[發明專利]一種人臉圖像采集的自適應控制方法

有效

• 申請號: 201610033772.4
• 申請日: 2016-01-19
• 公開（公告）號: CN105704368B
• 公開（公告）日: 2018-07-10
• 發明（設計）人: 周文輝;王智;吳杰
• 申請（專利權）人: 電子科技大學中山學院
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232;G06K9/00;G06K9/20
• 代理公司: 中山市科創專利代理有限公司 44211
• 代理人: 夏士軍

1.一種人臉圖像采集的自適應控制方法，其步驟如下：

a、控制器(10)控制相機拍攝初始圖像，并輸入到控制器(10)中，設定以初始圖像左上角為原點o′，向右為x′軸正方向，向下為y′軸正方向，建立直角坐標系O′x′y′，在初始圖像直角坐標系O′x′y′中建立人臉圖像直角坐標系Oxy；

b、基于Adaboost算法的人臉檢測，檢測訓練部分中訓練強分類器，設定n個訓練樣本(x₁,y₁),...,(x_i,y_i),..(x_n,y_n)，y_i可取0和1，y_i＝1代表人臉樣本，y_i＝0代表非人臉樣本，初始化權重ω：

人臉樣本的權重

其中m為人臉樣本的個數，

非人臉樣本的權重

其中l為非人臉樣本的個數，

對于t＝1:T，

①權重歸一化

②篩選出最優的弱分類器h_t(x_k,p_k,f_k,θ_k)，其分類錯誤率為：

其中x_k代表一個檢測子窗口，p_k指示不等號的方向，f_k為特征，θ_k為閾值；

③更新權值

其中代表分類錯誤占分類正確的比例，其中e_i可取0和1，當e_i＝0時，x_i被正確分類；當e_i＝1時，x_i被錯誤分類，

最后的強分類器為：

其中

c、基于分級方案的人臉眼睛和嘴的定位：

基于小波的特征圖的特征值的計算，基于小波的特征圖中第n個特征值Sal(n)的計算公式為：

其中權重ω_k是分配給最大的不同尺度的小波系數，又是互惠的標準差系數，為第k個小波系數，為小波函數，f(n)為尺度大小2^j的信號；

權重ω_k的計算公式為：

其中S為最大的小波系數在k層次的數量,是在0≤z≤S內的最大系數，

基于主成分分析的雙眼區域的校對：

由于雙眼區域是一個矩形區域，所以雙眼區域可以看成是由M個列向量組成，表示為Γ₁,Γ₂,..,Γ_M，

雙眼區域樣本的平均值為：

每個雙眼區域與平均值的之間的差值為：

φ_n＝Γ_n-Ψ (10)

雙眼區域的協方差矩陣為：

其中A＝[φ₁,φ₂,...,φ_M]，

實際中直接計算矩陣C的特征向量的計算量很大，可以通過矩陣AA^T的特征向量v_n的定義來計算：

A^TAv_n＝λ_nv_n (12)

對公式(13)兩邊左乘矩陣A可得：

AA^TAv_n＝Aλ_nv_n (13)

由公式(14)式可知，Av_n是矩陣C的特征向量，

于是，可以用特征向量μ_n來表示成M個樣本的線性組合：

其中n＝1,2,...,M，

表示為Γ₁,Γ₂,..,Γ_M的雙眼區域投影到特征空間中：

其中n＝1,2,...,M，Γ_n表示雙眼區域中的第n個列向量；

雙眼區域的每個特征向量的權重組成一個向量：

Ω^T＝{ω₁,ω₂,...,ω_n} (16)

雙眼區域與重構圖像之間的平方差為：

由公式(18)計算平方差就可求出最小重構誤差的雙眼區域；

基于眼睛模板的眼睛和嘴的定位：

眼睛模板有三個方塊組成，中心的黑塊代表了在人眼中黑色的瞳孔，表示為B，這個黑色方塊左右兩側為白色方塊，分別表示為W₁和W₂；

用來測量眼睛模板的相似函數SIM的定義為：

其中為區域W₁的強度的總和，為區域W₂的強度的總和，I_B為區域B的強度的總和，β是一個避免分母為零的正數，

人臉樣本中Q個眼睛模板，最佳的眼睛位置(x_best,y_best)的定義如下：

x_best＝median(x₁,x₂,..x_Q) (19)

y_best＝median(y₁,y₂,..y_Q) (20)

d、人臉圖像中偏值的計算：

水平偏距和垂直偏距的計算：設人臉圖像直角坐標系O′x′y′的人臉圖像窗口寬為width₁，高為height₁，初始圖像的寬為width₂，高為height₂，坐標系Oxy的原點在坐標系O′x′y′為(face_x,face_y)，坐標系Oxy相對坐標系O′x′y′的水平偏移量為Δw，垂直偏移量為Δh，因此最小的水平偏距Δlevel_min和垂直偏距Δvertical_min分別為：

側面偏轉角度的計算：

設左眼中心坐標為(x₁,y₁)，右眼中心坐標為(x₂,y₂)，嘴的中心坐標為(x₃,y₃)，兩只眼睛的水平距離為l，垂直距離為d，人臉圖像側面偏轉時，鼻子下點水平線與左右兩眼睛內點的距離分別為l₁和l₂，鼻子下點水平線與嘴內點的距離為l₃；

人臉圖像的平面偏轉角度α：

鼻子下點與左右兩眼內點的角度差β₁:

鼻子下點與嘴內點的角度差β₂:

人臉圖像的側面偏轉角度β：

e、控制器(10)控制相機搭載臺(6)水平移動Δlevel₁、垂直移動Δvertical₁、轉動電機(7)轉動角度β，再控制相機拍攝。