[发明专利]一种基于图像识别的头部姿态识别方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的头部姿态识别方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S1，实时按序读取帧图像，读取的图像为当前帧图像；

步骤S2，判断当前帧图像是否有运动物体，如果有则过滤掉当前帧图像并返回步骤S1，否则执行步骤S3；

步骤S3，对当前帧图像进行肩部特征提取，如果没有提取到肩部特征则过滤当前帧图像并返回步骤S1，否则继续执行步骤S4；

步骤S4，对当前帧图像进行脸部特征提取，如果得到稳定特征点则继续执行步骤S5，否则返回步骤S1；

步骤S5，基于上述步骤S3提取的肩部特征和步骤S4提取的脸部特征，采用几何法进行头部姿态识别；

所述步骤S5具体包括：

步骤S51，选取肩部特征和步骤S4得到的稳定的脸部特征点，包括：左肩顶特征、右肩顶特征、左眼角特征、右眼角特征、鼻尖特征、下巴特征、左唇角特征和右唇角特征；且定义如下坐标：图像中检测到的左右肩顶点的连线设为线段L1，图像中过线段L1的中点O且垂直于线段L1的直线设为直线L2，图像中检测到的左右眼角的连线设为线段L3，距离值为x₂，图像中检测到的左右唇角的连线设为线段L4，L1OL2在图像上构成平面坐标系，O为原点，原点O到右肩顶点方向为L1的正方向，原点O到左肩顶点方向为L1的负方向，原点O到头部方向为L2的正方向；

步骤S52，识别头部姿态：

(a)根据获得的图像特征，计算得到头部左右偏转角度α，并根据偏转角度α识别当前头部的偏转姿态；

(b)在(a)基础上，计算得到头部左右转动角度β，并根据转动角度β识别当前头部的转动姿态；

(c)在(a)基础上，计算得到头部俯仰角度γ，并根据俯仰角度γ识别当前头部的俯仰姿态；

所述步骤S52中(a)具体为：

利用下式计算得到头部左右偏转角度α：

α＝90°-(θ₁+θ₂)×0.5，

其中，θ₁表示在L1OL2坐标系下第二象限中L3和L2正方向的夹角，θ₂表示在L1OL2坐标系下第二象限中L4和L2正方向的夹角；

当α＝0，则识别当前头部无偏转；当α≠0，则识别当前头部偏转；

判断偏转角度值是否超出阈值，如果超出则进行报警提示；

所述步骤S52中(b)具体为：

获得鼻尖特征点与L2的连线，且该连线与L1负方向的夹角为α，记该连线为L5且长度为x₁；鼻尖特征点与原点O的连线与L1负方向的夹角为θ₃；再根据下式计算得到头部左右转动角度β：

其中，sign(·)表示符号函数；

当x₁＝0，且β＝0时，则识别当前头部无转动；否则识别当前头部转动；

判断转动角度值是否超出阈值，如果超出则进行报警提示；

所述步骤S52中(c)具体为：

获得下巴特征点与L2的连线，且该连线与L1的夹角为α，则该连线与L2的交点与原点O的距离为x₃；L4与L2的交点与原点O的距离为x₄；L5与L2的交点与原点O的距离为x₅；L3与L2的交点与原点O的距离为x₆；根据下式计算得到第i帧图像表征头部俯仰的参数y_i：

y_i＝(x₃+x₄+x₅+x₆)/4；

得到头部无俯仰姿态时参数y_0.5：

y_0.5＝y_0.5(y₁，y₂，…，y_n)，其中，y_0.5(·)是将前n帧图像表征头部俯仰的参数序列去重再取中位数；最后通过下式计算头部俯仰角度γ：

当γ＝0时，则识别当前头部无俯仰；当γ≠0时，则识别当前头部俯仰；

判断俯仰角度值是否超出阈值，如果超出则进行报警提示。