[发明专利]一种基于网络摄像机的性别识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于网络摄像机的人体特征识别方法，其特征在于，包括：

网络摄像机采集视频监控数据；

从所述视频监控数据中提取目标人体特征的参数；

根据所述目标人体特征的参数，通过预先从服务器获取的人体特征识别分类器，分类识别出所述目标人体特征；

将分类识别出的所述目标人体特征，以及与所述目标人体特征对应的兴趣信息发送给所述服务器，使得所述服务器对所述目标人体特征及所述兴趣信息进行分析，并生成表示所述目标人体特征与所述兴趣信息之间关联关系的报表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述视频监控数据中提取目标人体特征的参数包括：

从所述视频监控数据中，通过预先训练好的人脸分类器检测出人脸图像；

通过主动外观模型提取每个人脸图像的关键特征点，所述关键特征点包括人脸图像中的眼睛、鼻子和嘴巴位置；

通过所述人脸图像中两眼之间的位置关系对所述人脸图像进行校正，使得所述人脸图像端正无倾斜；

获取校正后的人脸图像的关键特征点的坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标人体特征的参数，通过预先从服务器获取的人体特征识别分类器，分类识别出所述目标人体特征包括：

根据所述校正后的人脸图像的关键特征点的坐标，以及从所述服务器上获取的各子区域的均值向量和特征向量，分割所述校正后的人脸图像为多个子区域以进行主成份分析降维；

将各所述子区域分别对应的关键特征点输入从所述服务器上获取的已训练好的人脸特征模型，得到不同性别的人脸图像的各关键特征点之间的内在联系；

将获得的所述不同性别之间的人脸图像的各关键特征点之间的内在联系输入到从所述服务器上获取的已训练好的性别识别分类器中，分类识别出男性及女性。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在图像数据库中提取Harr-like特征，训练自适应增强分类器进行人脸检测。

5.一种基于网络摄像机的人体特征识别方法，其特征在于，包括：

服务器从预先设置的人体特征数据库中提取人体特征；

根据所述人体特征训练人体特征识别分类器；

将所述人体特征识别分类器发送给网络摄像机，使得所述网络摄像机根据所述人体特征识别分类器对目标人体特征进行分类识别；

接收所述网络摄像机分类发送的识别出的所述目标人体特征，以及与所述目标人体特征对应的兴趣信息；

分析所述目标人体特征与所述兴趣信息的关联关系，并将所述关联关系生成报表。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从预先设置的人体特征数据库中提取人体特征包括：

通过主动外观模型提取人脸图像的关键特征点，所述关键特征点包括人脸图像中的眼睛、鼻子和嘴巴位置。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体特征训练人体特征识别分类器包括：

通过所述人脸图像中两眼之间的位置关系对所述人脸图像进行校正，使得所述人脸图像端正无倾斜；

获取校正后的人脸图像的关键特征点的坐标；

根据所述校正后的人脸图像的关键特征点的坐标，分割所述校正后的人脸图像为多个子区域以进行主成份分析降维，并保存所述人脸图像中各所述子区域的均值向量和特征向量；

将各所述子区域分别对应的关键特征点输入人脸特征模型，获得不同性别的人脸图像的各关键特征点之间的内在联系；

将获得的所述不同性别之间的人脸图像的各关键特征点之间的内在联系输入到支持向量机中，训练得到性别识别分类器。

8.根据权利要求5至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

更新所述人体特征数据库；

从更新后的人体特征数据库中提取人体特征，以重新训练人体特征识别分类器。