[发明专利]基于深度信息和彩色图像的头部姿势估计方法

摘要

本发明公开了一种基于深度信息和彩色图像的头部姿势估计方法，该方法首先在深度信息灰度图中使用直方图投影方法快速定位头部位置；然后在彩色图像中使用肤色检测算法去除头部区域肤色之外的头发噪声和衣服噪声；再利用摄像机成像原理归一化头部区域分辨率，并对深度信息灰度图做均衡化处理；最后对所得归一化深度图像提取切片子区域几何向量集来描述头部姿势的变化规律。本发明利用了深度信息灰度图和彩色图像的特性、人脸的几何特性尤其是人脸关于鼻尖的对称性，设计了一种新颖的头部姿势描述特征码，并使用随机森林回归器来估计头部姿势，具有实时性好、精度高、鲁棒性高和可靠性高的优点，可广泛应用于人脸识别和人机交互等应用场景。

主权项

一种基于深度信息和彩色图像的头部姿势估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，建立头部姿势训练图像库，该训练图像库中的每一训练样本均包括一一对应的深度信息灰度图和彩色图像；步骤S2，基于深度信息灰度图对其中的头部位置进行粗定位，得到粗定位的头部图像；步骤S3，基于与所述深度信息灰度图对应的彩色图像对所述步骤S2得到的粗定位的头部图像进行噪声去除；步骤S4，对去噪后的头部图像中的头部分辨率和深度信息灰度图像素值进行归一化处理；步骤S5，对于归一化后的头部深度信息灰度图，提取其切片子区域三维质心向量集A；步骤S6，对于归一化后的头部深度信息灰度图，提取其切片子区域几何向量集B；步骤S7，基于所述步骤S5提取出的切片子区域三维质心向量集A、所述步骤S6提取出的切片子区域几何向量集B，使用训练图像库中的训练图像数据训练随机森林回归器，得到随机森林回归器模型；步骤S8，采集需要进行头部姿势估计的一一对应的深度信息灰度图和彩色图像，并利用所述步骤S2‑S5提取出待估计图像的切片子区域三维质心向量集A；步骤S9，基于所述待估计图像的切片子区域三维质心向量集A，使用所述步骤S7中训练得到的随机森林回归器模型粗步估计待估计图像中的头部姿势；步骤S10，根据粗步估计出的头部姿势检测鼻尖的位置，并根据检测得到的鼻尖的位置，利用所述步骤S6提取出待估计图像的切片子区域几何向量集B；步骤S11，基于所述步骤S10得到的待估计图像的切片子区域几何向量集B，使用所述步骤S7中训练得到的随机森林回归器模型精确估计待 估计图像中的头部姿势。