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面向大型直播场景的多人特写实时识别与自动截图方法
本发明公开了一种面向大型直播场景的多人特写实时识别与自动截图方法，具体为：将人脸大小、清晰度以及人脸位置分别作为截图的第一、二、三指标，首先实时获取直播视频的当前视频帧图像，检测所述视频帧图像中的人脸获得人脸区域并进行跟踪，然后对人脸区域的人脸大小、清晰度以及位置依次进行评估，进而选取符合截图标准的人脸图像，并将当前视频帧图像截图保存，送入人脸识别模块进行识别，输出识别结果。该发明可应用在大型直播场景下对视频中的多人特写进行识别与截图，当满足截图指标时自动截图保存，确保获得质量更佳的截图。
1.一种面向大型直播场景的多人特写实时识别与自动截图方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，实时获取直播视频信号，对视频流中的每帧图像中值滤波后转换到YCgCr颜色空间，并建立肤色模型，对图像进行肤色检测，通过形态学处理后去除背景区域，获得候选肤色区域；步骤2，基于步骤1的肤色检测，采用Adaboost算法对候选肤色区域进行人脸检测，得到人脸区域的大小Sface及中心点坐标(xc，yc)；步骤3，对每个人脸区域采用带有多线程机制的CamShift算法进行目标跟踪，统计当前视频帧图像中被跟踪的人脸个数并记为L；步骤4，对这L张人脸中的每一张人脸都依次进行人脸大小、清晰度以及位置的评估，符合记为1不符合记为0从而得到L个01序列；步骤5，通过对L个01序列进行判断，进而选取符合截图标准的视频帧图像截图；步骤6，将所截图像送入人脸识别模块并对序列号为111的人脸进行识别，输出识别结果。
