基于深度相机识别人体头部姿态的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术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。本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
基于深度相机识别人体头部姿态的方法及装置
本专利技术属于计算机视觉
，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。
技术介绍
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
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。
技术实现思路
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，本专利技术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：获取用户正视所述深度相机正前方时头部的点云数据，并对所述深度相机的相机参数进行校准。在上述方法的优选技术方案中，“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”，其方法为：将所述头部深度图像中的图像点的像素坐标乘以所述深度相机的比例因子，得到该图像点在所述深度相机坐标系的Z坐标；计算所述图像点的像素坐标的成像投影比例关系，得到该图像点在所述深度相机坐标系的X坐标和Y坐标，所述深度图像的图像点的X、Y、Z坐标作为所述深度图像对应的空间点云数据。在上述方法的优选技术方案中，所述人体头部的姿态参数包括头部绕颈部的旋转角度、头部的前倾角度以及头部绕垂地线的旋转角度。本专利技术还提供一种存储装置，其中存储有多条程序，所述程序适于由处理器加载并执行如上述所述的基于深度相机识别人体头部姿态的方法。本专利技术还提供一种处理装置，包括处理器、存储设备；处理器，适于执行各条程序；存储设备，适于存储多条程序；所述程序适于由处理器加载并执行如上述所述的基于深度相机识别人体头部姿态的方法。与最接近的现有技术相比，本专利技术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。上述技术方案至少具有如下有益效果：1、本申请将深度相机获取的深度图像转化为空间点云数据后，对空间点云数据进行简化后，能够更好地表示头部空间位置的同时，减少了运算量，提高了运行速度，提高了估计人体头部姿态的实时性；2、本申请使用椭圆柱体模型拟合人体头部，椭圆柱模型能够更好地表达人体头部的方向，通过计算椭圆柱体模型的形状参数可以契合不同人物的头部形状，增加了本申请技术方案的适应性；并且基于获取的用户直视深度相机正前方的数据，减少了求解头部姿态的运算量，缩小了解的搜索范围，增加了结果精度；3、本申请使用最小优化算法求解头部模型和简化后的空间点云数据的拟合误差，通过迭代求解简化后的点云数据与头部模型的适应值，得出简化后的空间点云数据与头部模型的最小拟合误差，提高了本申请技术方案的鲁棒性。附图说明图1为本专利技术一种实施例基于深度相机识别人体头部姿态方法的流程示意图；图2为本专利技术一种实施例的对空间点云数据进行简化后的点云示意图；图3为本专利技术一种实施例的用椭圆柱拟合进行简化后空间点云数据的示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围下面参照附图来描述本专利技术的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本专利技术的技术原理，并非旨在限制本专利技术的保护范围。参阅附图1，图1示例性的给出了本实施例中基于深度相机识别人体头部姿态的方法的流程示意图。如图1所示，本实施例中基于深度相机识别人体头部姿态的方法包括下述步骤：步骤S1：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；在本专利技术实施例中，通过KinectSDK连接深度相机Kinect设备，深度相机Kinect实时获取深度图像，Kinect将采集到的深度图像通过网络等方式实时传输到计算机进行数据处理，如果使用多个深度相机，可以采用客户端-服务器的结构将深度图像传输到服务器端统一处理。进一步地，客户端-服务器结构是指：每台Kinect连接到单独一台PC机，每个PC机上都运行单独的客户端程序，其中的一台作为服务器运行服务器程序；客户端与服务器之间通过TCP/IP协议建立连接，客户端程序通过KinectSDK读取Kinect深度图像数据流，通过网络传输协议将数据流发送到服务器程序，服务器接收到各个客户端的数据后对这些数据进行统一处理。在本专利技术实施例中，系统正常启动后，对进入数据采集区域的目标用户进行数据采集，将采集到的数据发送至数据处理程序，数据处理程序接收到目标用户的数据后，根据各深度相机的参数将深度图像转化为统一的三维直角坐标系中的坐标表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度相机识别人体头部姿态的方法，其特征在于，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。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度相机识别人体头部姿态的方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“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M＝A·(100/X)3，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。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头部模型的形状为椭圆柱体。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“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...

【专利技术属性】
技术研发人员：车武军，吴泽烨，谷卓，徐波，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11