一种人脸姿态估计方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸姿态估计方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取人脸图像，并确定所述人脸图像包含的、当前需要进行人脸姿态估计的任意一个人脸为目标人脸；从所述目标人脸上获取多个人脸关键点，该多个人脸关键点为能够表现所述目标人脸的人脸特征的关键点；对从所述目标人脸上获取的多个人脸关键点进行几何特征分析，并基于分析所得结果估计所述目标人脸的人脸姿态。可见，本申请通过能够表现人脸特征的多个人脸关键点的几何特征实现人脸姿态的估算，并不会因为人脸不同而影响人脸姿态的估算，从而在实现人脸姿态估算时具有较高的精度及较好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸姿态估计方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，更具体地说，涉及一种人脸姿态估计方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
人脸姿态估计在注意力检测、行为分析、人机交互、角度优选等场合具有重要的应用；所谓人脸姿态估计即通过特定技术手段去估算人脸相对参照物(例如相机或观察者)的面部朝向的角度信息。人脸姿态估计方法中基于模型的方法最为常用，但是基于模型的方法需要进行3D人脸模型匹配，因此3D人脸模型的好坏直接关系到人脸姿态估计的精度；目前基于模型的方法通常采用单一的3D人脸模型，而该模型不可能符合所有人脸，因此在基于该模型实现不同人脸的人脸姿态估计时，可能出现计算出的人脸姿态与真实人脸姿态差异较大的情况；并且考虑到人脸采集设备可能存在的图像比例失调问题，基于相同的3D人脸模型，如果目标图像的宽高比发生变化，则计算出的人脸姿态与正常人脸姿态差异也会较大。综上所述，现有技术中实现人脸姿态估计的方法存在精度较低、鲁棒性较差的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种人脸姿态估计方法、装置、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸姿态估计方法，其特征在于，包括：/n获取人脸图像，并确定所述人脸图像包含的、当前需要进行人脸姿态估计的任意一个人脸为目标人脸；/n从所述目标人脸上获取多个人脸关键点，该多个人脸关键点为能够表现所述目标人脸的人脸特征的关键点；/n对从所述目标人脸上获取的多个人脸关键点进行几何特征分析，并基于分析所得结果估计所述目标人脸的人脸姿态。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸姿态估计方法，其特征在于，包括：
获取人脸图像，并确定所述人脸图像包含的、当前需要进行人脸姿态估计的任意一个人脸为目标人脸；
从所述目标人脸上获取多个人脸关键点，该多个人脸关键点为能够表现所述目标人脸的人脸特征的关键点；
对从所述目标人脸上获取的多个人脸关键点进行几何特征分析，并基于分析所得结果估计所述目标人脸的人脸姿态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸关键点包括中心点、左上点、右上点、左下点及右下点，所述中心点位于所述目标人脸的面部中央，所述左上点及所述右上点分别位于在所述中心点上部的、所述目标人脸的面部包含的、一组成对人脸区域的每个人脸区域或者一个单独人脸区域的两侧，所述左下点及所述右下点分别位于在所述中心点下部的、所述目标人脸的面部包含的、一组成对人脸区域的每个人脸区域或者一个单独人脸区域的两侧。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人脸姿态包括偏航角；基于分析所得结果确定所述目标人脸的偏航角，包括：
如果所述中心点位于四边形之内，则按照下列公式计算所述目标人脸的偏航角：



如果所述中心点未位于所述四边形之内，则按照下列公式计算所述目标人脸的偏航角：



其中，S1＝min(Sleft/Sright,Sright/Sleft)，Sleft表示所述中心点、所述左上点及所述左下点组成的三角形的面积，Sright表示所述中心点、所述右上点及所述右下点组成的三角形的面积，所述四边形由所述左上点、所述右上点、所述左下点及所述右下点组成，θyaw表示所述偏航角的角度，λ为预先设定的常数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人脸姿态包括俯仰角；基于分析所得结果确定所述目标人脸的俯仰角，包括：
如果所述中心点位于四边形之内，则按照下列公式计算所述目标人脸的俯仰角的基准角：



如果所述中心点未位于所述四边形之内，则按照下列公式计算所述目标人脸的俯仰角的基准角：



其中，S2＝min(Sup/Sdown,Sdown/Sup)，Sup表示所述中心点、所述左上点及所述右上点组成的三角形的面积，Sdown表示所述中心点、所述左下点及所述右下点组成的三角形的面积，θra表示所述俯仰角的基准角；
将Sup...

【专利技术属性】
技术研发人员：任志奇，张达敏，谢会斌，李聪廷，
申请(专利权)人：济南博观智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37