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申请/专利权人：厦门理工学院

摘要：本发明属于人脸识别技术领域中，涉及一种基于人脸识别的行人追踪定位方法、装置，所述方法包括：S1、获取人脸识别使用场景，所述使用场景包括静态识别模式和动态识别模式；S2、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为静态识别模式，是则获取静态视频源，对所述静态视频源进行人脸识别，否则进入S3；S3、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为动态识别模式，是则获取实时动态视频源，对所述实时动态视频源进行人脸识别；S4、根据人脸识别结果，进行行人追踪定位。能够根据实际使用场景进行人脸识别，灵活方便，追踪定位效率高，可普遍适用于安全监控、身份验证、人员管理等领域。

主权项：1.一种基于人脸识别的行人追踪定位方法，其特征在于，包括下述步骤：S1、获取人脸识别使用场景，所述使用场景包括静态识别模式和动态识别模式；S2、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为静态识别模式，是则获取静态视频源，对所述静态视频源进行人脸识别，否则进入S3；S3、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为动态识别模式，是则获取实时动态视频源，对所述实时动态视频源进行人脸识别；S4、根据人脸识别结果，进行行人追踪定位；所述S2、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为静态识别模式，是则获取静态视频源，对所述静态视频源进行人脸识别，否则进入S3的步骤具体包括：判断所述使用场景是否为所述静态识别模式；所述使用场景为所述静态识别模式，则获取静态视频源；当判断出使用场景为静态识别模式时，则通过网络获取线上或者线下静态视频源，或者通过存储设备获取线下静态视频，静态视频源是一段或者多段已经录制的视频流；根据所述静态视频源，截取连续多帧图像，获取录制位置信息；从连续多帧图像图中过滤非人脸图像，保留人脸图像；提取连续多帧图像的haar-like特征值，然后将haar-like特征值交给adaboost算法；由adaboost算法判断出当前帧图像是否为人脸图像，否则过滤掉当前帧图像，保留人脸图像；对所述人脸图像进行人脸识别，获取人脸特征，否则进入S3；所述S3、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为动态识别模式，是则获取实时动态视频源，对所述实时动态视频源进行人脸识别的步骤具体包括：判断所述使用场景是否为所述动态识别模式；所述使用场景为所述动态识别模式，则使用多个摄像头同时采集不同区域的实时动态视频流，多个所述摄像头内置GPS芯片，所述GPS芯片用于采集位置信息并回传给所述摄像头；根据所述实时动态视频流，截取连续多帧图像，每一帧图像信息携带位置信息；从连续多帧图像中过滤非人脸图像，保留人脸图像；对所述人脸图像进行人脸识别，进行人脸特征、行人特征和位置信息的融合。

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