人脸姿态检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
人脸姿态检测方法、装置及存储介质
本专利技术涉及计算机视觉处理
，尤其涉及一种人脸姿态检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
计算机视觉处理技术始于20世纪60年代初，包含检测、跟踪、识别等多个研究方向。随着计算机和网络技术的飞速发展，计算机视觉处理技术已广泛地应用于工业检测、安全监控、临床诊治、交通、娱乐、军事等诸多重要领域。其中，计算机人脸姿态检测技术可用于辅助驾驶、人机交互等智能系统，具有广阔的应用前景。现有的人脸姿态检测系统多是采用深度学习直接对不同姿态的人脸样本数据进行训练，然后使用训练后的模型对人脸姿态进行判断，但这种检测方法需要大量样本、精确度较差，且只能对已训练的姿态进行检测，无法检测所有的人脸姿态。
技术实现思路
本专利技术提供一种人脸姿态检测方法、装置及存储介质，其主要目的在于根据人体脸部关键特征点的坐标值计算人脸姿态信息，提高人脸姿态检测的速度和精度，实现任意角度的人脸姿态检测。为实现上述目的，本专利技术提供一种人脸姿态检测方法，该方法包括：人脸特征点提取步骤：通过人脸检测算法从人脸图像中提取N个人脸特征点；关键特征点提取步骤：从所述N个人脸...
【技术保护点】
一种人脸姿态检测方法，其特征在于，该方法包括：人脸特征点提取步骤：通过人脸检测算法从人脸图像中提取N个人脸特征点；关键特征点提取步骤：从所述N个人脸特征点中提取脸部轮廓特征点中靠近右耳上方的第一特征点、靠近右耳下方的第二特征点、靠近左耳下方的第三特征点、靠近左耳上方的第四特征点，并提取鼻尖特征点为第五特征点；第一计算步骤：将所述第五特征点与第一特征点组成第一向量，第五特征点与第四特征点组成第二向量，计算第一向量与第二向量的第一夹角，根据第一夹角与初始夹角的变化判断所述人脸图像中人脸绕X轴的旋转角度；第二计算步骤：将所述第一特征点与第四特征点组成第三向量，从第四特征点引出一条...
【技术特征摘要】
1.一种人脸姿态检测方法，其特征在于，该方法包括：人脸特征点提取步骤：通过人脸检测算法从人脸图像中提取N个人脸特征点；关键特征点提取步骤：从所述N个人脸特征点中提取脸部轮廓特征点中靠近右耳上方的第一特征点、靠近右耳下方的第二特征点、靠近左耳下方的第三特征点、靠近左耳上方的第四特征点，并提取鼻尖特征点为第五特征点；第一计算步骤：将所述第五特征点与第一特征点组成第一向量，第五特征点与第四特征点组成第二向量，计算第一向量与第二向量的第一夹角，根据第一夹角与初始夹角的变化判断所述人脸图像中人脸绕X轴的旋转角度；第二计算步骤：将所述第一特征点与第四特征点组成第三向量，从第四特征点引出一条与X轴平行的直线L1，计算第三向量与直线L1的第二夹角，根据该第二夹角判断所述人脸图像中人脸绕Y轴的旋转角度；第三计算步骤：将所述第二特征点与第五特征点的距离记为第一距离，第三特征点与第五特征点的距离记为第二距离，计算第一距离与第二距离的比值，根据第一距离与第二距离的比值判断所述人脸图像中人脸绕Z轴的旋转方向。2.根据权利要求1所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述人脸检测算法为dlib人脸特征点检测算法。3.根据权利要求1所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述N个人脸特征点包括脸部轮廓特征点、眉部特征点、鼻翼特征点、鼻孔特征点、眼部特征点和唇部特征点。4.根据权利要求1所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述脸部轮廓特征点中，靠近右耳上方的第一特征点与靠近左耳上方的第四特征点对称，靠近右耳下方的第二特征点与靠近左耳下方的第三特征点对称。5.根据权利要求1所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述第一计算步骤包括：计算人脸在初始位置时所述第一向量与第二向量的初始夹角；当所述第一夹角大于初始夹角时，表明所述人脸图像中人脸绕X轴向上旋转，旋转角度为第一夹角与初始夹角之差；当所述第一夹角小于初始夹角时，表明所述人脸图像中人脸绕X轴向下旋转，旋转角度为初始夹角与第一夹角之差；当所述第一夹角等于初始夹角时，表明所述人脸图像中人脸相对于X轴处于初始位置。6.根据权利要求1所述的人脸姿态检测方法，其特征在于，所述第二计算步骤包括：当所述第二夹角为0°时，表明所述人脸图像中人...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈林，张国辉，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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