[發明專利]一種人臉定位的方法與裝置有效
| 申請號: | 201310560912.X | 申請日: | 2013-11-13 |
| 公開(公告)號: | CN103593654A | 公開(公告)日: | 2014-02-19 |
| 發明(設計)人: | 鄧川云;林天麟 | 申請(專利權)人: | 智慧城市系統服務(中國)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司: | 深圳市福田區優壹知識產權代理事務所(普通合伙) 44319 | 代理人: | 周丹 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山區*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 定位 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及人機交互技術領域,尤其涉及一種人臉定位的方法與裝置。
背景技術
在人機交互領域中,對使用者人臉的檢測定位技術起著至關重要的作用。
現有的人臉定位技術大部分采用獨立的模塊運行,而不是采用統一框架進行處理。在人臉特征點定位技術方面,現有技術主要采用ASM(Active?Shape?Model,活動形狀模型)模型及其改進模型,其擬合的精度較低。
發明內容
本發明提供了一種人臉定位的方法與裝置,提高了擬合精度。
本發明提供了一種人臉定位的方法,包括:
通過攝像頭獲取用戶原始圖像;
對所述用戶原始圖像經過粗略定位,得到人臉粗略定位圖像;
根據所述人臉粗略定位圖像得到人臉檢測區域信息,所述人臉檢測區域信息包括人臉各部位位置信息;
根據所述人臉檢測區域信息,通過局部形狀擬合方法得到精確的人臉各部位形狀。
較優的,所述根據所述人臉粗略定位圖像得到人臉檢測區域信息,所述人臉檢測區域信息包括人臉各部位位置信息,具體包括:
將所述人臉粗略定位圖像劃分為若干個子窗口;
計算每個子窗口的圖像方差值,將所述每個子窗口的圖像方差值與預設的方差閾值進行比較,如果小于所述方差閾值則認定該子窗口包含目標區域,接收該子窗口,反之則否決該子窗口;
將上一步通過的子窗口通過在線學習分類器,得到通過所述在線學習分類器的子窗口;
將通過上一步驟輸出的子窗口進行NMS處理,得到人臉檢測區域信息。
較優的,所述將上一步通過的子窗口通過在線學習分類器,得到通過所述在線學習分類器的子窗口,具體包括:
計算通過上一步驟的子窗口的隨機森林分類器的后驗概率,如果所述后驗概率大于預設的概率閾值則接收該子窗口,反之則否決該子窗口;
計算通過上一步驟的子窗口與NCC分類器樣本庫中的目標模板的匹配系數,當所述匹配系數大于預設的系數閾值則接收該子窗口,反之則否決該子窗口。
較優的,局部形狀擬合方法具體為監督的序列擬合方法,所述監督的序列擬合方法具體為:
步驟a:根據人臉檢測區域信息提取人臉各部位形狀,該形狀作為人臉各部位形狀初始值;
步驟b:根據當前人臉各部位形狀的標定點提取當前特征描述符,若干個當前特征描述符組成當前特征描述矢量;
步驟c:以所述當前特征描述矢量為索引號,在更新矩陣庫中查找對應的更新矩陣,根據所述對應的更新矩陣更新當前人臉各部位形狀,將步驟b中的當前人臉各部位形狀替代為該更新當前人臉各部位形狀;
步驟d:判斷是否大于預設的最大迭代步數,或者最近兩次形狀誤差向量范數誤差小于預設向量范數誤差閾值,否則返回步驟b,是則進入步驟e;
步驟e:得到精確的人臉各部位形狀。
較優的,還包括:
根據所述精確的人臉各部位形狀,通過結構學習方法得到人臉各部位目標函數;
對所述人臉各部位目標函數進行優化,得到最優的人臉各部位位置。
較優的,還包括:
根據最優的人臉各部位位置,跟蹤連續兩幀中人臉各部位的運動位置;
根據所述人臉各部位的運動位置,更新所述在線學習分類器。
本發明還提供了一種人臉定位的裝置,包括:
獲取圖像模塊,用于通過攝像頭獲取用戶原始圖像,將所述用戶原始圖像發送給粗略定位模塊;
粗略定位模塊,與所述獲取圖像模塊相連,用于對所述用戶原始圖像經過粗略定位,得到人臉粗略定位圖像,并將所述人臉粗略定位圖像發送給檢測區域模塊;
檢測區域模塊,與所述粗略定位模塊相連,用于根據所述人臉粗略定位圖像得到人臉檢測區域信息,所述人臉檢測區域信息包括人臉各部位位置信息;
擬合模塊,與所述檢測區域模塊相連,用于根據所述人臉檢測區域信息,通過局部形狀擬合方法得到精確的人臉各部位形狀。
較優的,所述檢測區域模塊具體包括:
滑動窗口模塊,用于將所述人臉粗略定位圖像劃分為若干個子窗口;
方差濾波模塊,與所述滑動窗口模塊相連,用于計算每個子窗口的圖像方差值,將所述每個子窗口的圖像方差值與預設的方差閾值進行比較,如果小于所述方差閾值則認定該子窗口包含目標區域,接收該子窗口,反之則否決該子窗口;
在線學習模塊,與所述方差濾波模塊相連,用于將上一步通過的子窗口通過在線學習分類器,得到通過所述在線學習分類器的子窗口;
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