CN101237563A

CN101237563A - 节目受众信息获取方法和装置及节目播放系统

Info

Publication number: CN101237563A
Application number: CNA2007100731736A
Authority: CN
Inventors: 孟新建
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2007-01-31
Filing date: 2007-01-31
Publication date: 2008-08-06
Anticipated expiration: 2027-01-31
Also published as: CN101237563B

Abstract

本发明公开了一种节目受众信息获取方法，包括：摄取显示器前方区域的图像并输出视频信息，所述显示器正在播放节目；对所述视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；在所述检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定对应的人脸为受众，得到节目受众信息。相应的，本发明还公开一种节目受众信息获取装置及节目播放系统，通过本发明能够快速得到比较准确的节目受众信息，从而准确及时的对观看节目的受众进行统计。

Description

节目受众信息获取方法和装置及节目播放系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术，具体地说，涉及一种节目受众信息获取的技术。

背景技术

随着商业经济的迅速发展，楼宇电视广告得到广泛应用。楼宇电视广告是一种安装在写字楼、商厦、银行、超市、展馆、社区等公共场所的电视广告系统，它包括：电视显示器、多媒体电视广告内容分发模块。楼宇电视广告播出内容为包含视频、声音、动画等的多媒体节目，或者天气预报等公共信息。广告内容更新通过通信网络实时进行，或通过更新本地多媒体内容存储器定期或不定期进行。这里所称的通信网络可以是有线通信网络或无线通信网络，如WiFi、Cable、ADSL、LAN、WiMax、3G等等。

楼宇电视广告分布位置面广，广告效果受楼宇地理位置、楼宇使用类型、广告机安装位置及人流量等因素影响。广告受众的统计是评价广告效果的基本依据，准确的广告受众统计是有效开展广告服务的基础。楼宇电视广告装置往往安装在电梯口等人流路过的地方，不能简单地将经过的人都作为广告受众加以统计。在广告受众中能区分谁是真正对本广告感兴趣的公众也是广告受众统计中的一个重要方面。

目前统计楼宇电视广告受众主要有两种方法，一种是采取人工现场观察抽样方式进行，这种方式成本高、准确度低、效率低。

另一种是利用安装在楼宇电视广告装置旁的红外、电场、微波等探测装置检测是否有人经过或停留在电视广告前，这种方法只能粗略统计人的数量，不能准确判定人是否在观看广告，用来统计受众准确度非常低。

发明内容

本发明实施例提供一种节目受众信息获取方法和装置，以提高节目受众统计的准确度和效率。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提出的技术方案如下：

一种节目受众信息获取方法，包括：

摄取显示器前方区域的图像并输出视频信息，所述显示器正在播放节目；

对所述视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；

在所述检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定对应的人脸为受众，得到节目受众信息。

一种节目受众信息获取装置，包括：

视频接收单元，用于接收摄取的视频信息；

人脸检测跟踪单元，用于对所述视频接收单元接收的视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；受众判定单元，用于判断所述人脸检测跟踪单元检测得到的检测跟踪信息是否满足预定的判决准则，以及在检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定所述检测跟踪信息对应的人脸为受众，得到节目受众信息。

相应的，本发明实施例还提供一种节目播放系统，包括：

信息接口，用于接收多媒体节目数据流；

节目播出单元，用于播出多媒体节目；

显示装置，用于显示所述节目播出单元播出的多媒体节目；

摄像装置，摄取显示装置前方区域的图像，并输出视频信息；

节目受众信息获取装置，用于接收所述摄像装置输出的视频信息，根据中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；在所述检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定对应的人脸为受众，得到节目受众信息，并通过信息接口输出。

本发明实施例通过对摄取的视频信息中每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，将人脸检测和人脸跟踪分析得到的检测跟踪信息与预定的阈值进行比较，能够快速得到比较准确的节目受众信息，从而准确及时的对观看节目的受众进行统计。

附图说明

以下将结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明，各附图中：

图1为本发明实施例节目受众信息获取方法流程图；

图2为本发明实施例中摄像装置的安装示意图；

图3为本发明实施例节目受众信息获取方法中人脸检测图；

图4为本发明实施例节目播放系统框图；

图5为本发明实施例节目受众信息获取装置结构框图；

图6为本发明实施例节目受众信息获取装置中的人脸检测跟踪单元结构框图；

图7为本发明实施例节目受众信息获取装置中的受众判定单元结构框图。

具体实施方式

本发明实施例通过摄取播放节目的显示器前方的图像得到视频信息，动态的视频信息是由若干帧静态的图像组成，进而对视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息，将预定的判决准则与检测跟踪信息相比较，从而得到节目受众信息。

本发明实施例较佳地适用于地点比较狭长、人流量较大且较集中的电视节目播放方式，较典型的应用是楼宇广告播放方式，当然也可以适用于其他广告播放场景。

如图1所示，本发明实施例节目受众信息获取方法具体包括以下步骤：

步骤1：摄取显示器前方区域的图像并输出视频信息，所述显示器正在播放节目。

显示器前方区域的图像通常可以通过摄像装置进行摄取，摄像装置一般采用可见光摄像装置，也可以采用红外摄像装置。摄像装置的数量通常是一个，也可以为多个。摄像装置安装的典型位置在显示器的上方。为了使显示器前方一定区域内的人脸较清晰成像，摄像装置镜头的光圈、焦距(视角)和摄像装置安装位置、角度可能需要根据具体安装场合进行调整。例如：对于安装在楼梯口、走廊内的电视广告机，一般采用30英寸以下显示器，安装调整摄像装置使得能对处于显示器前方距离0.5～2.5米区域内、身高1.5m以上人的脸较清晰成像；对于30～50英寸显示器，安装调整摄像装置使得能对处于显示器前方距离0.5～4.0米区域内、身高1.5m以上人的脸较清晰成像。

图2是一个摄像装置架设的典型情况侧视图，说明如下：

摄像装置一般安装在显示器的正上方水平居中位置，摄像装置安装的水平轴X与地面和显示器平行，距地面高度约2m。选择调整摄像装置焦距，使之垂直视场角为65度左右，相应地，对于摄像装置成像耙面宽高比为4∶3的情况，水平视场角约为87度，总视场角(对角线)约为108度，摄像装置镜头可以采用广角镜头。摄像装置俯视安装，俯角(即视轴Z轴与地面夹角)为35度左右。选择将摄像装置调整到这样的视场角和安装角度基本上可以保证对站在电视显示器前方区域观看电视的人的脸较清晰成像。

适当提高摄像装置距地面的安装高度(距地面2.5m以内)，可以减小视场角，增大人脸的成像面积，但也会使人脸摄像的垂直偏角增大。在实施中可根据现场不同情况灵活调整。

为便于安装实施，可以将应用安装场合分为几种安装类型，每种类型是显示屏幕尺寸、屏幕/摄像装置安装高度、摄像装置镜头视场角(焦距)、摄像装置安装俯角等参数的组合。例如：

安装类型1：显示屏幕尺寸27英寸、屏幕/摄像装置安装高度2m、摄像装置镜头水平视场角87度、摄像装置安装俯角35度；

安装类型2：显示屏幕尺寸32英寸、屏幕/摄像装置安装高度2.2m、摄像装置镜头水平视场角90度、摄像装置安装俯角34度；

安装类型3：显示屏幕尺寸40英寸、屏幕/摄像装置安装高度2.5m、摄像装置镜头水平视场角92度、摄像装置安装俯角33度。

摄像装置输出的视频信息可以是模拟或数字的。模拟视频信息格式可以为复合视频或YUV分量，数字视频信息通常为BT 656格式。数字视频信息中包括的图像是二维数字图像，该二维数字图像的水平单位是象素，垂直单位为扫描行。以下叙述以常见的D1704×480每秒25帧的图像为例，对于隔行扫描，可先将奇偶场合并成一帧。

步骤2：对摄取的视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息。

为了去除视频信息中的噪声等，为后续处理提供更好的视频信号，在对视频信息进行人脸检测和人脸跟踪之前还包括视频预处理。视频预处理包括对视频信息进行去噪、格式变换、修正处理等一系列预处理。视频预处理可以采用模拟或数字的方法。如果是模拟图像信息，还需要进行模数转换。

人脸检测是一种图像处理模式识别技术，它可以在可能包含有人脸的输入图像中确定所有人脸的存在，及存在的人脸的位置与大小，并输出是图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等信息。现有的人脸检测方法包括以下几种：基于知识的自顶向下方法；基于特征的自底向上方法；模板匹配方法；基于人脸外观的方法等；在人脸检测的基础上，可进一步进行人脸跟踪。人脸跟踪是指在连续视频信息中跟踪同一个人脸的位置移动情况。人脸跟踪可以采用基于特征的窗口跟踪、模板匹配方法等。上述人脸检测技术和人脸跟踪技术都属于现有公知技术，本发明方案中可以直接采用，因此在这里对这些方法的具体实现过程就不再给与过多赘述。

本发明实施例中人脸检测方法具体包括：预先用二维差分算子方法对视频信息中的每帧图像进行遍历处理，获得图像边缘信息，基于获得的图像边缘信息通过自适应门限分割方法从当前帧图像中分割出可能的人脸轮廓并存储，然后将可能的人脸轮廓与预存的人脸典型拓扑结构进行特征匹配，当特征匹配满足预定值，将可能的人脸轮廓确定为人脸，根据确定结果输出当前帧图像中是否存在人脸及人脸的数量信息。

本发明实施例中人脸跟踪方法具体包括：对于视频信息的每帧图像中已经确认的人脸进行跟踪，通过与相邻图像帧的比较，判定被跟踪的人脸是否移出视场或是否有新的人脸进入视场，并根据上述分析比较记录所跟踪人脸在视场中的保持时间以及移动特性等。对应于视频信息中的每帧图像记录以下各人脸的检测跟踪信息：

人脸的数量及编号；

各人脸在图像中的水平坐标X(单位为象素)；

各人脸在图像中的垂直坐标Y(单位为象素)；

各人脸外轮廓的水平尺寸LX(单位为象素)；

各人脸外轮廓的垂直尺寸LY(单位为象素)；

各人脸在视场中的保持时间DT；

各人脸在视场中的水平移动速度VX(单位为每秒的水平象素数)。

当然，检测跟踪信息中还可以包括其他表征人脸位置、特征和移动特性的参数。

检测跟踪信息可以以每帧图像为单位进行记录，也可以汇总后以人脸为单位进行记录。

更进一步地，通过人脸特征分析算法可以估计出每个人脸的类型，如肤色、性别、年龄段等，其中人脸特征分析算法为现有公知技术，本发明方案可以直接采用，对此不再给与详细阐述。

如图3所示，检测到视频信息中的某帧图像视场中有三个人脸，分别跟踪，在每帧分别输出三个人脸在视场中的坐标，外轮廓水平和垂直大小。即：

人脸1：坐标为(X1，Y1)＝(-155，-142)，外轮廓水平大小LX1＝37和垂直大小LY1＝46；

人脸2：坐标为(X2，Y2)＝(195，95)，外轮廓水平大小LX2＝32和垂直大小LY2＝41；

人脸3：坐标为(X3，Y3)＝(296，-124)，外轮廓水平大小LX3＝15和垂直大小LY3＝28；

分析累计每个人脸在视场中出现时间。假设视频帧率为每秒25帧，如果人脸1连续在视场中出现1000帧，那么人脸1的DT为40秒；如果人脸2连续在视场中出现2500帧，那么人脸2的DT为100秒；如果人脸3连续在视场中出现100帧，那么人脸3的DT为4秒。

人脸在视场中的水平移动速度VX为单位时间内水平坐标的变化(单位是每秒的水平象素数)，即dX(t)/dt，这里不考虑移动方向，取其绝对值。简单地，可根据每秒移动的象素数计算。例如，图3中，某时刻各人脸VX：

人脸1在1秒内从坐标(-132，-120)移动到坐标(-155，-142)，该时刻VX为23象素每秒；

人脸2在1秒内从坐标(200，98)移动到坐标(195，95)，该时刻VX为5象素每秒；

人脸3在1秒内从坐标(283，-120)移动到坐标(296，-124)，该时刻VX为13象素每秒。

步骤3：在所述检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定对应的人脸为受众，得到节目受众信息。

在本实施例中根据摄像装置位置参数设置判决准则及相应的阈值，根据判决准则将前述输出的检测跟踪信息与相应的阈值相比较，根据判决准则判定检测信息对应的人脸是否是受众，得到节目受众信息。阈值及判决准则可以根据理论计算先验确定，并经过业务试运行一段时间总结；并根据具体的安装场合、显示器屏幕、摄像装置视场角和安装情况调整。所述阈值及准则可以预先设定，也可以通过网络输入更新。一组中几个准则之间可以为“与”“或”的组合。

如对前述图2摄像装置视场角和安装方式，并假设满视场尺寸(单位为象素)为[-352，+352]，[-240，+240]，一组典型阈值及准则如下：

准则1：人脸在图像中的水平坐标X在一个区间内，这个区间为[-264，+264]，相当于水平视场的3/4内；

准则2：人脸在图像中的垂直坐标Y在一个区间内，这个区间为[-180，+192]，相当于下半视场的3/4内和上半视场的4/5内；

准则3：人脸外轮廓的水平尺寸LX不小于预定值(如20象素，相当于2.5m距离处人脸外轮廓的水平尺寸的最小成像值)；

准则4：人脸外轮廓的垂直尺寸LY不小于预定值(如28象素，相当于2.5m距离处人脸的外轮廓的垂直尺寸最小成像值)；

准则5：人脸在视场中保持时间DT不小于一定时间(如5秒)；

准则6：人脸在视场内的水平移动速度VX不大于一定门限(如每秒150象素)。

最终判决准则是以上几个准则之间“与”“或”组合。如：

总准则例1：6个准则同时满足，判定该人脸为受众。

总准则例2：准则1、2、4、5准则同时满足，并且准则3、6中任一个满足，判定该人脸为受众。

根据这里的总准则例1，对图3中3个人脸判决结果如下：

人脸1、2满足所有6个准则，判决为受众；人脸3不满足准则1、3、5，判决为非受众。

进一步，为了节省计算量，如果人脸在某一帧图像中确定为受众，在后续的图像帧中不再对该人脸进行判决。

可以根据不同安装类型，使用不同的阈值及判决准则。

以上阈值及判决准则是对图像坐标系而言。

根据摄像装置成像原理，除图像坐标系(X，Y)外，还有世界坐标系(Xw，Yw，Zw)和摄像装置坐标系(Xc，Yc，Zc)，三个坐标系之间的换算根据投射变换、针孔成像原理公式进行，这些公式也称为摄像装置成像原理公式，属公知技术，本发明方案可以直接采用，对此不再给予详细阐述。

进一步地，根据摄像装置成像原理公式，根据摄像装置安装位置参数，可将图像坐标系下输出的人脸坐标等检测跟踪参数换算到世界坐标系中，在世界坐标系下设定阈值及判决准则，以适应各种安装情形。

例如，根据摄像装置成像原理公式，当摄像装置为线性时，人脸水平坐标X(象素)和人脸相对于屏幕中心的水平偏角Ax，满足以下关系：

Ax＝(X/704)*水平视场角

这里的704为摄像装置水平成像总宽度(象素)，对图2的摄像装置，水平视场角为87度。

根据上述关系，可以将前述准则1转换到世界坐标系下：

准则1：人脸相对于显示器屏幕中心轴的水平偏角Ax在一个区间内，这个区间为[-32.6度，+32.6度]，相当于水平视场角的3/4内；

同样，前述人脸1的水平坐标X＝-155，可转换为世界坐标系下的人脸相对于显示器屏幕中心轴的水平偏角Ax＝-19.2度。

进一步为了统计播放节目中各个类型节目的受众信息，本发明实施例还可以包括步骤4：根据所述节目受众信息结合节目类型信息，统计得到节目类型受众信息。

节目类型信息用于指示相应时段播出节目的类型，如指示上午9:32-9:34播出的节目是广告。根据节目受众信息结合播放节目类型信息，分类统计不同节目类型的节目类型受众信息。统计处理可以在位于靠近摄像装置的前端嵌入式计算机进行，也可以通过通信网络将综合判断结果送到远端的后台计算机完成统计处理。

节目类型可以为广告，可以为新闻，也可以为其他类型。在实际应用中，最有可能被关注的是节目类型为广告的广告受众信息。本方法实施中输出的广告受众信息的具体内容可能包括：

广告受众的总数量；

广告受众的总时长；

按时间段统计的广告受众数量；

按广告内容统计的受众数量；

不同广告内容的受众类型统计特性(如年龄段、性别、肤色等)；

其中广告受众的总时长是指特定时间内所有广告受众观看广告的时间总和。

进一步，本发明实施例还可以包括步骤5：输出节目受众信息或节目类型受众信息。

节目受众信息或节目类型受众信息可以通过通信网络传送到受众信息搜集中心。如果已有的节目内容分发网络是双向的，可以通过上行通信网络传输节目受众信息。在没有上行通信网络的情况下，可以将节目受众信息存储在本地存储器上，供后续人工获取。

相应地，如图4所示，本发明实施例还提供一种可统计节目受众的节目播放系统，包括：

信息接口405，用于接收外部的多媒体节目数据流；

节目播出单元403，用于从信息接口405接收多媒体节目数据流，控制多媒体节目按预定顺序输出；

显示装置401，用于显示节目出单元403控制输出的多媒体节目；

摄像装置402，用于摄取显示器401前方的图像，并输出视频信息；

节目受众信息获取装置404，用于接收摄像装置402输出的视频信息，根据中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；在所述检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定检测跟踪消息对应的人脸为受众，得到节目受众信息，将节目受众信息通过信息接口405输出。

其中，如图5所示，节目受众信息获取装置包括：

视频输入单元501，用于接收来自摄像装置402的视频信息；

人脸检测跟踪单元502，用于接收视频输入单元501输出的视频信息，对视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；

受众判定单元503，用于接收人脸检测跟踪单元502输出的检测跟踪信息，在所述检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定检测跟踪信息对应的人脸为受众，得到节目受众信息。

进一步为了统计播放节目中各个类型节目的受众信息，本发明实施例还可以包括统计单元，用于根据所述节目受众信息结合节目类型信息，统计得到节目类型受众信息。常用的一种应用是统计节目类型为广告的广告受众信息，当节目中包含有广告时，统计单元可以对节目所有广告时段的受众进行统计。

为了进一步去除原始视频信息中的误码，本发明实施例节目受众信息获取装置还包括预处理单元，用于对视频输入单元输出的视频信息进行去噪、格式变换、修正处理，将处理后的视频信息发送给人脸检测跟踪单元。

进一步，当视频输入单元接收的是模拟视频信息，在预处理单元中还设置有模数转换单元，用于对模拟视频信息进行模数转换。

节目受众信息获取装置可以是前端一体的，安装在靠近摄像装置的位置。所述嵌入式系统以CPU为核心，CPU可以是精简指令集处理器RISC或信号处理器(DSP)。嵌入式系统还可以包括图像处理加速单元，用硬件电路完成其中一些运算密集型的处理。

节目受众信息获取装置还可以是分布式的，即分为前台和后台两部分，前后台通过通信网络连接。在这种情形下，前后台处理可有多种组合形式。一种典型的情况是：前台包括预处理单元和编码单元，编码单元用MPEG4或H.264等视频压缩编码标准对预处理后的视频信息进行压缩编码；视频压缩编码后的码流通过通信网络传送给后台。相应的，后台包括解码单元、人脸检测跟踪单元和受众判定单元，解码单元用于对接收到的码流按照相应的视频压缩编码标准进行解码，恢复出视频信息，发送给人脸检测跟踪单元。

特定情况下，节目受众信息获取装置全部位于后台，摄像装置的输出模拟或数字视频信息通过网络传输给节目受众信息获取装置，节目受众信息获取装置在后台根据数字视频信号来获取节目受众信息。

本装置中所述节目受众信息输出可以和多媒体电视内容接收共用一个通信网络或存储介质。例如：如果已有的节目内容分发网络是双向的，可以用该网络上传节目受众信息。在没有上行通信网络的情况下，可以将广告受众信息存储在本地存储器上，供后续人工获取。

如图6所示，具体地，人脸检测跟踪单元包括人脸轮廓检测模块601、人脸结构特征匹配模块602、存储器603和人脸跟踪模块603，其中：

存储器603，用于存储人脸典型拓扑结构；

人脸轮廓检测模块601，用二维差分算子方法对每帧图像进行遍历处理，获得图像边缘信息，通过自适应门限分割方法从图像边缘信息中分割出可能的人脸轮廓并存储。

人脸结构特征匹配模块602，用于将可能的人脸轮廓与存储器603存储的人脸典型拓扑结构进行特征匹配，当特征匹配满足预定值，判断可能的人脸轮廓为人脸，根据判断结果输出当前帧图像中是否存在人脸及人脸的数量信息。

人脸跟踪模块604，用于对检测出的每个人脸采用基于特征的窗口跟踪或者模板匹配等方法进行跟踪，输出人脸的坐标值，通过与相邻帧图像的比较判定当前帧图像是否有人脸移出视场或是否有新的人脸进入视场，记录分析每个人脸的移动特性，输出各人脸的检测跟踪信息，所述检测跟踪信息对于视频信息中的每帧图像包括人脸的数量及编号、各人脸的坐标值(X，Y)、各人脸外轮廓的尺寸值(LX，LY)、所跟踪的人脸在视场中的保持时间DT、各人脸在视场中的水平移动速度VX。

如图7所示，具体地，受众判定单元包括：判决准则存储器701、比较模块702和判定模块703，其中

判决准则存储器701，用于存储预定的判决准则，所述判决准则由至少一个属性阈值组成；其中属性阈值根据摄像装置402位置参数设定；

比较模块702，用于将所述各人脸的检测跟踪信息中的相应属性值分别和预定判决准则中的对应属性阈值进行比较；

判定模块703，用于在所述比较模块比较得出检测跟踪信息中的各属性值分别满足对应的属性阈值时，判定所述检测跟踪信息对应的人脸为受众。

本发明实施例通过对摄像装置获取的视频信息中每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，通过与预先设置的判决准则的比较，能较准确判定每帧图像中的人脸是否为节目受众，准确及时的对电视节目受众进行统计。本发明实施例统计广告受众信息的方法和装置能较准确及时统计广告受众信息，为广告销售提供可靠的依据。楼宇电视广告服务的提供者可以根据统计数据按时段、按位置等进行广告定价，评估广告的效果，从而更有针对性的发布广告，较大地提高了楼宇电视广告的价值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1. 一种节目受众信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：

2. 如权利要求1所述的节目受众信息获取方法，其特征在于：所述方法还包括：

根据所述节目受众信息结合节目类型信息，统计得到节目类型受众信息。

3. 如权利要求2所述的节目受众信息获取方法，其特征在于：所述节目类型为广告。

4. 如权利要求1、2或3所述的节目受众信息获取方法，其特征在于：所述人脸检测过程具体包括：

对所述视频信息中的每帧图像进行遍历，获得图像边缘信息；

基于所获得的图像边缘信息，在每帧图像中分割抽取出可能的人脸轮廓并存储；

将可能的人脸轮廓与预存的人脸典型拓扑结构进行特征匹配；以及当特征匹配满足预定值时，判断可能的人脸轮廓为人脸。

5. 如权利要求4所述的节目受众信息获取方法，其特征在于：所述人脸跟踪过程具体包括：

对视频信息的每帧图像中确认的人脸进行跟踪；

通过将跟踪的每个人脸分别与相邻图像帧中的图像进行比较，判定被跟踪的人脸是否移出视场或是否有新的人脸进入视场，记录每帧图像的检测跟踪信息。

6. 如权利要求1、2或3所述的节目受众信息获取方法，其特征在于：所述判决准则由至少一个属性阈值组成，其中判定检测跟踪信息是否满足预定判决准则具体包括：

将所述检测跟踪信息中的相应属性值分别和预定判决准则中的对应属性阈值进行比较；以及

在所述检测跟踪信息中的相应属性值分别满足预定判决准则中的对应属性阈值时，判定所述检测跟踪信息对应的人脸为受众。

7. 如权利要求1所述的节目受众信息获取方法，其特征在于：所述对所述视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析之前还包括：对所述输出的视频信息进行去噪、格式变换或修正。

8. 一种节目受众信息获取装置，其特征在于，包括：

视频接收单元，用于接收摄取的视频信息；

人脸检测跟踪单元，用于对所述视频接收单元接收的视频信息中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；

受众判定单元，用于判断所述人脸检测跟踪单元检测得到的检测跟踪信息是否满足预定的判决准则，以及在检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定所述检测跟踪信息对应的人脸为受众，得到节目受众信息。

9. 如权利要求8所述的节目受众信息获取装置，其特征在于，还包括统计单元，用于根据所述节目受众信息结合节目类型信息，统计得到节目类型受众信息。

10. 如权利要求9所述的节目受众信息获取装置，其特征在于，所述节目类型为广告。

11. 如权利要求8、9或10所述的节目受众信息获取装置，其特征在于，所述人脸检测跟踪单元具体包括：

存储器，用于存储人脸典型拓扑结构；

人脸轮廓检测模块，用于对所述视频信息中的每帧图像进行遍历，获得图像边缘信息，基于所获得的图像边缘信息，在每帧图像中分割抽取出可能的人脸轮廓；

人脸结构特征匹配模块，用于将可能的人脸轮廓与所述存储器存储的人脸典型拓扑结构进行特征匹配，当特征匹配满足预定值，判断可能的人脸轮廓为人脸，根据判断结果输出当前帧图像中是否存在人脸及人脸的数量信息；

人脸跟踪模块，用于对视频信息的每帧图像中确认的人脸进行跟踪；通过将跟踪的每个人脸分别与相邻图像帧中的图像进行比较，判定被跟踪的人脸是否移出视场或是否有新的人脸进入视场，记录各人脸的检测跟踪信息。

12. 如权利要求11所述的节目受众信息获取装置，其特征在于，所述受众判定单元具体包括：

判决准则存储器，用于存储预定的判决准则，所述判决准则由至少一个属性阈值组成；

比较模块，用于将人脸检测跟踪单元检测到的检测跟踪信息中的相应属性值分别和判决准则存储器中存储的预定判决准则中的对应属性阈值进行比较；

判定模块，用于在所述比较模块比较得出检测跟踪信息中的各属性值分别满足对应的属性阈值时，判定所述检测跟踪信息对应的人脸为节目受众。

13. 如权利要求8所述的节目受众信息获取装置，其特征在于，还包括预处理单元，用于对摄像装置输出的视频信息进行去噪、格式变换或修正处理后发送给所述视频接收单元。

14. 一种节目播放系统，其特征在于，包括：

信息接口，用于接收多媒体节目数据流；

节目播出单元，用于播出多媒体节目；

显示装置，用于显示所述节目播出单元播出的多媒体节目；

节目受众信息获取装置，用于接收所述摄像装置输出的视频信息，根据中的每帧图像进行人脸检测和人脸跟踪分析，得到各人脸的检测跟踪信息；在所述检测跟踪信息满足预定的判决准则时，判定对应的人脸为受众，得到节目受众信息，并通过所述信息接口输出。