[发明专利]人脸关键点扩展计算方法、存储介质、电子设备及系统

权利要求书

1.一种人脸关键点扩展计算方法，基于人脸识别68关键点，其特征在于，包括：

基于人脸位置，建立世界坐标系；

取人脸中鼻子和鼻梁的中心点，计算出人脸在xy平面上的旋转角度ɑ；

任取人脸识别68关键点中的两点C(x，y)和D(x，y)，计算待求人脸额头部位关键点F(x，y)的基准点E(x，y)：

E.x＝C.x*(1-β)+D.x*β

E.y＝C.y*(1-β)+D.y*β

其中，β为参数，取值范围为[0.0，1.0]；

计算出待求人脸额头部位关键点F(x，y)与基准点E(x，y)间的距离L1；

计算待求人脸额头部位关键点F(x，y)：

F.x＝E.x+cos(ɑ)*L1

F.y＝E.y+sin(ɑ)*L1。

2.如权利要求1所述的一种人脸关键点扩展计算方法，其特征在于：取人脸识别68关键点中鼻子和鼻梁的中心点，计算人脸在xy平面上的旋转角度ɑ。

3.如权利要求2所述的一种人脸关键点扩展计算方法，其特征在于，计算人脸在xy平面上的旋转角度ɑ，具体的为：

L＝sqr((A.x-B.x)*(A.x-B.x)+(A.y-B.y)*(A.y-B.y))

ɑ＝acos((A.x-B.x)/L)

其中，sqr为开方函数，A(x，y)为人脸识别68关键点中鼻子中心点坐标，B(x，y)为人脸识别68关键点中鼻梁中心点坐标，acos为反余弦函数，L为人脸识别68关键点中鼻子和鼻梁的中心点间的距离。

4.如权利要求1所述的一种人脸关键点扩展计算方法，其特征在于：所述β的取值为0.2。

5.如权利要求1所述的一种人脸关键点扩展计算方法，其特征在于：任取的人脸识别68关键点中的两点C(x，y)和D(x，y)位于待求人脸额头部位关键点F(x，y)附近。

6.一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的方法。

7.一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述的方法。

8.一种人脸关键点扩展计算系统，其特征在于，包括：

创建模块，其用于基于人脸位置，建立世界坐标系；

第一计算模块，其用于取人脸中鼻子和鼻梁的中心点，计算出人脸在xy平面上的旋转角度ɑ，以及任取人脸识别68关键点中的两点C(x，y)和D(x，y)，计算待求人脸额头部位关键点F(x，y)的基准点E(x，y)：

E.x＝C.x*(1-β)+D.x*β

E.y＝C.y*(1-β)+D.y*β

其中，β为参数，取值范围为[0.0，1.0]；

第二计算模块，其用于计算出待求人脸额头部位关键点F(x，y)与基准点E(x，y)间的距离L1，然后计算待求人脸额头部位关键点F(x，y)：

F.x＝E.x+cos(ɑ)*L1

F.y＝E.y+sin(ɑ)*L1。

9.如权利要求8所述的一种人脸关键点扩展计算系统，其特征在于：取人脸识别68关键点中鼻子和鼻梁的中心点，计算人脸在xy平面上的旋转角度ɑ。

10.如权利要求8所述的一种人脸关键点扩展计算系统，其特征在于：任取的人脸识别68关键点中的两点C(x，y)和D(x，y)位于待求人脸额头部位关键点F(x，y)附近。