[发明专利]一种虚拟形象生成的头身比的计算方法及系统在审
| 申请号： | 201711439962.7 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108256558A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 杨戬;高学星 | 申请（专利权）人： | 深圳市云之梦科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06T7/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 特征点 眼角 深度图 高清 虚拟形象 人脸 头身 测量 身高 计算方法及系统 图像采集过程 放射性物质 采集测量 高清相机 欧式距离 人体五官 维度空间 物理距离 焦距 彩色图 眼位置 标定 密闭 连线 配准 双眼 像素 近似 隐私 采集 图像 心理 | ||
1.一种虚拟形象生成的头身比的计算方法，其特征在于，获取一张深度图及两张彩色图(一张低清Ild，一张高清Ihd，低清已与深度图配准)人的外眼角距离与身高比例的方法，包括：
一种标定高清相机在双眼连线的方向上的焦距长度f；
提取低清图中人脸的特征点lld；
提取高清图中人脸的特征点lhd；
提取深度图上两眼间的平均深度ddepth，得到两眼位置由特征点lld；
计算lhd中两个外眼角特征点在高清图上的像素欧式距离dpixel；
计算两个外眼角之间的物理距离dphysics；
计算外眼角距离与身高比例α。
2.如权利要求1所述的一种虚拟形象生成的头身比的计算方法，其特征在于，所述提取低清图中人脸的特征点lld，使用基于机器学习的人脸特征点检测技术。
3.如权利要求1所述的一种虚拟形象生成的头身比的计算方法，其特征在于，所述提取高清图中人脸的特征点lhd，使用基于机器学习的人脸特征点检测技术。
4.如权利要求1所述的一种虚拟形象生成的头身比的计算方法，其特征在于，计算两个外眼角之间的物理距离dphysics
设定dphysics与ddepth成反比，由公式得
5.如权利要求1所述的一一种虚拟形象生成的头身比的计算方法，其特征在于，计算外眼角距离与身高比例α
已知身高h，外眼角距离dphysics，由公式得
6.一种虚拟形象生成的头身比的计算系统，其特征在于，获取一张深度图及两张彩色图(一张低清Ild，一张高清Ihd，低清已与深度图配准)人的外眼角距离与身高比例的方法，包括：
一种标定高清相机在双眼连线的方向上的焦距长度f模块；
提取低清图中人脸的特征点lld模块；
提取高清图中人脸的特征点lhd模块；
提取深度图上两眼间的平均深度ddepth，得到两眼位置由特征点llddpixel模块；
计算lhd中两个外眼角特征点在高清图上的像素欧式距离模块；
计算两个外眼角之间的物理距离dphysics模块；
计算外眼角距离与身高比例α。
7.一种虚拟形象生成的头身比的产品，包括适用于虚拟现实、虚拟试衣、虚拟社交、服装、鞋和配饰、健身健康、人种祖源分析(基因表型)、以及非真实接触量体的图像，其特征在于，所述的虚拟形象生成的头身比的产品为权利要求1至6中任意一项所述的一种虚拟形象生成的头身比的计算的方法及系统。
f 高清相机在双眼连线的方向上的焦距长度 ld]]> 低清图中人脸的特征点 hd]]> 高清图中人脸的特征点 depth]]> 深度图上两眼间的平均深度 pixel]]> 两个外眼角特征点在高清图上的像素欧式距离 physice]]> 两个外眼角之间的物理距离 h 身高 α 外眼角距离与身高比例
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