[发明专利]一种头部运动跟踪方法和系统

说明书

本发明提供一种头部运动跟踪方法和系统。该方法包括采集头部运动的实测角速度和加速度信息；检测脸部信息，并根据脸部信息获得头部实测姿态和位置信息；将头部的实测角速度和加速度信息与实测姿态和位置信息进行融合，以获得优化的头部姿态和位置信息。该方法能够实现实测角速度和加速度信息对实测姿态和位置信息的辅助校正，从而获得优化的头部姿态和位置信息，相对于头部的实测姿态和位置信息，优化的姿态和位置信息能够获得较高帧率，且其中滤掉了实测姿态和位置信息固有的高频噪声，进而避免发生头部运动跟踪的场景滞后和跳动等现象，提高了头部运动跟踪的准确性和稳定性。

技术领域

本发明涉及头部运动检测技术领域，具体地，涉及一种头部运动跟踪方法和系统。

背景技术

人脸检测技术是通过检测人脸特征点，计算获得头部位姿的一种有效方法，广泛应用在人机交互等多个领域。人脸检测技术由于复杂的计算过程等因素的影响，频率较低。而且，人脸检测的精度提升困难，对设备要求较高，得到的头部位姿存在高频噪声。不借助任何外部设备辅助，位姿预测值往往偏离头部实际位姿较多，造成场景滞后、跳动等现象，使头部位姿检测不够准确和稳定。

IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元)通常包含角速度计、加速度计，可以测量得到头部实时的角速度、加速度信息。IMU得到的信息频率高，而且根据角速度和加速度信息能在短时间内获得相对比较准确的头部姿态和位置信息。但IMU的长时间积分漂移会影响头部姿态和位置检测的准确性和稳定性。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的上述技术问题，提供一种头部运动跟踪方法和系统。该头部运动跟踪方法，能够实现实测角速度和加速度信息对实测姿态和位置信息的辅助校正，从而获得优化的头部姿态和位置信息，相对于头部的实测姿态和位置信息，优化的姿态和位置信息能够获得较高帧率，且其中滤掉了实测姿态和位置信息固有的高频噪声，进而避免发生头部运动跟踪的场景滞后和跳动等现象，提高了头部运动跟踪的准确性和稳定性。

本发明提供一种头部运动跟踪方法，包括：

采集头部运动的实测角速度和加速度信息；

检测脸部信息，并根据脸部信息获得头部实测姿态和位置信息；还包括：

将头部的实测角速度和加速度信息与实测姿态和位置信息进行融合，以获得优化的头部姿态和位置信息。

优选地，通过构建扩展卡尔曼滤波融合框架，将头部的实测角速度和加速度信息与实测姿态和位置信息进行融合，以获得优化的头部姿态和位置信息，该步骤包括：

步骤S120：根据实测角速度和加速度信息对实测姿态信息和位置信息进行状态更新，以获得头部姿态信息和位置信息的预测数据；

步骤S121：计算头部姿态信息和位置信息的预测数据的不准确程度；

步骤S122：根据所述不准确程度计算卡尔曼增益；

步骤S123：根据所述卡尔曼增益估计头部姿态信息和位置信息的最优值。

优选地，所述通过构建扩展卡尔曼滤波融合框架，将头部的实测角速度和加速度信息与实测姿态和位置信息进行融合，以获得优化的头部姿态和位置信息在所述步骤S123之后还包括：

步骤S124：根据所述卡尔曼增益计算最优值的不准确程度。

优选地，所述步骤S120包括：

构建以头部实测姿态信息和位置信息为状态量的状态更新方程；

通过头部运动实测加速度信息对头部实测位置信息进行更新，以获得头部位置信息的预测数据；

通过头部运动实测角速度信息对头部实测姿态信息进行更新，以获得头部姿态信息的预测数据。