施例中的“第一”、“第二”等是用于區(qū)分各實(shí)施例，而并不代表各實(shí)施例的優(yōu)劣。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

在此提供的算法和顯示不與任何特定計(jì)算機(jī)、虛擬系統(tǒng)或者其它設(shè)備固有相關(guān)。各種通用系統(tǒng)也可以與基于在此的示教一起使用。根據(jù)上面的描述，構(gòu)造這類系統(tǒng)所要求的結(jié)構(gòu)是顯而易見的。此外，本發(fā)明也不針對任何特定編程語言。應(yīng)當(dāng)明白，可以利用各種編程語言實(shí)現(xiàn)在此描述的本發(fā)明的內(nèi)容，并且上面對特定語言所做的描述是為了披露本發(fā)明的最佳實(shí)施方式。

在此處所提供的說明書中，說明了大量具體細(xì)節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實(shí)施例可以在沒有這些具體細(xì)節(jié)的情況下實(shí)踐。在一些實(shí)例中，并未詳細(xì)示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù)，以便不模糊對本說明書的理解。

類似地，應(yīng)當(dāng)理解，為了精簡本公開并幫助理解各個(gè)發(fā)明方面中的一個(gè)或多個(gè)，在上面對本發(fā)明的示例性實(shí)施例的描述中，本發(fā)明的各個(gè)特征有時(shí)被一起分組到單個(gè)實(shí)施例、圖、或者對其的描述中。然而，并不應(yīng)將該公開的方法解釋成反映如下意圖：即所要求保護(hù)的本發(fā)明要求比在每個(gè)權(quán)利要求中所明確記載的特征更多的特征。更確切地說，如下面的權(quán)利要求書所反映的那樣，發(fā)明方面在于少于前面公開的單個(gè)實(shí)施例的所有特征。因此，遵循具體實(shí)施方式的權(quán)利要求書由此明確地并入該具體實(shí)施方式，其中每個(gè)權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨(dú)實(shí)施例。

本領(lǐng)域那些技術(shù)人員可以理解，可以對實(shí)施例中的設(shè)備中的模塊進(jìn)行自適應(yīng)性地改變并且把它們設(shè)置在與該實(shí)施例不同的一個(gè)或多個(gè)設(shè)備中?？梢园褜?shí)施例中的模塊或單元或組件組合成一個(gè)模塊或單元或組件，以及此外可以把它們分成多個(gè)子模塊或子單元或子組件。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設(shè)備的所有過程或單元進(jìn)行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的每個(gè)特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來代替。

此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。例如，在下面的權(quán)利要求書中，所要求保護(hù)的實(shí)施例的任意之一都可以以任意的組合方式來使用。

本發(fā)明的各個(gè)部件實(shí)施例可以以硬件實(shí)現(xiàn)，或者以在一個(gè)或者多個(gè)處理器上運(yùn)行的軟件模塊實(shí)現(xiàn)，或者以它們的組合實(shí)現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實(shí)踐中使用微處理器或者數(shù)字信號處理器(DSP)來實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種人臉追蹤方法及裝置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計(jì)算機(jī)程序和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品)。這樣的實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的程序可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個(gè)或者多個(gè)信號的形式。這樣的信號可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號上提供，或者以任何其他形式提供。

應(yīng)該注意的是上述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行說明而不是對本發(fā)明進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計(jì)出替換實(shí)施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號之間的任何參考符號構(gòu)造成對權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個(gè)”不排除存在多個(gè)這樣的元件。本發(fā)明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個(gè)可以是通過同一個(gè)硬件項(xiàng)來具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序?？蓪⑦@些單詞解釋為名稱。