一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法技術方案

本發明專利技術涉及一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法，本發明專利技術通過航向姿態系統記錄建立大量包括人臉圖像及對應該人臉圖像的姿態信息的人臉姿態數據列表，當需進行人臉圖像姿態信息估計時，通過人臉識別技術將待測人臉圖像與人臉姿態數據列表中的每個人臉圖像一一進行比對，找出與待測人臉圖像最相近的人臉圖像，該最相近的人臉圖像的姿態信息即待測人臉圖像的姿態信息。本發明專利技術建立了人臉姿態數據列表，減小了人臉圖像識別檢測時的數據誤差；解決了人臉圖像與姿態信息對應的問題，提高了檢測準確性、實時性；可應用于自動身份識別、視頻監控系統等領域。

【技術實現步驟摘要】
一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法
本專利技術涉及一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法，屬于計算機視覺和人機交互交叉領域，
技術介紹
在傳統的計算機視覺領域中，如人臉檢測、人臉識別、表情識別等，基于正面人臉的檢測和識別的方法發展迅速且識別率、檢測率較高。然而，由于檢測目標姿態的多樣性，往往使性能效果急劇下降甚至失效。因此，人臉姿態估計作為人臉識別的一項關鍵技術，受到較大的關注和快速的發展。目前，現有的人臉姿態檢測方法大體上可以分為兩類：第一類是基于2D人臉外觀的學習方法，試圖通過2D人臉外觀特征和3D人臉姿態之間建立一種映射關系，再基于2D人臉外觀的學習方法實現姿態的檢測和估計；第二類是通過抽取3D特征，或者利用不同視角下的多幅圖像，在三維空間中重建人臉的3D模型來實現姿態的檢測。但是，由于用來對比的樣本的姿態信息的不準確性以及樣本數量的匱乏，都會對最終的檢測結果造成極大誤差。
技術實現思路
針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法；本專利技術所述頭部姿態檢測方法應用于靜態圖像和實時視頻序列，適用于自動身份識別，視頻監控系統、計算機游戲、虛擬現實和司機疲勞檢測系統等。術語解釋1、Yaw軸、Pitch軸、Roll軸：如果有一個人站在(0，0，0)點，面向X軸正向，頭頂向上方向為Y軸正向，右手方向為Z軸正向，那么旋轉角度和方向的計算方法如下：Yaw是圍繞Y軸旋轉，站在(0，0，0)點的人腳下是XOZ平面，以正角度為參數是向左轉，以負角度為參數是向右轉。Pitch是圍繞X軸旋轉，站在(0，0，0)點的人腳下是XOY平面，以正角度為參數是向右倒，以負角度為參數是向左倒。Roll是圍繞Z軸旋轉，站在(0，0，0)點的人腳下是YOZ平面，以正角度為參數是向后倒，以負角度為參數是向前倒。以人臉為例子，pitch是頭去碰左肩、右肩；Roll就是頭去碰鎖骨，仰頭；Yaw是眼睛去看左后方、右后方。2、航向姿態系統(headingandattitudesystem)：是測量、顯示和提供飛機航向角和姿態角信號的飛行儀表。這種系統主要由全姿態陀螺儀、磁感應傳感器或天文羅盤以及全姿態指示器組成。它能向飛行人員指示導航所需要的航向角和駕駛所需要的傾側角、俯仰角，還能為自動駕駛儀、火力控制系統、雷達天線、航空照相機等其他機載設備提供統一的航向角和姿態角信號。3、直方圖均衡化：是指圖像處理領域中利用圖像直方圖對對比度進行調整的方法。本專利技術的技術方案為：一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法，具體步驟包括：A、通過新架構，建立M個被測對象的人臉姿態數據庫(1)對被測對象m建立人臉姿態數據庫，m＝0；(2)以被測對象m的人頭中心為坐標原點，分別以Roll軸、Yaw軸、Pitch軸的[-π，π]建立旋轉平面；(3)將航向姿態系統固定在被測對象m的人頭正面，對人臉姿態進行實時檢測；保證姿態信息的實時性和準確性。(4)通過航向姿態系統拍攝被測對象m的正面人臉圖像，記錄被測對象m正面人臉圖像的姿態信息A0[a0,b0,c0]，其中，a0是指被測對象m的正面人臉與Roll軸的夾角，b0是指被測對象m的正面人臉與Yaw軸的夾角，c0是指被測對象m的正面人臉與Pitch軸的夾角；a0、b0、c0的取值范圍均為(0-0.5)°；(5)以1°-2°為旋轉幅度，在被測對象m頭部可允許旋轉的范圍內，被測對象m的頭部在Roll軸、Yaw軸、Pitch軸進行旋轉，實時拍攝大量人臉圖像，并實時記錄人臉圖像對應的姿態信息Ai[ai,bi,ci]，以m為關鍵詞，錄入人臉姿態數據列表中；ai是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Roll軸的夾角，bi是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Yaw軸的夾角，ci是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Pitch軸的夾角；(6)當m＜M時，更換人臉，m加1，重復步驟(2)-(5)；當m＝M時，進入步驟B；B、對待測人臉圖像進行人臉識別，找出人臉姿態數據列表中最相近的人臉圖像，得出待測人臉圖像的姿態信息a、對待測人臉圖像進行預處理，所述預處理包括依次進行尺寸縮小、直方圖均衡化、膚色邊緣提取；當待測人臉圖像為靜態圖像時，進入步驟b；當待測人臉圖像為視頻序列時，進入步驟c；預處理后減少了光照、身份信息對檢測結果的影響。b、通過人臉識別技術將待測人臉圖像與人臉姿態數據列表中的每個人臉圖像一一進行比對，找出與待測人臉圖像最相近的人臉圖像，該最相近的人臉圖像的姿態信息即待測人臉圖像的姿態信息；c、將視頻序列的每一幀待測人臉圖像執行步驟b，得到每一幀待測人臉圖像的姿態信息，計算平均姿態信息，即視頻序列的姿態信息。根據本專利技術優選的，a0＝0°，b0＝0°，c0＝0°。根據本專利技術優選的，所述人臉識別技術為模板匹配或特征臉。本專利技術的有益效果為：1、本專利技術解決靜態圖像、視頻序列和實時影像中的人臉圖像姿態信息估計的問題；2、本專利技術解決了人臉圖像與姿態信息對應的問題，提高了檢測準確性；3、本專利技術建立了人臉姿態數據列表，減小了人臉圖像識別檢測時的數據誤差；4、本專利技術人臉姿態數據列表信息開源，可隨時根據需求添加數據，可應用于自動身份識別、視頻監控系統等領域。具體實施方式下面結合實施例對本專利技術作進一步的限定，但不限于此。實施例1一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法，具體步驟包括：A、通過新架構，建立M個被測對象的人臉姿態數據庫(1)對被測對象m建立人臉姿態數據庫，m＝0；(2)以被測對象m的人頭中心為坐標原點，分別以Roll軸、Yaw軸、Pitch軸的[-π，π]建立旋轉平面；(3)將航向姿態系統固定在被測對象m的人頭正面，對人臉姿態進行實時檢測；保證姿態信息的實時性和準確性。(4)通過航向姿態系統拍攝被測對象m的正面人臉圖像，記錄被測對象m正面人臉圖像的姿態信息A0[a0,b0,c0]，其中，a0是指被測對象m的正面人臉與Roll軸的夾角，b0是指被測對象m的正面人臉與Yaw軸的夾角，c0是指被測對象m的正面人臉與Pitch軸的夾角；a0、b0、c0的取值均為0°；(5)以1°為旋轉幅度，在被測對象m頭部可允許旋轉的范圍內，被測對象m的頭部在Roll軸、Yaw軸、Pitch軸進行旋轉，實時拍攝大量人臉圖像，并實時記錄人臉圖像對應的姿態信息Ai[ai,bi,ci]，以m為關鍵詞，錄入人臉姿態數據列表中；ai是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Roll軸的夾角，bi是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Yaw軸的夾角，ci是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Pitch軸的夾角；(7)當m＜M時，更換人臉，m加1，重復步驟(2)-(5)；當m＝M時，進入步驟B；B、對待測人臉圖像進行人臉識別，找出人臉姿態數據列表中最相近的人臉圖像，得出待測人臉圖像的姿態信息a、對待測人臉圖像進行預處理，所述預處理包括依次進行尺寸縮小、直方圖均衡化、膚色邊緣提取；當待測人臉圖像為靜態圖像時，進入步驟b；當待測人臉圖像為視頻序列時，進入步驟c；預處理后減少了光照、身份信息對檢測結果的影響。b、通過人臉識別技術將待測人臉圖像與人臉姿態數據列表中的每個人臉圖像一一進行比對，找出與待測人臉圖像最相近的人臉圖像，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法，其特征在于，具體步驟包括：A、通過新架構，建立M個被測對象的人臉姿態數據庫(1)對被測對象m建立人臉姿態數據庫，m＝0；(2)以被測對象m的人頭中心為坐標原點，分別以Roll軸、Yaw軸、Pitch軸的[?π，π]建立旋轉平面；(3)將航向姿態系統固定在被測對象m的人頭正面，對人臉姿態進行實時檢測；(4)通過航向姿態系統拍攝被測對象m的正面人臉圖像，記錄被測對象m正面人臉圖像的姿態信息A0[a0,b0,c0]，其中，a0是指被測對象m的正面人臉與Roll軸的夾角，b0是指被測對象m的正面人臉與Yaw軸的夾角，c0是指被測對象m的正面人臉與Pitch軸的夾角；a0、b0、c0的取值范圍均為(0?0.5)°；(5)以1°?2°為旋轉幅度，在被測對象m頭部可允許旋轉的范圍內，被測對象m的頭部在Roll軸、Yaw軸、Pitch軸進行旋轉，實時拍攝大量人臉圖像，并實時記錄人臉圖像對應的姿態信息Ai[ai,bi,ci]，以m為關鍵詞，錄入人臉姿態數據列表中；ai是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Roll軸的夾角，bi是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Yaw軸的夾角，ci是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Pitch軸的夾角；(6)當m＜M時，更換人臉，m加1，重復步驟(2)?(5)；當m＝M時，進入步驟B；B、對待測人臉圖像進行人臉識別，找出人臉姿態數據列表中最相近的人臉圖像，得出待測人臉圖像的姿態信息a、對待測人臉圖像進行預處理，所述預處理包括依次進行尺寸縮小、直方圖均衡化、膚色邊緣提取；當待測人臉圖像為靜態圖像時，進入步驟b；當待測人臉圖像為視頻序列時，進入步驟c；b、通過人臉識別技術將待測人臉圖像與人臉姿態數據列表中的每個人臉圖像一一進行比對，找出與待測人臉圖像最相近的人臉圖像，該最相近的人臉圖像的姿態信息即待測人臉圖像的姿態信息；c、將視頻序列的每一幀待測人臉圖像執行步驟b，得到每一幀待測人臉圖像的姿態信息，計算平均姿態信息，即視頻序列的姿態信息。...

【技術特征摘要】
1.一種基于圖像比對和航向姿態系統的頭部姿態檢測方法，其特征在于，具體步驟包括：A、通過新架構，建立M個被測對象的人臉姿態數據庫(1)對被測對象m建立人臉姿態數據庫，m＝0；(2)以被測對象m的人頭中心為坐標原點，分別以Roll軸、Yaw軸、Pitch軸的[-π，π]建立旋轉平面；(3)將航向姿態系統固定在被測對象m的人頭正面，對人臉姿態進行實時檢測；(4)通過航向姿態系統拍攝被測對象m的正面人臉圖像，記錄被測對象m正面人臉圖像的姿態信息A0[a0,b0,c0]，其中，a0是指被測對象m的正面人臉與Roll軸的夾角，b0是指被測對象m的正面人臉與Yaw軸的夾角，c0是指被測對象m的正面人臉與Pitch軸的夾角；a0、b0、c0的取值范圍均為0°-0.5°；(5)以1°-2°為旋轉幅度，在被測對象m頭部可允許旋轉的范圍內，被測對象m的頭部在Roll軸、Yaw軸、Pitch軸進行旋轉，實時拍攝大量人臉圖像，并實時記錄人臉圖像對應的姿態信息Ai[ai,bi,ci]，以m為關鍵詞，錄入人臉姿態數據列表中；ai是指當前旋轉角度下被測對象m的人臉與Roll軸的夾角，bi是指當前旋轉角度...

【專利技術屬性】
技術研發人員：楊陽，孔德智，劉云霞，
申請(專利權)人：山東大學，
類型：發明
國別省市：山東;37