流程图。
[0064]图3是根据一示例性实施例示出的人物的识别方法中步骤S12的又一流程图。
[0065]图4是根据一示例性实施例示出的人物的识别装置的框图。
[0066]图5是根据一示例性实施例示出的匹配模块42的框图。
[0067]图6是根据一不例性实施例不出的匹配模块42的又一框图。
[0068]图7是根据一示例性实施例示出的适用于人物的识别装置的框图。
【具体实施方式】
[0069]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0070]图1是根据一示例性实施例示出的一种人物的识别方法的流程图，用于终端，终端可以是软件形式的终端，或者软件和硬件结合形式存在的终端，本公开实施例不做限定，如图1所示，包括以下步骤S11-S12:
[0071]在步骤Sll中，对位于预设区域的入口的第一检测器是否收到第一检测信号进行监测；所述第一检测信号用于检测是否有人出现在预设的区域中；
[0072]在步骤S12中，当监测到第一检测器收到第一检测信号后，将对所述预设的区域拍摄的图像，与预设的各人物的图像进行匹配，确定所述预设的人物是否到达所述预设区域。
[0073]本公开实施例提供的上述人物的识别方法，利用位于预设区域的入口的第一检测器来检测到有人位于预设的区域中时，进一步使用对预设的区域进行图像识别的方法，识别出现在预设的区域中的人是否为预设的人物，对于识别出是否有特定的人(例如家人、朋友、亲戚等)到达特定地点(比如家门口)的场景提供了便捷、准确的解决方案，提高了用户对于智能家居的使用体验。
[0074]在一个实施例中，第一检测器可以是人体感应器，例如红外感应传感器等，人体感应器可以通过对人体发出的红外线信号进行探测，实现对是否有人出现在预设的区域中进行探测。
[0075]具体来说，上述步骤Sll对第一检测器是否收到第一检测信号进行监测，在实施时，可以通过下述步骤实现:
[0076]对预设的人体感应器是否检测到红外线信号进行监测。
[0077]第一检测器可以安装于预设区域的入口，例如房间的门口，窗口等等，如果检测到有红外线信号，则认为有人出现在了该区域。
[0078]在另外一个实施例中，第一检测器可以为能够与该预设的人物携带的智能终端建立无线连接的智能设备；所述无线连接包括下述一项或多项:蓝牙连接、红外连接、WIFI连接、近场通讯(Near Field Communicat1n, NFC)连接；
[0079]有人携带智能终端(例如手机、可穿戴设备如手环、智能手表等)出现在预设的区域内时，安装在预设区域入口的智能设备能够根据这些智能终端的出现带来的无线信号的连接而确认当前有人出现在了预设的区域。
[0080]基于此，上述步骤Sll对第一检测器是否收到第一检测信号进行监测，在实施时，可以通过下述步骤实现:
[0081]对所述智能设备是否接收到预设的无线连接信号进行监测。
[0082]在本公开实施例中，安装在预设区域入口的智能设备可以是具有无线连接功能的任何设备。
[0083]比如有用户携带具有蓝牙功能的手环到达预设的区域时，位于预设的区域的入口的摄像头具备蓝牙扫描的功能，可以探测到有人出现在预设的区域中。
[0084]当监测到第一检测器收到第一检测信号后，也就是确定有人出现在了预设的区域中时，将对该预设的区域拍摄的图像，与预设的各人物的图像进行匹配，确定是不是有预设的各人物中的一个或多个出现在了该预设的区域中。
[0085]举例来说，当红外感应传感器感应到了有人出现在了用户的家门口，则进一步通过位于家门口摄像头拍摄的实时影像，对其中包含的用户图像进行分析和识别，得出是否有预设的人物例如家人、亲属或者朋友出现在家门口。
[0086]本公开实施例在实施时，可以由移动终端的用以实现智能家居的app来实现上述步骤Sll和S12。
[0087]在一个实施例中，在步骤S12中，将对所述预设的区域拍摄的图像，与预设的各人物的图像进行匹配，确定所述预设的人物是否到达所述预设区域，可以在终端侧实现，也可以在服务器侧实现。
[0088]在终端侧实现时，如图2所示，步骤S12可以实施为下述流程:
[0089]在步骤S21中，对对所述预设的区域拍摄的图像进行图像分析，采集其中包含的人物的特征图像；所述特征图像包括下述一种或多种:人脸图像、骨骼图像；
[0090]在步骤S22中，将采集到的人物的特征图像，与保存在所述终端的预设的各人物的图像进行匹配；
[0091]在步骤S23中，根据匹配结果，确定预设的人物是否到达预设区域。
[0092]在上述步骤S21中，对预设的区域拍摄的图像进行图像分析，采集其中包含的人物的人脸图像、骨骼图像等。
[0093]以人脸图像为例，对预设的区域的拍摄的图像需要进行分析，有些图像帧可能未包含用户的人脸图像，则需要对拍摄的视频进行逐帧分析，提取其中包含人脸图像的图像帧，或者从多帧包含人脸的图像帧中，挑选出相对完整的、清晰度较高的图像帧进行人脸图像的提取。
[0094]骨骼特征图像的提取的方式类似，在此不再赘述。
[0095]在上述步骤S22中，将采集到的人物的特征图像，与保存在所述终端的预设的各人物的图像进行匹配。
[0096]在进行人脸图像的识别过程中，为了提高识别的准确率，可以采用多种人脸识别算法，比如从人脸的眼睛、嘴巴等特征的形状进行计算，确定与所保存的人物的图像的相似度，当相似度达到设定的阈值时，则认为两者匹配。
[0097]对骨骼的图像的识别过程与人脸图像的识别过程类似。预先提取的是人体静态骨骼信息，在对预设的区域的拍摄的视频进行分析时，利用拍摄的双腿关节角度或3D运动人体轮廓描述步态等特征图像与预先保存的人体静态骨骼信息进行匹配，确定是否是预设的人物。骨骼的图像识别，较适合设定区域中动态活动的人物的识别。
[0098]在终端处理能力较强，存储空间富裕的情形下，可以通过终端侧实现上述将对所述预设的区域拍摄的图像与预设的各人物的图像进行匹配的步骤，否则，可以采用服务器侧实现的方法。
[0099]在终端侧实现时，如图3所示，步骤S12可以实施为下述流程:
[0100]在步骤S31中，对对预设的区域拍摄的图像进行图像分析，采集其中包含的人物的特征图像；特征图像包括下述一种或多种:人脸图像、骨骼图像；
[0101]在步骤S32中，将采集到的人物的特征图像发送至服务器，以便服务将人物的特征图像与保存于服务器的预设的各人物的图像进行匹配；
[0102]在步骤S33中，接收服务器返回的匹配结果，根据匹配结果确定预设的人物是否到达预设区域。
[0103]由终端侧采集对预设的区域拍摄的图像中的人物的特征图像，然后将该特征图像发送给服务器，由服务器来完成对预设的区域拍摄的图像中的人物的特征图像与保存于服务器中的预设的各人物的图像进行匹配的步骤。服务器完成匹配之后，告知终端侧，是否匹配成功，如果匹配成功，是与哪个人物相匹配。
[0104]在一个实施例中，终端侧保存的或者服务器侧保存的预设的各人物的图像，可以通过下述方式得到:
[0105]预先采集预设的各人物的图像，并将采集的各人物的图像保存于终端本地或发送至服务器进行保存。
[0106]在一个实施例中，可以通过终端的摄像头或者第三方的摄像头，对用户需要识别的人物进行拍照，例如用户自己、配偶、父母、孩子等人的人脸图像或者全身的图像，然后保存于终端本地，或者发送给服务器进行保存。
[0107]为了提升用户的使用体验，在识别完成之后，即上述步骤S12确认有预设的人物到达预设的区域时，向用户推送预设的提示消息，例如“某某已到家”、“某某已达到会议室”等。
[0108]下面以一个简单的应用场景说明本公开实施例提供的上述人物的识别方法:
[0109]在该应用场景的人物识别方法中，包括下述步骤:
[0110]1、用户预先使用终端侧的智能家居APP采集了自己、配偶、父母、孩子等人的人脸图像，并上传至网络侧服务器保存(例如用以支持智能家居的服务器)；
[0111]2、当放置在家门口的摄像头利用自身的红外观影传感器感应到家门口有人时，用户终端侧的APP会采集摄像头拍摄的视频中的人物的人脸图像，并将采集到的人脸图像发送给网络侧的