人脸跟踪方法、装置、设备及存储装置与流程

本申请涉及视频监控技术领域，特别涉及一种人脸跟踪方法、装置、设备及存储装置。

背景技术：

目前，监控技术被应用得越来越广泛。然而，现有的监控设备，比如安装在商场、办公区域的监控设备都是被固定在某一个位置，对有限的视野范围实施监控。

基于上述情形，快速移动的人脸不能被监控到，从而很容易遗漏掉重要的信息。

技术实现要素：

本申请主要解决的技术问题是提供一种人脸跟踪方法、装置、设备及存储装置，能够实现对人脸的智能跟踪。

为解决上述技术问题，本申请第一方面采用的一个技术方案是：提供一种人脸跟踪方法，方法包括：对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测；基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸；控制摄像器件对目标人脸进行跟踪。

可选地，基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸包括：

若人脸检测的结果包含多张人脸，则确定多张人脸的优先级，并按照优先级，从多张人脸中选择出目标人脸；若人脸检测的结果包含单张人脸，则将单张人脸作为目标人脸。

进一步地，确定多张人脸的优先级，包括：

分析每张人脸是否为陌生人，和/或获取对摄像器件拍摄得到多帧第二图像并分析人脸在多帧第二图像中的位置变化情况；基于分析的结果来确定多张人脸的优先级；

其中，陌生人的人脸的优先级高于非陌生人的人脸的优先级；人脸在多帧第二图像中的位置变化情况越大，其优先级越高。

进一步地，人脸检测的结果包括每张人脸的特征值；分析每张人脸是否为陌生人包括：

将每张人脸的特征值与预设特征库进行匹配；若未匹配成功，则将人脸的特征值保存在预设特征库中，并将人脸确定为陌生人。

进一步地，分析人脸在多帧第二图像中的位置变化情况，包括：

获取人脸在多帧第二图像中的位置信息，并获得人脸在每相邻两帧第二图像中的位置偏差值；

将人脸的所有位置偏差值之和作为人脸在多帧第二图像中的位置变化情况。

可选地，控制摄像器件对目标人脸进行跟踪，包括：

获取摄像器件定时/实时拍摄得到的第三图像；基于第三图像中目标人脸的位置，控制摄像器件进行转动，和/或，基于第三图像中目标人脸的尺寸，控制摄像器件进行镜头变倍。

累计摄像器件的总转动量，并判断总转动量是否大于预设阈值；若是，则在对目标人脸跟踪结束之后或者在预设时间后，控制摄像器件重启，以使摄像器件的镜头自检。

进一步地，总转动量包括水平总转动角度和垂直总转动角度；

判断总转动量是否大于预设阈值，包括：

判断水平总转动角度是否大于预设水平阈值，或者垂直总转动角度是否大于预设垂直阈值。

进一步地，基于第三图像中目标人脸的位置，控制摄像器件进行转动，包括：

确定第三图像的第一预设点位置以及第三图像中的目标人脸的第二预设点位置，并基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的偏差，控制摄像器件进行转动；

进一步地，基于第三图像中目标人脸的尺寸，控制摄像器件进行镜头变倍，包括：

若检测到第三图像中的目标人脸的尺寸不在预设尺寸范围内，则基于目标人脸的尺寸与预设尺寸范围之间的差异，控制摄像器件进行镜头变倍。

进一步地，第一预设点位置为第三图像的中心点位置，第二预设点位置为目标人脸的中心点位置；

进一步地，基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的偏差，控制摄像器件进行转动，包括：

基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的水平位移差和垂直位移差，确定摄像器件的云台的水平转动角度和垂直转动角度；

控制摄像器件的云台在水平方向上转动水平转动角度以及在垂直方向上转动垂直转动角度。

可选地，该方法还包括：

在确定对目标人脸跟踪结束后，统计目标人脸的运动时长和在预设时间内对目标人脸的跟踪次数，并将运动时长和跟踪次数反馈给用户。

可选地，在获取摄像器件定时/实时拍摄得到的第三图像之后，方法还包括：

若第三图像未检测到人脸，则控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像；利用至少一帧第四图像对目标人脸进行搜索。

进一步地，搜索模式包括：摄像器件的镜头变倍为广角；摄像器件在预设角度范围内来回转动；搜索模式执行预设时间；

进一步地，利用至少一张第四图像对目标人脸进行搜索，包括：

对第四图像进行人脸检测；若检测到第四图像存在人脸，则判断第四图像中的人脸是否为目标人脸；若第四图像中的人脸为目标人脸，则继续执行控制摄像器件对目标人脸进行跟踪；若第四图像中的人脸不为目标人脸，则重新执行基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸及其后续步骤：若第四图像未存在人脸，则将摄像器件进行复位，并重新执行对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测及其后续步骤；

其中，当第四图像未存在人脸和/或第四图像中的人脸不为目标人脸时，确定对目标人脸的跟踪结束。

进一步地，判断第四图像中的人脸是否为目标人脸，包括：

将第四图像中的人脸与目标人脸进行特征匹配，得到第四图像中的人脸与目标人脸之间的特征相似度；

若特征相似度大于预设相似度，则确定第四图像中的人脸为目标人脸，否则确定第四图像中的人脸不为目标人脸。

进一步地，若第三图像未检测到人脸，则控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像，包括：

若第三图像未检测到人脸，则控制摄像器件在当前位置状态继续拍摄得到至少一帧第五图像；

若至少一帧第五图像均未检测到人脸，则控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像。

为解决上述技术问题，本申请第二方面采用的一个技术方案是：提供一种人脸跟踪装置，该装置包括：检测模块，用于对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测；确定模块，用于基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸；跟踪模块，用于控制摄像器件对目标人脸进行跟踪。

为解决上述技术问题，本申请第三方面采用的一个技术方案是：提供一种人脸跟踪设备，该设备包括相互耦接的存储器和处理器；处理器用于执行存储器存储的程序指令，以实现第一方面提供的人脸跟踪方法，控制摄像器件对目标人脸进行跟踪。其中，该人脸跟踪设备包括摄像器件。

为解决上述技术问题，本申请第三方面采用的一个技术方案是：提供一种存储装置，该存储装置存储有能够被处理器运行的程序指令，程序指令用于实现本申请第一方面提供的人脸跟踪方法。

上述方案，通过对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测；基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸；控制摄像器件对目标人脸进行跟踪，从而能够实现对人脸的智能跟踪。

附图说明

图1是本申请第一实施例提供的人脸跟踪方法的流程图；

图2是本申请第一实施例提供的人脸优先级确定方法的流程图；

图3是本申请第二实施例提供的一种人脸跟踪方法的部分流程图；

图4是本申请第三实施例提供的一种人脸跟踪方法的流程图；

图5是本申请第四实施例提供的一种人脸跟踪方法的流程图；

图6是本申请人脸跟踪装置一实施例的结构示意图；

图7为本申请人脸跟踪设备一实施例的结构示意图；

图8是本申请存储装置一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。需注意的是，对于下述方法实施例，若有实质上相同的结果，本申请的方法并不以图示的流程顺序为限。

请参阅图1，图1是本申请第一实施例提供的一种人脸跟踪方法的流程图。本实施例方法可由一电子设备执行，例如由设有摄像器件的设备，或者与摄像器件无线或有线连接的设备执行。其中，该设有摄像器件的设备可以带有摄像头的监控设备。其中，电子设备可默认执行本实施例人脸跟踪方法，或者在检测到预设触发事件如为开启该跟踪模式时才执行本实施例方法。具体地，如图1所示，本实施例人脸跟踪方法包括：

s110：对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测。

本实施例为了实现人脸跟踪，先对摄像器件当前拍摄的第一图像进行处理以确定出待跟踪的目标人脸。具体地，获取摄像器件当前拍摄的第一图像，并对该第一图像进行人脸检测，得到人脸检测结果。在一些实施例中，该人脸检测结果可包括人脸的特征值和/或该人脸在第一图像中的位置信息，该位置信息具体可以为在第一图像的坐标信息。

可选地，在执行步骤s110之前，还可以包括：

先确定起始跟踪参数，例如接收用户针对任意一处位置及倍率下设定的跟踪起始点；并保存当前设备状态参数，其中，当前设备状态参数可以为该摄像器件的云台二维方向的坐标、焦点值、倍率值等。

s120：基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸。

其中，步骤s110得到的人脸检测的结果可以为该第一人像中包括单张或多张人脸，进而从检测得到的人脸中确定出需要进行跟踪的目标人脸。

具体而言，若检测到第一图像中包括单张人脸，则可直接将该人脸作为目标人脸；若检测到第一图像中包括多张人脸，则可根据预设选择策略，从该多张人脸中选择一个或多个作为该目标人脸，其中，该预设选择策略可以但不限为随机选取、或者按照图像中人脸的清晰度顺序选取、又或者按照图像中人脸的优先级顺序选取。

请结合参阅图2，对第一图像中人脸的优先级的确定进行举例说明。如图2所示，步骤s120中确定第一图像中多张人脸的优先级具体包括以下子步骤：

子步骤s221：分析每张人脸是否为陌生人。

具体而言，上述步骤110的人脸检测的结果包括每张人脸的特征值，故可将每张人脸的特征值与预设特征库中的特征值进行匹配；若匹配成功，则认为该人脸为非陌生人；若未匹配成功，则将人脸的特征值保存在预设特征库中，并将人脸确定为陌生人。

本实施例中，可计算每张人脸的特征值与预设特征库中保存的人脸的特征值之间相似度，若计算得到的相似度大于或等于预设参考值，则认为该人脸与预设特征库中的人脸为同一个人，即认为该人脸的特征值与预设特征库中的特征值匹配成功，若该人脸的特征值与预设特征库保存的所有人脸特征值之间的相似度均小于该预设参考值，则认为该人脸的特征值与预设特征库中的特征值未匹配成功。

子步骤s222：获取对摄像器件拍摄得到多帧第二图像并分析人脸在多帧第二图像中的位置变化情况。

具体地，可获取检测到的人脸在多帧第二图像中的位置信息，并获得人脸在每相邻两帧第二图像中的位置偏差值；将人脸的所有位置偏差值之和作为人脸在多帧第二图像中的位置变化情况。例如，利用该人脸的特征值查找出多帧第二图像中的对应人脸，并获取每帧第二图像中的该人脸的坐标信息。利用该人脸在每帧第二图像中的坐标信息，确定该人脸在每相邻两帧第二图像中的位置偏差值，将所有位置偏差值的绝对值相加，作为该人脸在多帧第二图像中的位置变化情况。

可以理解的是，该第二图像可以为摄像器件在第一图像之前或之后拍摄的图像，且第二图像的帧数可根据实际情况设定，例如可以为3、5、10等。

子步骤s223：基于分析的结果来确定多张人脸的优先级。

其中，陌生人的人脸的优先级高于非陌生人的人脸的优先级；人脸在多帧第二图像中的位置变化情况越大，其优先级越高。

本实施例中，陌生人的优先级高于位置变化情况的优先级，即先按照陌生人排序优先级，若同为陌生人或同为非陌生人，则按照位置变化情况进行排序，若同位置变化情况也一致，则将检测的先后顺序作为其优先级顺序。例如，依序检测到第一图像中包括人脸a、人脸b、人脸c和人脸d。其中，人脸a和人脸c为陌生人，人脸b和人脸d为非陌生人，人脸a在5张第二图像中的总位置偏差值为10，人脸b在5张第二图像中的总位置偏差值为12，人脸c在5张第二图像中的总位置偏差值为7，人脸d在5张第二图像中的总位置偏差值为12。因此，可得到优先级由高到低依序为：人脸a、人脸c、人脸b、人脸d。

可以理解的是，人脸的优先级可仅按照是否为陌生人或在多帧第二图像中的位置变化情况来确定。例如，可仅执行步骤s2021和s2023，以确定得到人脸的优先级；或者，可仅执行步骤s2022和s2023，以确定得到人脸的优先级。

通过上述子步骤，能够确定得到图像中各人脸的优先级，进而按照优先级确定出目标人脸，实现了对图像中多人脸的目标人脸的确定及后续追踪。而且利用是否为陌生人以及人脸在多帧图像中的位置变化情况获得确定为目标人脸的优先级，即利用人脸的出现频次以及短时间内的移动范围来确定出目标人脸，可提高目标人脸的检测准确性。

s130：控制摄像器件对目标人脸进行跟踪。

本实施例中，在确定目标人脸之后，控制摄像器件的参数以跟踪该目标人脸，该参数可以包括转动参数和/或镜头倍数。具体地，可获取摄像器件当前拍摄到的第三图像，并基于该第三图像中的目标人脸的位置，控制摄像器件转动，和/或，基于第三图像中目标人脸的尺寸，控制摄像器件进行镜头变倍。其中，摄像器件的转动可包括水平和垂直方向的至少一者，若该摄像器件设置在云台上，则控制该云台相应方向的转动以带动摄像器件转动。

本实施例，通过对摄像器件拍摄得到的图像进行人脸检测，以确定出目标人脸，进而利用摄像器件对目标人脸进行跟踪，实现了摄像器件对人脸的智能跟踪。

请参阅图3，图3是本申请第二实施例提供的一种人脸跟踪方法的部分流程图。本实施例除包括图1的步骤以外，还包括：

s340：累计摄像器件的总转动量，并判断总转动量是否大于预设阈值。若是，则执行步骤s350。

本实施例中，该预设阈值包括预设水平阈值和预设垂直阈值。故该总转动量包括水平总转动角度和垂直总转动角度。例如，累计该摄像器件在水平方向的转动角度，得到该水平总转动角度；累计该摄像器件在垂直方向的转动角度，得到该垂直总转动角度。分别判断水平总转动角度是否大于预设水平阈值，或者垂直总转动角度是否大于预设垂直阈值。若判断水平总转动角度大于预设水平阈值，或者垂直总转动角度大于预设垂直阈值，则执行步骤s350。

s350：在对目标人脸跟踪结束之后或者在预设时间后，控制摄像器件重启，以使摄像器件的镜头自检。

可以理解的是，云台在水平和垂直方向转动的过程中，其本身的机械结构会发生撞动，从而会逐步积累误差，导致摄像器件的镜头失步，出现虚焦的问题。故，可累加统计摄像器件云台每次水平及垂直方向转动的角度deghz、degvt，当deghz>预设水平阈值t_hz或者degvt>预设垂直阈值t_hz时，等待目标人脸跟踪结束后或者开始倒计一定时间如3分钟后，控制摄像器件重启，得到摄像器件的镜头进行自检。

通过上述方式，在确定出摄像器件的总转动量大于预设阈值后，控制摄像器件重启，实现摄像器件的镜头自检，这样可以避免摄像器件的镜头出现虚焦的问题，提高跟踪的准确性。

请参阅图4是本申请第三实施例提供的一种人脸跟踪方法的流程图。本实施例方法包括：

s410：对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测。

s420：基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸。

其中，本步骤s410和s420的具体说明可参考上述步骤s110和s120的描述，在此不做赘述。

s430：获取摄像器件定时或实时拍摄到的第三图像。

其中，该获取的第三图像可以为摄像器件定时或实时拍摄得到的。若为摄像器件实时拍摄得到，即表示该电子设备根据摄像器件的实时画面进行目标人脸跟踪，可实现对目标人脸的实时且快速跟踪，不易出现目标人脸跟踪丢失的情况。

本步骤，电子设备持续性获取第三图像，并对每次获取的第三图像进行人脸检测；若对第三图像检测得到目标人脸，则执行下述s440实现摄像器件对目标人脸的跟踪；若对该第三图像未检测到目标人脸，则执行下述s450-s460，以实现对目标人脸的搜索，并在搜索得到目标人脸后继续对目标人脸进行跟踪。

可以理解的是，为了避免误触发目标人脸的搜索操作，可在当前获得的第三图像未检测到目标人脸，在后续一定时间内使摄像器件不移动,停留在当前位置并继续判断摄像器件是否检测到该目标人脸。例如若第三图像未检测到人脸，则控制摄像器件在当前位置状态继续拍摄得到至少一帧第五图像；若至少一帧第五图像均未检测到目标人脸，则执行下述s450-s460以控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像；若存在第五图像检测到目标人脸，则继续执行下述s440。

s440：基于该第三图像中的目标人脸的位置，控制摄像器件转动，和/或，基于第三图像中目标人脸的尺寸，控制摄像器件进行镜头变倍。

针对上述基于该第三图像中的目标人脸的位置，控制摄像器件转动。其中，摄像器件的转动可包括水平和垂直方向的至少一者，若该摄像器件设置在云台上，则控制该云台相应方向的转动以带动摄像器件转动。另外，该步骤具体可包括确定第三图像的第一预设点位置以及第三图像中的目标人脸的第二预设点位置，并基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的偏差，控制摄像器件进行转动。故可通过参考同一定义点(如中心点)在第三图像与目标人脸中的位置偏差，来控制摄像器件进行转动。具体而言，该第一预设点可以但不限为第三图像的中心点位置，第二预设点位置为目标人脸的中心点位置。基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的偏差，控制摄像器件进行转动，可具体包括：基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的水平位移差和垂直位移差，确定摄像器件的云台的水平转动角度和垂直转动角度；控制摄像器件的云台在水平方向上转动水平转动角度以及在垂直方向上转动垂直转动角度。其中，可预设位移差与对应转动角度之间的换算关系，故可基于确定的位置差可换算得到对应的转动角度。例如，当前倍率下，摄像器件的云台水平转动2°，对应水平位移差为m，那么如果算的第一预设点位置第二预设点位置之间的水平位移差是n，则确定水平转动角度为2*n/m。

针对上述基于第三图像中目标人脸的尺寸，控制摄像器件进行镜头变倍，可具体包括：检测第三图像中的目标人脸的尺寸若检测到第三图像中的目标人脸的尺寸不在预设尺寸范围内，则基于目标人脸的尺寸与预设尺寸范围之间的差异，控制摄像器件进行镜头变倍。

s450：控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像。

其中，搜索模式可以包括以下至少一种：摄像器件的镜头变倍为广角；摄像器件在预设角度范围内来回转动；搜索模式执行预设时间。其中，该预设角度范围可以为水平±θ，该θ可以为30至60度之间的任意角度值，例如为30度、45度、60度。该广角可以为镜头视场角为90-100度内，该视场角加上预设角度范围形成的覆盖范围可以为150-220度，一般而言，该覆盖范围达到180度即可。

例如，若某一次获取到的第三图像未检测到人脸，则将摄像器件的镜头变倍为广角，并控制摄像器件的云台在垂直方向运动至0°，并在水平预设角度范围内来回转动预设时间，以在该转动过程中持续拍摄多帧第四图像。

可以理解的是，本实施例在结合上述第二实施例时，该搜索模式下转动的角度也在上述步骤s340累计的角度范围内。

s460：利用至少一帧第四图像对目标人脸进行搜索。

具体地，对步骤s450获得的每帧第四图像进行人脸检测，以确定第四图像是否存在该目标人脸，若该搜索过程中检测到第四图像存在目标人脸，则将该第四图像作为第三图像，继续执行上述步骤s430及其后续步骤，以控制摄像器件对该目标人脸进行跟踪；若该搜索过程中未检测到第四图像存在目标人脸，则确定当前对目标人脸跟踪结束。

s470：在确定对目标人脸跟踪结束后，统计目标人脸的运动时长和在预设时间内对目标人脸的跟踪次数，并将运动时长和跟踪次数反馈给用户。

具体地，目标人脸的运动时长和跟踪次数可根据目标人脸跟踪过程的时长以及未检测到目标人脸的次数确定。另外，反馈给用户的形式包括但不限于短信形式。例如，在确定对目标人脸跟踪结束后，将统计的目标人脸运动时长和预设时间内对目标人脸的跟踪次数以短信的形式发送到用户的手机上，让用户随时随地都可以接收到跟踪信息。

本实施例在未检测到目标人脸后，可控制摄像器件进入搜索模式，以对目标人脸进行搜索，以避免由于目标人脸突发大范围移动，导致对目标人脸的跟丢；另外，在确定目标人脸跟踪结束后，可根据目标人脸的跟踪次数及运动时长推送信息，而且目标人脸的运动时长和出现次数可根据目标人脸跟踪过程的时长以及未检测到目标人脸的次数确定，故可较准确统计时该目标人脸相关信息。可以理解的是，在其他实施例中，可以选择性执行上述步骤s450-s460或s470。

请参阅图5是本申请第四实施例提供的一种人脸跟踪方法的流程图。本实施例方法包括：

s510：对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测。

s520：基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸。

s530：获取摄像器件定时或实时拍摄到的第三图像。

在获得第三图像后，对第三图像进行人脸检测，若检测到目标人脸，则执行s540，若未检测到人脸，则执行s550。

s540：基于该第三图像中的目标人脸的位置，控制摄像器件转动，和/或，基于第三图像中目标人脸的尺寸，控制摄像器件进行镜头变倍。

s550：若第三图像未检测到人脸，则控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像。

其中，本步骤s510-s550的具体说明可参考上述步骤s410-s450的描述，在此不做赘述。

s561：对第四图像进行人脸检测。

若检测到第四图像存在人脸，则执行s562，以判断该人脸是否为目标人脸；若检测到第四图像不存在人脸，则确定当前目标人脸跟踪结束，且当前为检测到其他人脸，故将摄像器件进行复位，并重新执行上述步骤s410以及后续步骤。其中，将摄像器件进行复位可以为将摄像器件恢复为上述的起始跟踪参数。

其中，对第四图像进行人脸检测的过程与上述步骤s101的人脸检测过程是相同的，在此不做赘述。

s562：判断第四图像中的人脸是否为目标人脸。

若第四图像中的人脸为目标人脸，则将该第四图像作为第三图像，继续执行上述步骤s430及其后续步骤，以控制摄像器件对该目标人脸进行跟踪；若第四图像中的人脸不为目标人脸，则确定当前目标人脸跟踪结束，由于当前已检测得到其他人脸，故直接重新执行上述步骤s420以及后续步骤。

本步骤s562可具体包括：将第四图像中的人脸与目标人脸进行特征匹配，得到第四图像中的人脸与目标人脸之间的特征相似度；若特征相似度大于预设相似度，则确定第四图像中的人脸为目标人脸，否则确定第四图像中的人脸不为目标人脸。

具体地，可计算第四图像中每张人脸的特征值与目标人脸的特征值之间相似度，若计算得到的相似度大于或等于预设参考值，则认为该人脸与目标人脸为同一个人，即认为该人脸的特征值与目标人脸的特征值匹配成功，若该人脸的特征值与目标人脸的特征值之间的相似度小于该预设参考值，则认为该人脸的特征值与目标人脸的特征值未匹配成功。其中，该预设参考值可根据实际情况进行设置，在此不做限定。

通过上述s561-s562，实现了对利用至少一帧第四图像对目标人脸进行搜索。

请参阅图6，图6是本申请人脸跟踪装置一实施例的结构示意图。如图6所示，该装置610包括检测模块611、确定模块612和跟踪模块613。

检测模块611用于对拍摄器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测，以获得人脸检测结果。

确定模块612用于基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸。

跟踪模块613用于控制摄像器件对目标人脸进行跟踪。

在一些实施例中，确定模块612具体用于在人脸检测结果为多张人脸时，确定多张人脸的优先级，并按照优先级，从多张人脸中选择出目标人脸；在人脸检测结果包含单张人脸时，将单张人脸作为目标人脸。

在一些实施例中，确定模块612包括：分析单元，用于分析每张人脸是否为陌生人，和/或获取对摄像器件拍摄得到多帧第二图像并分析人脸在多帧第二图像中的位置变化情况；确定单元，用于基于分析的结果来确定多张人脸的优先级。其中，陌生人的人脸的优先级高于非陌生人的人脸的优先级；人脸在多帧第二图像中的位置变化情况越大，其优先级越高。

其中，分析单元可具体用于：将每张人脸的特征值与预设特征库进行匹配；若未匹配成功，则将人脸的特征值保存在预设特征库中，并将人脸确定为陌生人；获取人脸在多帧第二图像中的位置信息，并获得人脸在每相邻两帧第二图像中的位置偏差值；将人脸的所有位置偏差值之和作为人脸在多帧第二图像中的位置变化情况。

在一些实施例中，跟踪模块613包括：获取单元，用于获取摄像器件定时/实时拍摄得到的第三图像；控制单元，用于基于第三图像中目标人脸的位置，控制摄像器件进行转动，和/或，基于第三图像中目标人脸的尺寸，控制摄像器件进行镜头变倍。

其中，控制单元具体用于：确定第三图像的第一预设点位置以及第三图像中的目标人脸的第二预设点位置，并基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的偏差，控制摄像器件进行转动；和/或，在检测到第三图像中的目标人脸的尺寸不在预设尺寸范围内，基于目标人脸的尺寸与预设尺寸范围之间的差异，控制摄像器件进行镜头变倍。

在一些实施例中，第一预设点位置为第三图像的中心点位置，第二预设点位置为目标人脸的中心点位置；

其中，控制单元具体用于：基于第一预设点位置与第二预设点位置之间的水平位移差和垂直位移差，确定摄像器件的云台的水平转动角度和垂直转动角度；控制摄像器件的云台在水平方向上转动水平转动角度以及在垂直方向上转动垂直转动角度。

跟踪模块613还可具体用于：在获取摄像器件定时/实时拍摄得到的第三图像之后，若第三图像未检测到人脸，则控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像。

在一些实施例中，跟踪模块613还包括：搜索单元，用于利用至少一帧第四图像对目标人脸进行搜索。

其中，搜索模式包括：摄像器件的镜头变倍为广角；摄像器件在预设角度范围内来回转动；搜索模式执行预设时间。

在一些实施例中，搜索单元可具体用于：对第四图像进行人脸检测。在第四图像存在人脸时，判断第四图像中的人脸是否为目标人脸时，继续执行控制摄像器件对目标人脸进行跟踪；在第四图像中的人脸不为目标人脸时，重新基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸，并结合其他模块/单元进行后续跟踪。

在第四图像未存在人脸时，将摄像器件进行复位，并结合其他模块/单元重新执行对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测及跟踪；

其中，当第四图像未存在人脸和/或第四图像中的人脸不为目标人脸时，对目标人脸的跟踪结束。

在一些实施例中，搜索单元还可具体用于：将第四图像中的人脸与目标人脸进行特征匹配，得到第四图像中的人脸与目标人脸之间的特征相似度；在特征相似度大于预设相似度时，确定第四图像中的人脸为目标人脸，否则确定第四图像中的人脸不为目标人脸。

跟踪模块613还可具体用于：在检测出第三图像未检测到人脸时，控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像；在第三图像未检测到人脸时，控制摄像器件在当前位置状态继续拍摄得到至少一帧第五图像；在至少一帧第五图像均未检测到人脸时，控制摄像器件进入搜索模式以拍摄至少一帧第四图像。

在一些实施例中，装置610还包括：统计模块(图未示)，用于累计摄像器件的总转动量，在总转动量大于预设阈值时，对目标人脸跟踪结束之后或者在预设时间后，控制摄像器件重启，以使摄像器件的镜头自检。

其中，总转动量包括水平总转动角度和垂直总转动角度；统计模块可具体用于：当水平中转动角度大于预设水平阈值时，或者垂直总转动角度大于预设垂直阈值时，控制摄像器件重启，以使摄像器件的镜头自检。

在一些实施例中，装置610还包括：反馈模块(图未示)，用于在确定对目标人脸跟踪结束后，统计目标人脸的运动时长和在预设时间内对目标人脸的跟踪次数，并将运动时长和跟踪次数反馈给用户。

上述装置的各模块具体执行可参考上述方法实施例的对应步骤，在此不做赘述。

请参阅图7，图7是本申请人脸跟踪设备一实施例的结构示意图。如图7所示，该人脸跟踪设备710包括相互耦接的存储器711和处理器712。

存储器711存储有程序指令。处理器712用于执行存储器711存储的程序指令，以用于执行上述任一实施例的人脸跟踪方法。

其中，处理器712还可以称为cpu(centralprocessingunit，中央处理单元)。处理器712可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器712还可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

其中，上述人脸跟踪设备还可以包括摄像器件。

参阅图8，图8是本申请存储装置一实施例的结构示意图。本申请实施例的存储装置810存储有能够实现上述所有方法的程序指令811，其中，该程序指令811可以以软件产品的形式存储在上述存储装置中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

上述方案，通过对摄像器件拍摄得到的第一图像进行人脸检测；基于人脸检测的结果，确定第一图像中的目标人脸；控制摄像器件对目标人脸进行跟踪。从而实现对人脸的智能跟踪。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。