1.融合颜色干扰模型与遮挡模型的人脸跟踪方法，其特征在于，包括：(1)参数初始化：人脸检测标志F＝true，当前图像帧序号k＝1，遮挡计数器值M＝0；

(2)当F＝true时，对待跟踪的图像序列的第k帧进行人脸检测，获取人脸区域Ak；检测Ak中人脸关键特征点Pk；将人脸检测标志F设置为false；

(3)根据Ak和Pk，采用LK光流法对第k+1帧图像进行人脸跟踪，得到第k+1帧图像中的人脸区域Ak+1和人脸关键特征点Pk+1；

(4)判断第k+1帧图像是否有颜色干扰，判断条件为：Sk+1>Sk*por|Gk‑Gk+1|>Gth其中Sk为Ak的面积，Sk+1为Ak+1的面积，p为调整参数，p>1；Gk为Ak质心处的灰度值，Gk+1为Ak+1质心处的灰度值，Gth为预设的质心灰度变化阈值；

(5)如果第k+1帧图像没有颜色干扰，且步骤(3)中LK光流法进行人脸跟踪的结果为成功，当前图像帧序号k加一，跳转到步骤(2)；

如果第k+1帧图像没有颜色干扰，但步骤(3)中LK光流法进行人脸跟踪的结果为失败，遮挡计数器的值M加一；

如果M>T，将M的值置零，人脸检测标志F设置为true，当前图像帧序号k加一，跳转到步骤(2)；其中T为预设的计数器阈值；

如果M≤T，当前图像帧序号k加一，跳转到步骤(2)；

(6)如果第k+1帧图像有颜色干扰，对第k+1帧图像进行人脸检测和人脸关键特征点检测，得到人脸区域Ak+1和人脸关键特征点Pk+1；当前图像帧序号k加一，跳转到步骤(2)。

2.根据权利要求1所述的人脸跟踪方法，其特征在于，采用OpenCV中的Haar分类器进行人脸检测。

3.根据权利要求1所述的人脸跟踪方法，其特征在于，采用亚像素级角点检测方法来检测人脸关键特征点。

4.融合颜色干扰模型与遮挡模型的人脸跟踪系统，其特征在于，包括：参数初始化模块，用于初始化人脸检测标志F、当前图像帧序号k和遮挡计数器值M；

人脸检测模块，用于对待跟踪的图像序列进行人脸检测，获取人脸区域；

人脸关键特征点检测模块，用于人脸区域中的人脸关键特征点；

人脸跟踪模块，用于根据检测到的人脸区域和人脸关键特征点，采用LK光流法对待跟踪的图像序列进行人脸跟踪；

颜色干扰判断模块，用于对相邻图像帧判断是否有颜色干扰；

遮挡判断模块，用于根据人脸跟踪模块的结果判断是否有人脸遮挡；

遮挡计数器，用于计算连续遮挡帧数M；

人脸重检测判断模块，用于判断遮挡计数器值M是否大于预设的阈值T、修改人脸检测标志F的状态。

5.根据权利要求4所述的人脸跟踪系统，其特征在于，所述人脸检测模块采用OpenCV中的Haar分类器进行人脸检测。

6.根据权利要求4所述的人脸跟踪系统，其特征在于，所述人脸关键特征点检测模块采用亚像素级角点检测方法来检测人脸关键特征点。