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申请/专利权人：成都瑞通视讯科技股份有限公司

摘要：本发明提出了一种实时视频流精准人脸采集方法，所述方法包括如下步骤：S1：在视频图像中进行人脸定位识别，并对人脸采集模态进行判定，若判定人脸处于静态，进入步骤S2进行静态采集模式；若判定人脸不处于静态，进入步骤S3进行动态采集模式；S2：进入静态采集模式后，进行实时流人脸检测，对图像中的人脸数据进行采集，对人脸位置进行判定，若人脸位置不在设定区域范围内，则不采集人脸信息，若人脸位置在设定区域范围内，则进行人脸中心点识别后进入步骤S21：S21：在进行人脸中心点持续识别2秒后，人脸图像仍处于识别区域，再次对人脸中心点识别，通过图像稳定性判定算法，判定采集图像是否稳定，图像稳定进入步骤S22，图像不稳定重新进行实时流人脸检测。

主权项：1.一种实时视频流精准人脸采集方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：在视频图像中进行人脸定位识别，并对人脸采集模态进行判定，若判定人脸处于静态，进入步骤S2进行静态采集模式；若判定人脸不处于静态，进入步骤S3进行动态采集模式；S2：进入静态采集模式后，进行实时流人脸检测，对图像中的人脸数据进行采集，对人脸位置进行判定，若人脸位置不在设定区域范围内，则不采集人脸信息，若人脸位置在设定区域范围内，则进行人脸中心点识别后进入步骤S21：S21：在进行人脸中心点持续识别2秒后，人脸图像仍处于识别区域，再次对人脸中心点识别，通过图像稳定性判定算法，判定采集图像是否稳定，图像稳定进入步骤S22，图像不稳定重新进行实时流人脸检测；S22：将判定为稳定图像的图像进行重新拍照后截取人脸数据，并将人脸数据发送至服务器，服务器对人脸数据进行接收，在静态采集模式联网时，人脸数据上传至服务器，在未联网时，将人脸数据在本地服务器进行备存；S3：在进入动态采集模式后，首先通过动态视频流智能拍控进行图像拍摄，再进行实时流人脸检测，对图像中的人脸数据进行采集，对人脸位置进行判定，检测不到人脸数据则重新进行实时流人脸检测，在检测到人脸数据后，进入动态采集模式，同步记录人脸模型评价数据，并对人脸数据的出现时间间隔进行判定；S31：在采集到人脸数据后，判定其是否在30分钟内首次出现，若是则截取人脸数据，并发送到服务器内随后进入步骤S33，若否则进入步骤S32；S32：在判定人脸数据在30分钟内重复出现，则通过双模加权去重算法对人脸数据进行去噪，将重复出现的人脸数据判定是否为有效人脸数据，经过双模加权去噪算法判定为有效人脸数据后进入步骤S33，判定为无效人脸数据后，将无效人脸数据去除；S33：将人脸数据发送至服务器，服务器对人脸数据进行接收，在动态采集模式联网时，人脸数据上传至服务器，在未联网时，将人脸数据在本地服务器进行备存。

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