CN101540890A - 一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法 - Google Patents
一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101540890A CN101540890A CN200910031153A CN200910031153A CN101540890A CN 101540890 A CN101540890 A CN 101540890A CN 200910031153 A CN200910031153 A CN 200910031153A CN 200910031153 A CN200910031153 A CN 200910031153A CN 101540890 A CN101540890 A CN 101540890A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- face
- clear
- people
- face image
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 12
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 8
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 abstract description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Studio Devices (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法。首先，检测出运动人体后，在人体上部1/6的矩形区域内采用AdaBoost学习算法检测出正面人脸；其次，判断人脸面积是否大于整幅图像面积S的10％，若小于S的10％，则跟踪人脸，控制摄像机光学参数使人脸面积达到S的10％；再次，若不小于S的10％时，判断清晰度评价函数是否取峰值，取峰值时人脸图像最清晰；最后，保存清晰人脸图像并控制摄像机光学参数使摄像机恢复至正常现场监控状态。本发明实现对人脸的特写，简单易行，能在远距离条件下低分辨率监控视频中得到清晰的人脸图像。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控领域，更准确地说本发明涉及银行、超市、医院、监狱、车库、机场、政府部门、门禁等安全敏感场合的大范围监控。
背景技术
视频监控中，人脸的检测与跟踪技术以其操作隐蔽、非接触式采集信息、直接性、无须人为配合等优势成为身份验证的最理想依据，最受关注的技术。目前，国外对人脸检测和跟踪问题的研究很多，比较著名的有MIT，CMU等；国内的清华大学、北京工业大学、中国科学院计算技术研究所和中国科学院自动化研究所等都有人员从事人脸检测相关的研究。
虽然目前已经有这许多关于人脸检测和跟踪的研究，但大多集中在近距离高分辨率条件下，关于远距离条件下低分辨率图像中的人脸检测和跟踪的研究不多。由于摄像机拍摄到的范围和精度有限，若目标移动至可视范围外抑或监控目标离摄像头安装位置较远时，系统将失去对目标的准确捕捉，具体表现为录像回放画质模糊不清等，不能清晰地将人的脸部信息记录下来，即使事后对录像得到的视频图像放大，由于分辨率较低，仍然看不清人脸图像，不利于日后的查证工作。
发明内容
为克服上述存在的弊病，本发明的目的是提供一种获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，调节摄像头焦距等光学参数使人脸成像清晰，实现对人脸的特写。
本发明是采取以下的技术方案来实现的：
一种获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的装置，由云台、摄像机、解码器和DSP组成。
一种获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)、检测出运动人体后，跟踪人脸，在人的头部区域计算出正面人脸面积；
(2)、判断人脸面积是否大于整幅图像面积s的10％，若人脸面积小于整幅图像面积s的10％，则跟踪人脸，同时控制摄像机焦距使人脸面积达到整幅图像面积s的10％；若人脸面积不小于整幅图像面积s的10％，则利用清晰度评价函数判断人脸图像是否清晰；
(3)、在人脸最清晰时，保存清晰人脸图像并控制摄像机光学参数使摄像机恢复至正常现场监控状态。
前述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于，所述的人的头部区域为占人体1/6、长宽比值为[0.8，1.5]范围内的矩形区域。
前述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的摄像机光学参数通过串口通信发送控制命令到解码器，解码器实现监控系统对CCD摄像机内置电机的调整和控制，以实现对摄像机的焦距(Focus)、光圈(Iris)和数字变焦(Zoom)的控制。
前述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的摄像机光学参数中，Focus和Zoom由监控系统控制调节，而光圈(Iris)则由CCD摄像机自动调节以适应环境亮度变化，当需要人脸放大特写时，调整Focus聚焦和Zoom缩小，当需要恢复至正常现场监控状态时调整Focus散焦和Zoom放大。
前述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的跟踪人脸是采用CamShift算法实现，CamShift算法的初始搜索窗的大小和位置由AdaBoost算法得到。
前述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于用所述的CamShift算法进行人脸跟踪时，采用Kalman滤波器预测的目标的形心作为CamShift算法中搜索窗的初始中心位置，CamShift算法找到的最优位置作为Kalman滤波器的观测值，从而修正Kalman滤波器的预测值。
前述监控视频中运动人体的清晰人脸图像的获得方法，其特征在于用所述的CamShift算法进行人脸跟踪时，当Zoom缩小时，人脸放大，取每帧的搜索窗口的长和宽为CamShift算法返回的搜索窗的长和宽的1.2倍；当Zoom放大时，人脸缩小，取每帧的搜索窗口的长和宽为CamShift算法返回的搜索窗的长和宽的0.8倍。
前述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的清晰度评价函数的计算包括如下步骤：
1)采用边缘保持能力较强的边缘保持滤波器对图像进行预处理；
2)找出每一行中灰度值连续下降起止像素点间隔的像素点数account的最大值及其对应的像素起止点位置以及起止位置对应像素点的灰度值；
3)采用最小二乘法原理对2)中所述的边缘灰度值进行直线拟合得到斜率；
4)计算灰度变化率绝对值和的平均值得到清晰度平均函数。
前述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于人脸图像最清晰即为清晰度评价函数取峰值的时候。清晰度评价函数取峰值时人脸图像最清晰。此时，监控系统认为需要存储当前视频，即保存清晰人脸图像。监控系统在继续实时显示当前视频的同时，启动视频数字压缩保存的操作，存储当前的人脸特写视频至磁盘。存储人脸视频1秒时间后，停止保存，快速调整Focus散焦和Zoom放大，使视频图像保持原始尺寸，使摄像机恢复至正常现场监控状态。
至此，一个完整的监控系统中运动人体的清晰人脸图像的录像过程执行完毕。
本发明通过调节摄像头焦距等光学参数使人脸成像清晰，实现对人脸的特写，简单易行，有效解决了远距离条件下大视场的视频监控中运动人体的身份验证。
附图说明
图1为本发明的系统流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实例对本发明专利进一步说明。
一种获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的装置，由云台、摄像机、解码器和DSP组成。
一种获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，包括以下步骤：
首先，检测出运动人体后，在人体上部1/6的矩形区域内采用AdaBoost学习算法检测出正面人脸。
其次，判断人脸面积是否大于整幅图像面积s的10％，小于s的10％时，跟踪人脸，同时控制摄像机焦距使人脸面积达到s的10％；如果人脸面积不小于s的10％时，利用清晰度评价函数判断人脸图像是否清晰；
最后，保存清晰人脸图像并控制摄像机光学参数使摄像机恢复至正常现场监控状态。
所述的控制摄像机光学参数是通过串口通信，发送控制命令到解码器。其中，Focus和Zoom由监控系统控制调节，而光圈则由CCD摄像机自动开启或关闭以适应环境亮度变化，当需要人脸放大特写时，调整Focus聚焦和Zoom缩小，当需要恢复至正常现场监控状态时调整Focus散焦和Zoom放大。
控制摄像机光学参数是通过串口通信发送控制命令到解码器，解码器实现监控系统对CCD摄像机内置电机的调整和控制，以实现对摄像机的焦距(Focus)、光圈(Iris)和数字变焦(Zoom)的控制。控制摄像机光学参数中，焦距(Focus)和数字变焦(Zoom)由监控系统控制调节，而光圈(Iris)则由CCD摄像机自动调节以适应环境亮度变化，当需要人脸放大特写时，调整焦距(Focus)聚焦和数字变焦(Zoom)缩小，当需要恢复至正常现场监控状态时调整焦距(Focus)散焦和数字变焦(Zoom)放大。
采用CamShift算法跟踪人脸，CamShift算法的初始搜索窗的大小和位置由AdaBoost算法得到。人的头部区域，在本实施方式中，为占人体上部1/6的矩形区域，根据人头部的几何尺寸关系，由于人脸可能俯仰或者倾斜，确定长宽比值为[0.8，1.5]内的矩形区域为人脸区域，由此确定AdaBoost学习算法的搜索矩形，可以降低计算量。
所述的改进的CamShift人脸跟踪算法，在在本实施方式中，CamShift算法的初始搜索窗为由AdaBoost算法得到的人脸区域，并采用Kalman滤波器预测的目标的形心作为CamShift算法中每次搜索窗的初始中心位置，CamShift算法找到的最优位置作为Kalman滤波器的观测值，从而修正Kalman滤波器的预测值。当Zoom缩小时，人脸放大，取每帧的搜索窗口的长和宽为CamShift算法返回的搜索窗的长和宽的1.2倍；当Zoom放大时，人脸缩小，取每帧的搜索窗口的长和宽为CamShift算法返回的搜索窗的长和宽的0.8倍。这样可以使CamShift跟踪算法更加准确地跟踪人脸。
清晰度评价函数的计算包括如下步骤：
1)采用边缘保持能力较强的边缘保持滤波器对图像进行预处理；
2)找出每一行中灰度值连续下降起止像素点间隔的像素点数account的最大值及其对应的像素起止点位置以及起止位置对应像素点的灰度值；
3)采用最小二乘法原理对2)中所述的边缘灰度值进行直线拟合得到斜率；
4)计算灰度变化率绝对值和的平均值得到清晰度平均函数。
清晰度评价函数取峰值时人脸图像最清晰。此时，监控系统认为需要存储当前视频，即保存清晰人脸图像。监控系统在继续实时显示当前视频的同时，启动视频数字压缩保存的操作，存储当前的人脸特写视频至磁盘。存储人脸视频1秒时间后，停止保存，快速调整Focus散焦和Zoom放大，使视频图像保持原始尺寸，使摄像机恢复至正常现场监控状态。
至此，一个完整的监控系统中运动人体的清晰人脸图像的录像过程执行完毕。
图1为本发明专利的系统流程图。如图1中所示：系统启动后，检测是否有运动人体；发现运动人体后，在人体上部1/6的矩形区域内采用AdaBoost学习算法检测正面人脸；检测到正面人脸后，判断人脸面积Sface是否大于整幅图像面积s的10％，小于s的10％时，采用改进的CamShift算法跟踪人脸，控制摄像机光学参数使人脸面积达到s的10％；人脸面积Sface不小于s的10％时，判断清晰度评价函数是否取峰值，取峰值时人脸图像最清晰；保存1秒时间清晰人脸图像后，控制摄像机光学参数使摄像机迅速恢复至正常现场监控状态。
综上所述，本发明通过调节摄像头焦距等光学参数使人脸成像清晰，实现对人脸的特写，简单易行，有效解决了远距离条件下大视场的视频监控中运动人体的身份验证。
Claims (9)
1.一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)检测出运动人体后，跟踪人脸，在人的头部区域计算出正面人脸面积；
(2)判断人脸面积是否大于整幅图像面积S的10％，若人脸面积小于整幅图像面积S的10％，则跟踪人脸，同时控制摄像机焦距使人脸面积达到整幅图像面积S的10％；若人脸面积不小于整幅图像面积S的10％，则利用清晰度评价函数判断人脸图像是否清晰；
(3)在人脸最清晰时，保存清晰人脸图像并控制摄像机光学参数使摄像机恢复至正常现场监控状态。
2.根据权利要求1所述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于，所述的人的头部区域为占人体1/6、长宽比值为[0.8，1.5]范围内的矩形区域。
3.根据权利要求1所述获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的摄像机光学参数通过串口通信发送控制命令到解码器，解码器实现监控系统对CCD摄像机内置电机的调整和控制，以实现对摄像机的焦距(Focus)、光圈(Iris)和数字变焦(Zoom)的控制。
4.根据权利要求3所述的获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的摄像机光学参数中，Focus和Zoom由监控系统控制调节，而光圈(Iris)则由CCD摄像机自动调节以适应环境亮度变化，当需要人脸放大特写时，调整Focus聚焦和Zoom缩小，当需要恢复至正常现场监控状态时调整Focus散焦和Zoom放大。
5.根据权利要求1所述的获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的跟踪人脸是采用CamShift算法实现，CamShift算法的初始搜索窗的大小和位置由AdaBoost算法得到。
6.根据权利要求5所述的获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于用所述的CamShift算法进行人脸跟踪时，采用Kalman滤波器预测的目标的形心作为CamShift算法中搜索窗的初始中心位置，CamShift算法找到的最优位置作为Kalman滤波器的观测值，从而修正Kalman滤波器的预测值。
7.根据权利要求5所述的监控视频中运动人体的清晰人脸图像的获得方法，其特征在于用所述的CamShift算法进行人脸跟踪时，当Zoom缩小时，人脸放大，取每帧的搜索窗口的长和宽为CamShift算法返回的搜索窗的长和宽的1.2倍；当Zoom放大时，人脸缩小，取每帧的搜索窗口的长和宽为CamShift算法返回的搜索窗的长和宽的0.8倍。
8.根据权力要求1所述的获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于所述的清晰度评价函数的计算包括如下步骤：
1)采用边缘保持能力较强的边缘保持滤波器对图像进行预处理；
2)找出每一行中灰度值连续下降起止像素点间隔的像素点数account的最大值及其对应的像素起止点位置以及起止位置对应像素点的灰度值；
3)采用最小二乘法原理对2)中所述的边缘灰度值进行直线拟合得到斜率；
4)计算灰度变化率绝对值和的平均值得到清晰度平均函数。
保存清晰人脸图像并控制摄像机光学参数使摄像机恢复至正常现场监控状态。
9.根据权力要求1所述的获得监控视频中运动人体的清晰人脸图像的方法，其特征在于人脸图像最清晰即为清晰度评价函数取峰值的时候。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN200910031153A CN101540890A (zh) | 2009-04-28 | 2009-04-28 | 一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN200910031153A CN101540890A (zh) | 2009-04-28 | 2009-04-28 | 一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN101540890A true CN101540890A (zh) | 2009-09-23 |
Family
ID=41123843
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN200910031153A Pending CN101540890A (zh) | 2009-04-28 | 2009-04-28 | 一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN101540890A (zh) |
Cited By (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102196240A (zh) * | 2010-03-18 | 2011-09-21 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄像装置及利用其动态侦测监控对象的方法 |
| CN101751562B (zh) * | 2009-12-28 | 2011-09-21 | 镇江奇点软件有限公司 | 基于人脸识别的银行交易取证图像的获取方法 |
| CN102238370A (zh) * | 2010-04-30 | 2011-11-09 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄像装置及利用其获取清晰图像的方法 |
| CN102269913A (zh) * | 2010-06-07 | 2011-12-07 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 光圈控制系统 |
| CN102340628A (zh) * | 2010-07-21 | 2012-02-01 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄影机及其控制方法 |
| CN102395043A (zh) * | 2011-11-11 | 2012-03-28 | 北京声迅电子股份有限公司 | 视频质量诊断方法 |
| CN102438122A (zh) * | 2010-09-29 | 2012-05-02 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄影机装置及利用其动态侦测监控对象的方法 |
| CN102592127A (zh) * | 2010-11-24 | 2012-07-18 | 索尼公司 | 信息处理设备、信息处理方法和计算机程序产品 |
| CN102650801A (zh) * | 2011-02-25 | 2012-08-29 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄像装置及其自动对焦方法 |
| CN103020580A (zh) * | 2011-09-23 | 2013-04-03 | 无锡中星微电子有限公司 | 快速人脸检测方法 |
| CN103661102A (zh) * | 2012-08-31 | 2014-03-26 | 北京旅行者科技有限公司 | 一种实时提示车辆周边路人的方法及装置 |
| CN103905733A (zh) * | 2014-04-02 | 2014-07-02 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种单目摄像头对人脸实时跟踪的方法及系统 |
| CN103945121A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-07-23 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
| CN104125419A (zh) * | 2014-06-24 | 2014-10-29 | 北京理工大学 | 一种基于cmos图像传感器的自适应分辨率实现方法 |
| CN104349112A (zh) * | 2013-07-31 | 2015-02-11 | 波利康公司 | 视频会议装置及其方法 |
| CN104598882A (zh) * | 2012-08-10 | 2015-05-06 | 眼验有限责任公司 | 用于生物特征验证的电子欺骗检测的方法和系统 |
| CN105046245A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-11-11 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 视频人脸检测评价方法 |
| CN105590084A (zh) * | 2014-11-03 | 2016-05-18 | 贵州亿丰升华科技机器人有限公司 | 一种机器人人脸检测跟踪情感检测系统 |
| CN106803880A (zh) * | 2017-02-14 | 2017-06-06 | 扬州奚仲科技有限公司 | 轨道摄像机器人的自主跟拍行进控制方法 |
| CN106851220A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-06-13 | 广州市番腾电脑有限公司 | 一种智能监控系统 |
| CN107504536A (zh) * | 2017-09-03 | 2017-12-22 | 吴联凯 | 一种具有反射式烟雾检测装置的油烟机及其控制方法 |
| CN107514664A (zh) * | 2017-09-03 | 2017-12-26 | 吴联凯 | 一种具有正压式烟雾检测装置的油烟机及其控制方法 |
| WO2018027698A1 (zh) * | 2016-08-10 | 2018-02-15 | 张北江 | 安防视频会议的头像追踪方法及系统 |
| CN109005354A (zh) * | 2018-09-25 | 2018-12-14 | 努比亚技术有限公司 | 拍摄方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
| CN109495690A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-03-19 | 深圳市明日实业有限责任公司 | 一种摄像处理方法 |
| CN109803090A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-24 | 睿魔智能科技（深圳）有限公司 | 无人拍摄自动变焦方法及系统、无人摄像机及存储介质 |
| CN110443213A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-11-12 | 北京比特大陆科技有限公司 | 面部检测方法、目标检测方法和装置 |
| CN116095477A (zh) * | 2022-08-16 | 2023-05-09 | 荣耀终端有限公司 | 对焦处理系统、方法、设备及存储介质 |
-
2009
- 2009-04-28 CN CN200910031153A patent/CN101540890A/zh active Pending
Cited By (38)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101751562B (zh) * | 2009-12-28 | 2011-09-21 | 镇江奇点软件有限公司 | 基于人脸识别的银行交易取证图像的获取方法 |
| CN102196240B (zh) * | 2010-03-18 | 2014-08-20 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄像装置及利用其动态侦测监控对象的方法 |
| CN102196240A (zh) * | 2010-03-18 | 2011-09-21 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄像装置及利用其动态侦测监控对象的方法 |
| CN102238370A (zh) * | 2010-04-30 | 2011-11-09 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄像装置及利用其获取清晰图像的方法 |
| CN102269913A (zh) * | 2010-06-07 | 2011-12-07 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 光圈控制系统 |
| CN102340628A (zh) * | 2010-07-21 | 2012-02-01 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄影机及其控制方法 |
| CN102438122A (zh) * | 2010-09-29 | 2012-05-02 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄影机装置及利用其动态侦测监控对象的方法 |
| CN102438122B (zh) * | 2010-09-29 | 2016-05-11 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄影机装置及利用其动态侦测监控对象的方法 |
| CN102592127A (zh) * | 2010-11-24 | 2012-07-18 | 索尼公司 | 信息处理设备、信息处理方法和计算机程序产品 |
| CN102650801A (zh) * | 2011-02-25 | 2012-08-29 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 摄像装置及其自动对焦方法 |
| CN103020580A (zh) * | 2011-09-23 | 2013-04-03 | 无锡中星微电子有限公司 | 快速人脸检测方法 |
| CN103020580B (zh) * | 2011-09-23 | 2015-10-28 | 无锡中星微电子有限公司 | 快速人脸检测方法 |
| CN102395043A (zh) * | 2011-11-11 | 2012-03-28 | 北京声迅电子股份有限公司 | 视频质量诊断方法 |
| CN104598882A (zh) * | 2012-08-10 | 2015-05-06 | 眼验有限责任公司 | 用于生物特征验证的电子欺骗检测的方法和系统 |
| CN104598882B (zh) * | 2012-08-10 | 2019-06-14 | 眼验有限责任公司 | 用于生物特征验证的电子欺骗检测的方法和系统 |
| CN103661102A (zh) * | 2012-08-31 | 2014-03-26 | 北京旅行者科技有限公司 | 一种实时提示车辆周边路人的方法及装置 |
| CN104349112A (zh) * | 2013-07-31 | 2015-02-11 | 波利康公司 | 视频会议装置及其方法 |
| CN103945121A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-07-23 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
| CN103945121B (zh) * | 2014-03-24 | 2018-08-10 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
| CN103905733B (zh) * | 2014-04-02 | 2018-01-23 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种单目摄像头对人脸实时跟踪的方法及系统 |
| CN103905733A (zh) * | 2014-04-02 | 2014-07-02 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种单目摄像头对人脸实时跟踪的方法及系统 |
| CN104125419A (zh) * | 2014-06-24 | 2014-10-29 | 北京理工大学 | 一种基于cmos图像传感器的自适应分辨率实现方法 |
| CN104125419B (zh) * | 2014-06-24 | 2017-08-15 | 北京理工大学 | 一种基于cmos图像传感器的自适应分辨率实现方法 |
| CN105590084A (zh) * | 2014-11-03 | 2016-05-18 | 贵州亿丰升华科技机器人有限公司 | 一种机器人人脸检测跟踪情感检测系统 |
| CN105046245A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-11-11 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 视频人脸检测评价方法 |
| WO2018027698A1 (zh) * | 2016-08-10 | 2018-02-15 | 张北江 | 安防视频会议的头像追踪方法及系统 |
| CN106803880A (zh) * | 2017-02-14 | 2017-06-06 | 扬州奚仲科技有限公司 | 轨道摄像机器人的自主跟拍行进控制方法 |
| CN106851220A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-06-13 | 广州市番腾电脑有限公司 | 一种智能监控系统 |
| CN107514664A (zh) * | 2017-09-03 | 2017-12-26 | 吴联凯 | 一种具有正压式烟雾检测装置的油烟机及其控制方法 |
| CN107514664B (zh) * | 2017-09-03 | 2019-03-12 | 吴联凯 | 一种具有正压式烟雾检测装置的油烟机及其控制方法 |
| CN107504536B (zh) * | 2017-09-03 | 2019-05-24 | 浙江亿田智能厨电股份有限公司 | 一种具有反射式烟雾检测装置的油烟机及其控制方法 |
| CN107504536A (zh) * | 2017-09-03 | 2017-12-22 | 吴联凯 | 一种具有反射式烟雾检测装置的油烟机及其控制方法 |
| CN109005354A (zh) * | 2018-09-25 | 2018-12-14 | 努比亚技术有限公司 | 拍摄方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
| CN109495690A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-03-19 | 深圳市明日实业有限责任公司 | 一种摄像处理方法 |
| CN109803090A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-24 | 睿魔智能科技（深圳）有限公司 | 无人拍摄自动变焦方法及系统、无人摄像机及存储介质 |
| CN110443213A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-11-12 | 北京比特大陆科技有限公司 | 面部检测方法、目标检测方法和装置 |
| CN116095477A (zh) * | 2022-08-16 | 2023-05-09 | 荣耀终端有限公司 | 对焦处理系统、方法、设备及存储介质 |
| CN116095477B (zh) * | 2022-08-16 | 2023-10-20 | 荣耀终端有限公司 | 对焦处理系统、方法、设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101540890A (zh) | 一种获得监控视频中运动人体清晰人脸图像的方法 | |
| CN105894702B (zh) | 一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统及其检测方法 | |
| CN101572804B (zh) | 多摄像机智能控制方法及装置 | |
| CN102819847B (zh) | 基于ptz移动摄像头的运动轨迹提取方法 | |
| CN101888479B (zh) | 检测和跟踪目标图像的方法及装置 | |
| CN110853295A (zh) | 一种高空抛物预警方法和装置 | |
| CN101106700A (zh) | 视频监控系统中的智能化目标细节捕获装置及方法 | |
| WO2013066334A1 (en) | Eye gaze based image capture | |
| CN103929592A (zh) | 全方位智能监控设备及方法 | |
| CN104883548B (zh) | 监控视频人脸抓取处理方法及其系统 | |
| US8406468B2 (en) | Image capturing device and method for adjusting a position of a lens of the image capturing device | |
| CN101924923B (zh) | 嵌入式智能自动变焦抓拍方法 | |
| CN103927520A (zh) | 一种逆光环境下人脸检测方法 | |
| KR101729966B1 (ko) | 화상 인식 및 음성 안내 기능이 구비된 cctv 카메라 시스템 및 그 동작 방법 | |
| CN103168467A (zh) | 使用热图像坐标的安防摄像机追踪和监控系统及方法 | |
| CN103279791A (zh) | 基于多特征的行人计算方法 | |
| KR101625538B1 (ko) | 도시방범이 가능한 다차선 자동차 번호판 인식시스템 | |
| WO2013056001A1 (en) | System and method for the long range acquisition of iris images for stationary and mobile subjects | |
| US20090074234A1 (en) | System and method for capturing images | |
| CN102890791A (zh) | 基于深度信息聚类的复杂场景人数统计方法 | |
| KR20110129789A (ko) | 얼굴과 신체 정보를 융합한 다중 생체 인식을 이용한 영상 감시 시스템 및 방법 | |
| CN108737785B (zh) | 基于tof 3d摄像机的室内跌倒自动检测系统 | |
| CN108243304A (zh) | 枪球一体式动态人脸抓拍专用摄像机及动态人脸抓拍方法 | |
| TW201621759A (zh) | 遠距臉部監控系統及其方法、電腦可讀取紀錄媒體、及電腦程式產品 | |
| WO2013094115A1 (ja) | 時刻同期情報算出装置、時刻同期情報算出方法および時刻同期情報算出プログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Open date: 20090923 |