人脸左右倾斜角度估计方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；计算所述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；根据所述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。本发明专利技术的人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质的有益效果为：通过根据像素值的相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度，简化了人脸倾斜角度估计的步骤，提高了人脸左右倾斜角度计算速度和有效地避免了光照变化的影响。

【技术实现步骤摘要】
人脸左右倾斜角度估计方法、系统、设备及存储介质
本专利技术涉及模式识别和计算机视觉
，尤其涉及一种人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
人脸左右倾斜角度估计在人脸识别、视频跟踪、疲劳检测、人机交互等领域有重要应用价值。有些人脸识别是要求获得正面的人脸图像，此时摄像头则需要根据人脸倾斜角度进行调整自身角度以获得正面的人脸图像。视频跟踪如果能获得人脸倾斜角度参数，就能够动态地调整摄像机的姿态使之始终处于对监控对象最佳的观测位置。此外，利用人脸倾斜角度参数还能够使多个监视摄像机在时间和空间上协调合作，实现对被监控对象的连续追踪。智能人机交互研究中的一个重要问题是要求准确地判断人在某一时刻注意力的焦点，从而使计算机更好地理解人的行为并作出相应的反应。司机在驾驶的过程中可能出现疲劳，情况严重时可能导致事，通过人脸倾斜角度估计，我们能够发现司机可能存在疲劳并及时发出警报，从而可以避免事故的发生。目前，估计人脸倾斜角度的技术大多数都是对统一对整体角度进行估计，这类技术的运算方法复杂，计算步骤繁琐，导致其估计速度慢。
技术实现思路
本专利技术的主要目的为提供一种基于对图像像素差异分析的人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质，以提高人脸左右倾斜角度的估计效率。本专利技术提供一种人脸左右倾斜角度的估计方法，包括以下步骤：将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；计算上述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；根据上述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。进一步地，在上述将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像的步骤之前，还包括：判断上述人脸图像是否垂直倾斜；若是，则通过仿射变换法对人脸图像进行校准。进一步地，上述判断上述人脸图像是否垂直倾斜步骤包括：分别获取上述人脸图像中靠近鼻子的两个眼角的位置点；对上述位置点连线，并判断线段是否与水平线存在倾斜角度。进一步地，上述将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像步骤包括：获取人脸图像矩阵的行数m和列数n，并判断n是否为偶数；若是，则将上述人脸图像分为大小的上述第一图像和第二图像；若否，则舍弃上述人脸图像矩阵的第一或最后一列，并将则将上述人脸图像均分为大小的上述第一图像和第二图像。进一步地，计算上述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值步骤包括：分别将第一图像和第二图像均分为若干个图像块，其中，每个图像块包含的像素点数量相同；分别对上述第一图像的图像矩阵和第二图像的图像矩阵中的各个图像块进行标号，并上述图像块中的各个像素点进行标号；计算上述第一图像与第二图像中对应标号的各个像素点的像素值的相对差异值；根据各个像素点的像素值的相对差异值计算对应标号上述图像块的像素值的相对差异值；根据各个上述图像块的像素值的上述相对差异值计算上述第一图像与第二图像的像素值的相对差异值。进一步地，上述根据上述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度步骤包括：获取上述第一图像和第二图像的像素值的上述相对差异值；根据上述第一图像和第二图像的像素值的上述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。进一步地，在上述将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像的步骤之前，还包括：建立倾斜角度计算公式，其步骤包括：获取K个历史人脸图像的相对差异值，并依次记为D1......DK，令矩阵获取K个上述历史人脸图像的左右倾斜角度，并依次记为α1......αK，令矩阵建立方程组Pg＝α，并计算P和α之间的线性关系，解得对于任意倾斜角度未知的人脸图像，首先计算出其相对差异值Dh，然后通过公式计算出其倾斜角度αh；其中，γ,I分别为一个小的正数和单位矩阵，T表示矩阵的转置运算。本专利技术还提出一种人脸左右倾斜角度的估计系统，包括：人脸图像分割模块，用于将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；第一计算模块，用于计算上述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；第二计算模块，用于根据上述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。本专利技术还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述程序时实现如实施例中任意一项所述的方法。本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如实施例中任意一项所述的方法。本专利技术具有以下的有益效果：通过根据像素值的相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度，简化了人脸倾斜角度估计的步骤，提高了人脸左右倾斜角度计算速度；当人脸图像矩阵的列数为技术时舍弃其中的第一列或第最后一列，保证了第一图像和第二图像的对称性，以提高人脸左右倾斜角度估计的准确性；通过先对垂直倾斜的人脸图像进行校准对，将人脸图像在垂直方向和左右方向存在的偏斜进行剥离，以提高人脸左右倾斜角度估计的准确性；通过递级计算的方式，提高了像素值的相对差异值计算精度，从而提高人脸左右倾斜角度估计的准确率；根据像素值的相对差异值估计人脸左右倾斜角度有效地避免了光照变化的影响。附图说明图1是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计方法的流程示意图；图2是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计方法的流程示意图；图3是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计方法的流程示意图；图4是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计方法的流程示意图；图5是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计方法的流程示意图；图6是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计方法的流程示意图；图7是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计方法的流程示意图；图8是本专利技术一实施例的人脸左右倾斜角度的估计系统的结构示意图；图9是本专利技术一实施例的一种计算机设备的结构示意图；图中：1、人脸图像分割模块；2、第一计算模块；3、第二计算模块；4、计算机设备；5、外部设备；6、处理单元；7、总线；8、网络适配器；9、(I/O)接口；10、显示器；11、系统存储器；12、随机存取存储器(RAM)；13、高速缓存存储器；14、存储系统；15、程序/实用工具；16、程序模块。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式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，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，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作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。参照图1，在本专利技术实施例中，提出了一种人脸左右倾斜角度的估计方法包括以下步骤：S1、将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；S2、计算上述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；S3、根据上述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。如上述步骤S1，将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像，其中，上述以指定方式一般可以为通过先获取人脸图像宽度的中心点，然后按宽度的中心点连线将人脸图像划分为对应的第一图像和第二图像；上述以指定方式一般可以为通过先将人脸图像宽度按宽度的长短拆分为两段相等的宽段，然后在人脸图像上形成与每段宽段相对应的第一图像和第二图像；上述以指定方式一般可以为通过获取人脸图像的面积，然后按面积的大小划分为高度相等而宽度为原始人脸图像一半的上述第一图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸左右倾斜角度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；计算所述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；根据所述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。

【技术特征摘要】
1.一种人脸左右倾斜角度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；计算所述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；根据所述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。2.根据权利要求1所述的人脸左右倾斜角度估计方法，其特征在于，在所述将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像的步骤之前，还包括：判断所述人脸图像是否垂直倾斜；若是，则通过仿射变换法对人脸图像进行校准。3.根据权利要求2所述的人脸左右倾斜角度估计方法，其特征在于，所述判断所述人脸图像是否垂直倾斜步骤包括：分别获取所述人脸图像中靠近鼻子的两个眼角的位置点；对所述位置点连线，并判断线段是否与水平线存在倾斜角度。4.根据权利要求1所述的人脸左右倾斜角度估计方法，其特征在于，所述将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像步骤包括：获取人脸图像矩阵的行数m和列数n，并判断n是否为偶数；若是，则将所述人脸图像分为大小的所述第一图像和第二图像；若否，则舍弃所述人脸图像矩阵的第一或最后一列，并将则将所述人脸图像均分为大小的所述第一图像和第二图像。5.根据权利要求4所述的人脸左右倾斜角度估计方法，其特征在于，计算所述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值步骤包括：分别将第一图像和第二图像均分为若干个图像块，其中，每个图像块包含的像素点数量相同；分别对所述第一图像的图像矩阵和第二图像的图像矩阵中的各个图像块进行标号，并所述图像块中的各个像素点进行标号；计算所述第一图像与第二图像中对应标号的各个像素点的像素值的相对差异值；根据各个像素点的像素值的相对差异值计算对应标号所述图像块的像素值的相对差异值；根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐勇，刘宏，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳研究生院，北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东,44