[发明专利]基于深度相机识别人体头部姿态的方法及装置

说明书

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于深度相机识别人体头部姿态的方法及装置。旨在解决现有技术头部姿态估计方法实时性、适应性、鲁棒性差的问题。本发明提供一种基于深度相机识别人体头部姿态的方法，包括基于深度相机的相机参数将深度相机获取的头部深度图像转化为空间点云数据；将空间点云数据所在的空间划分为多个子空间，若子空间包含的空间点云数据的个数大于预设阈值，则将子空间的中心点作为标准点云数据；计算标准点云数据与预先构建的头部模型的拟合误差，得到人体头部的姿态参数。本发明的技术方案能够增加估计人体头部姿态的适应性，提高实时性和鲁棒性。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于深度相机识别人体头部姿态的方法及装置。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展，通过计算机视觉进行头部姿态估计应用于许多领域，包括驾驶员行为分析、人机交互以及虚拟现实等等技术领域。根据数据源类型的不同，头部姿态估计的方法可以分为基于二维RGB图像的头部姿态估计方法、基于深度图像的头部姿态估计方法以及基于RGB-D图像的头部姿态估计方法。

其中，基于二维RGB图像的头部姿态估计方法以及基于RGB-D图像的头部姿态估计方法是通过对RGB图像中的人脸进行识别，找到深度图中对应的头部区域，结合RGB特征和深度特征估计头部姿态，但是在实际应用中，上述两种方法对于光照和头部遮挡等环境因素十分敏感，鲁棒性差；

基于深度图像的头部姿态估计方法是通过获取头部所在的深度图像，从深度图像的深度信息中推测鼻子的位置，从而估计出头部姿态或者从深度图像中学习随机森林模型估计头部姿态，但是在实际应用中，该方法实时性较差，对于不同的人物头型姿态估计效果不理想，鲁棒性差。

因此，如何提出一种解决现有头部姿态估计方法实时性、适应性、鲁棒性差的方案是本领域技术人员目前需要解决的问题。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决现有技术头部姿态估计方法实时性、适应性、鲁棒性差的问题，本发明提供一种基于深度相机识别人体头部姿态的方法，所述方法包括：

基于深度相机的相机参数将所述深度相机获取的头部深度图像转化为空间点云数据；

将所述空间点云数据所在的空间划分为多个子空间，若子空间包含的空间点云数据的个数大于预设阈值，则将所述子空间的中心点作为标准点云数据；

计算所述标准点云数据与预先构建的头部模型的拟合误差，得到人体头部的姿态参数。

在上述方法的优选技术方案中，“将所述空间点云数据所在的空间划分为多个子空间”，其方法为：

分别根据所述空间点云数据的三维坐标中的x、y、z坐标的最大值和最小值确定所述空间点云数据X、Y、Z轴的界限；

基于所述空间点云数据X、Y、Z轴的界限构建第一空间体，所述第一空间体包含所述空间点云数据且所述第一空间体为长方体；

根据预设的距离误差将所述第一空间体分割为多个子空间，分割得到M个子空间，其中A表示所述第一空间体的体积，X表示所述预设的距离误差，M表示所述子空间的个数。

在上述方法的优选技术方案中，所述头部模型的形状为椭圆柱体。

在上述方法的优选技术方案中，“计算所述标准点云数据与预先构建的头部模型的拟合误差”，其方法为：

使用粒子群优化算法计算所述标准点云数据与预先构建的头部模型的拟合误差，将最小的拟合误差所对应的标准点云数据作为人体头部的姿态参数。

在上述方法的优选技术方案中，“计算所述标准点云数据与预先构建的头部模型的拟合误差”之前，该方法还包括：