[发明专利]一种基于深度相机的口罩识别方法

权利要求书

1.一种基于深度相机识别人员是否佩戴口罩的方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一：使用深度相机拍摄得到包含人脸的深度图片；

步骤二：将从深度相机获取的包含人脸的深度图片裁剪为仅包含下半部分人脸的深度图片；

步骤三：提取人脸下半部分的轮廓，其方法为：取下半部分人脸深度图片的长、宽中点，以四个长、宽中点为顶点构建菱形区域；遍历菱形区域的像素值，取每行的极值，得到下半部分的面部轮廓；

步骤四：计算人脸下半部分轮廓的空间特征与频率特征；

其中空间特征的计算方法为：对下半部分的面部轮廓曲线进行平滑，得到平滑后的下半部分的面部轮廓的空间曲线；计算空间曲线的极值点的个数N和空间曲线两个最远极小值点之间的标准差SSD，若只有一个极小值点，SSD=0；

其中频率特征的提取方法为：对下半部分的面部轮廓曲线进行傅里叶变换，得到下半部分的面部轮廓的频率曲线；计算频率曲线的面积S和频率曲线的标准差FSD；

步骤五：通过空间特征与频率特征判断人脸是否佩戴口罩，其方法为：

空间曲线的极值点的个数NN’时，p₁=1，否则p₁=0；

空间曲线的标准差SSD SSD’时，p₂=1，否则p₂=0；

频率曲线的面积S S’时，p₃=1，否则p₃=0;

频率曲线的标准差FSD FSD’时，p₄=1，否则p₄=0；

其中N’，SSD’，S’，FSD’为阈值；

P= p₁+ p₂+ p₃+ p₄，当P≥2时，判断人脸未佩戴口罩，当P2时，判断人脸佩戴口罩。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤三中的极值点可以是极大值点或极小值点，具体为极大值点还是极小值点由拍摄的深度图像类型决定，本方法中的极值点一旦确定，后续方法中极值点的选取均为同一类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤五中的阈值N’，SSD’，S’，FSD’ 与使用的深度相机及拍摄得到的深度图像类型有关，不同深度相机使用时需要重新确定阈值。