1.一种人体轮廓特征提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤100：获得源图像，通过二维经验模态分解方法将源图像分解为若干层二维固有模态函数图像，具体为：                              （1）其中， 为源图像，为图像像素点的横坐标，为图像像素点的纵坐标；

为对源图像 的i次求均值； 为第i个二维固有模态函数图像， ，n为预定的分解层数；

步骤200：建立二维经验模态分解-多尺度树结构模型来提取二维固有模态函数图像的人体轮廓特征，具体为：步骤201：取 ,提取第n个二维固有模态函数图像的 个稳定化区域MSERs，分别计算稳定化区域MSERs 的区域特征参数椭圆的质心 的坐标 、椭圆的长短轴 和椭圆长轴方向角度 ， ；

步骤202：取 ，当 则进入步骤203；反之则进入步骤206；

步骤203：获得第 个二维固有模态函数图像的稳定化区域MSERs的区域 特征参数，提取第i个二维固有模态函数图像的稳定化区域MSERs；

步骤204：在对应质心位置 的稳定化区域MSERs 计算区域特征参数椭圆的质心 的坐标 、椭圆的长短轴 和椭圆长轴方向角度 ；

步骤205：在对应质心位置 ，将第i个二维固有模态函数图像第j个区域 特征参数与第 个二维固有模态函数图像第j个区域 特征参数对比，若满足条件，则记录 及其区域特征参数，进入步骤206；若不满足条件则删除 ，进入步骤202；

步骤206：获得 作为提取的特征区域。

2.根据权利要求1所述的人体轮廓特征提取方法，其特征在于，所述步骤201和步骤203中均通过分水岭的方法实现二维固有模态函数图像的稳定化区域MSERs的提取。

3.根据权利要求1或2所述的人体轮廓特征提取方法，其特征在于，所述步骤201和步骤

204中区域特征参数椭圆的质心 的坐标 、椭圆的长短轴 和椭圆长轴方向角度 ，具体为：

                              （6）                            （7）                                     （8）                                     （9）                  （10）                              （11）                             （12）                     （13）                             （14）                 （15）

                 （16）

其中，  为 阶二维几何矩， 可为 ， ，代表欲求稳定化区域MSERs图像区域像素的集合， 代表欲求稳定化区域MSERs图像， 分别为二阶中心矩矩阵 的两个特征值。

4.根据权利要求3所述的人体轮廓特征提取方法，其特征在于，所述步骤205中将第i个二维固有模态函数图像第j个区域 特征参数与第 个二维固有模态函数图像第j个区域 特征参数对比，满足条件具体为：，且                    （17）                                      （18）其中，d，q选择范围根据图像的光照和\或尺度特性设置。

5.根据权利要求4所述的人体轮廓特征提取方法，其特征在于，d取 弧度，q取50%。

6.一种人体轮廓特征提取装置，其特征在于，包括图像分解模块和特征提取模块，其中：图像分解模块，用于获得源图像，通过二维经验模态分解方法将源图像分解为若干层二维固有模态函数图像，并将若干层二维固有模态函数图像发送给特征提取模块；

所述图像分解模块具体为：

                              （1）其中， 为源图像； 为对源图像 的i次求均值； 为第i个二维固有模态函数图像， ，n为预定的分解层数；

所述特征提取模块，用于获得二维固有模态函数图像并通过建立二维经验模态分解-多尺度树结构模型来提取的人体轮廓特征；

所述特征提取模块包括拟合单元、特征参数比较单元、特征区域确定单元，其中：拟合单元，用于提取二维固有模态函数图像的稳定化区域MSERs，分别计算稳定化区域MSERs的区域特征参数椭圆的质心 的坐标 、椭圆的长短轴 和椭圆长轴方向角度 ， ,m为第n个二维固有模态函数图像的稳定化区域MSERs的个数，并将稳定化区域MSERs及其区域特征参数发送给特征参数比较单元；

特征参数比较单元，用于在对应质心位置 ，将第i个二维固有模态函数图像第j个区域 特征参数与第 个二维固有模态函数图像第j个区域 特征参数对比；

特征区域确定单元，用于根据特征参数比较单元比较结果确定 作为提取的特征区域。