基于人脸注册的人脸测距方法、设备和计算机可读介质技术

本申请提供了一种基于人脸注册的人脸测距方法、设备和计算机可读介质。该方法包括：基于用户的人脸注册信息获取用户的人脸特征点的注册局部坐标，注册局部坐标是在用户的人脸坐标系下的坐标值；获取摄像头拍摄的用户的人脸照片；基于人脸特征点的注册局部坐标和人脸照片在人脸特征点中选取分布正常的人脸特征点，并确定分布正常的人脸特征点的实际局部坐标，实际局部坐标是在用户的人脸坐标系下的坐标值；以及基于分布正常的人脸特征点的实际局部坐标确定分布正常的人脸特征点的相机坐标，相机坐标用于计算用户的脸部与摄像头的距离。该方法能够用较低的算力、较低的成本和简单的摄像设备进行高精度人脸测距，并且提高人脸测距的准确性。距的准确性。距的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸注册的人脸测距方法、设备和计算机可读介质


[0001]本申请主要涉及人脸识别
，尤其涉及一种基于人脸注册的人脸测距方法、设备和计算机可读介质。

技术介绍

[0002]人脸测距应用在众多场合，例如座舱人脸测试，监视驾驶员行为等，在车载或人脸检测等众多场合需要精确检测人脸距离检测设备的精确位置。
[0003]现有的基于单摄像头的人脸测距方法，通常是根据人脸比例粗略估计人脸距离摄像头多远，并且无法测量长距离，容易造成人脸检测算法误判。
[0004]另一种现有的基于双摄像头的人脸测距方法采用双摄像头立体重建，根据人脸检测算法识别出2D的人脸特征点，结合立体3D图像，可以求出人脸关键点的位置。但基于双摄像头的人脸测距方法，对摄像头结构的稳定性和产品的一致性要求比较高，双摄像头需要严格同步，即能够同步捕捉人脸影像。双摄像头安装后需要进行标定，但在剧烈震动的环境下，结构可能发生位移或旋转，需要重新进行标定，而在线标定代价比较高，这些原因导致目前车载双摄像头方案的量产化较少。并且双摄像头成本高，量产化难度大，目前阶段很难普及使用。
[0005]因此，如何用较低的算力、较低的成本和简单的摄像设备进行高精度人脸测距，并且提高人脸测距的准确性，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0006]本申请要解决的技术问题是提供一种基于人脸注册的人脸测距方法、设备和计算机可读介质，能够用较低的算力、较低的成本和简单的摄像设备进行高精度人脸测距，并且提高人脸测距的准确性。
[0007]为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于人脸注册的人脸测距方法，包括：基于用户的人脸注册信息获取所述用户的人脸特征点的注册局部坐标，所述注册局部坐标是在所述用户的人脸坐标系下的坐标值；获取摄像头拍摄的所述用户的人脸照片；基于所述人脸特征点的注册局部坐标和所述人脸照片在所述人脸特征点中选取分布正常的人脸特征点，并确定所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标，所述实际局部坐标是在所述用户的人脸坐标系下的坐标值；以及基于所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标确定所述分布正常的人脸特征点的相机坐标，所述相机坐标用于计算所述用户的脸部与所述摄像头的距离。
[0008]在本申请的一实施例中，所述基于所述人脸特征点的注册局部坐标和所述人脸照片在所述人脸特征点中选取分布正常的人脸特征点，并确定所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标的步骤是根据以下方式进行：基于所述人脸照片和所述人脸特征点中的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的旋转参数和平移参数；基于所述旋转参数、所述平移参数、所述人脸照片计算所述人脸特征点的实际局部坐标；以及根据所述
人脸特征点的实际局部坐标和所述人脸特征点的注册局部坐标选取分布正常的人脸特征点。
[0009]在本申请的一实施例中，所述基于所述人脸照片和所述人脸特征点中的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的旋转参数和平移参数的步骤是通过以下方式进行：
[0010]lamda*[u,v,1]’
＝A*[R,T]*[X,Y,Z]’
[0011]其中[X,Y,Z]为所述关键特征点的注册局部坐标，R为所述旋转参数，T为所述平移参数，[u,v,1]’
为所述关键特征点在所述人脸照片中的像素坐标，A为预先标定的摄像头内参，lamda为预设常数。
[0012]在本申请的一实施例中，所述基于所述人脸特征点的注册局部坐标和所述人脸照片在所述人脸特征点中选取分布正常的人脸特征点，并确定所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标的步骤是根据以下方式进行：基于所述人脸照片和所述人脸特征点中的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的第一旋转参数和第一平移参数；基于所述第一旋转参数、所述第一平移参数、所述人脸照片计算所述关键特征点的实际局部坐标；基于所述关键特征点的注册局部坐标和实际局部坐标在所述关键特征点选取误差小的关键特征点；基于所述人脸照片和所述误差小的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的第二旋转参数和第二平移参数；基于所述第二旋转参数、所述第二平移参数、所述人脸照片计算所述人脸特征点的实际局部坐标；以及根据所述人脸特征点的实际局部坐标和所述人脸特征点的注册局部坐标选取分布正常的人脸特征点。
[0013]在本申请的一实施例中，所述基于所述人脸照片和所述人脸特征点中的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的第一旋转参数和第一平移参数的步骤是通过以下方式进行：
[0014]lamda*[u,v,1]’
＝A*[R1,T1]*[X,Y,Z]’
[0015]其中[X,Y,Z]为所述关键特征点的注册局部坐标，R1为所述第一旋转参数，T1为所述第一平移参数，[u,v,1]’
为所述关键特征点在所述人脸照片中的像素坐标，A为预先标定的摄像头内参，lamda为预设常数；
[0016]所述基于所述人脸照片和所述误差小的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的第二旋转参数和第二平移参数的步骤是通过以下方式进行：
[0017]lamda*[u,v,1]’
＝A*[R2,T2]*[X,Y,Z]’
[0018]其中[X,Y,Z]为所述误差小的关键特征点的注册局部坐标，R2为所述第二旋转参数，T2为所述第二平移参数，[u,v,1]’
为所述误差小的关键特征点在所述人脸照片中的像素坐标，A为预先标定的摄像头内参，lamda为预设常数。
[0019]在本申请的一实施例中，所述人脸注册信息是通过以下方式注册：向所述用户发送人脸注册开始提示信息；以及在屏幕的预设位置上向所述用户展现用于吸引用户注意力的动画，所述预设位置用于引导用户将脸部调整至适合摄像头进行人脸注册拍摄的姿态。
[0020]在本申请的一实施例中，所述方法应用于汽车驾驶舱，所述用户为驾驶员，用于人脸注册的摄像头包括驾驶员监测系统的摄像头和乘客监测系统的摄像头。
[0021]在本申请的一实施例中，所述方法应用于汽车驾驶舱，所述用户为驾驶员，所述摄像头为驾驶员监测系统的摄像头。
[0022]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种基于人脸注册的人脸测距设备，包括：存储器，用于存储可由处理器执行的指令；以及处理器，用于执行所述指令以实现如上所述的方法。
[0023]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如上所述的方法。
[0024]与现有技术相比，本申请的基于人脸注册的人脸测距方法通过人脸注册信息判断透视畸变严重的点，筛选出分布正常的人脸特征点，然后根据分布正常的人脸特征点进行人脸测距，从而避免了某些识别不准甚至错误的特征点影响人脸测距精度，大幅提高人脸测距的准确度。并且，本方法所需的算力较少，使用的摄像设备简单，以较低的成本实现了高精度人脸测距。
附图说明
[0025]包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸注册的人脸测距方法，包括：基于用户的人脸注册信息获取所述用户的人脸特征点的注册局部坐标，所述注册局部坐标是在所述用户的人脸坐标系下的坐标值；获取摄像头拍摄的所述用户的人脸照片；基于所述人脸特征点的注册局部坐标和所述人脸照片在所述人脸特征点中选取分布正常的人脸特征点，并确定所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标，所述实际局部坐标是在所述用户的人脸坐标系下的坐标值；以及基于所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标确定所述分布正常的人脸特征点的相机坐标，所述相机坐标用于计算所述用户的脸部与所述摄像头的距离。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征点的注册局部坐标和所述人脸照片在所述人脸特征点中选取分布正常的人脸特征点，并确定所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标的步骤是根据以下方式进行：基于所述人脸照片和所述人脸特征点中的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的旋转参数和平移参数；基于所述旋转参数、所述平移参数、所述人脸照片计算所述人脸特征点的实际局部坐标；以及根据所述人脸特征点的实际局部坐标和所述人脸特征点的注册局部坐标选取分布正常的人脸特征点。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸照片和所述人脸特征点中的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的旋转参数和平移参数的步骤是通过以下方式进行：lamda*[u,v,1]
’
＝A*[R,T]*[X,Y,Z]
’
其中[X,Y,Z]为所述关键特征点的注册局部坐标，R为所述旋转参数，T为所述平移参数，[u,v,1]
’
为所述关键特征点在所述人脸照片中的像素坐标，A为预先标定的摄像头内参，lamda为预设常数。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征点的注册局部坐标和所述人脸照片在所述人脸特征点中选取分布正常的人脸特征点，并确定所述分布正常的人脸特征点的实际局部坐标的步骤是根据以下方式进行：基于所述人脸照片和所述人脸特征点中的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的第一旋转参数和第一平移参数；基于所述第一旋转参数、所述第一平移参数、所述人脸照片计算所述关键特征点的实际局部坐标；基于所述关键特征点的注册局部坐标和实际局部坐标在所述关键特征点选取误差小的关键特征点；基于所述人脸照片和所述误差小的关键特征点的注册局部坐标确定所述人脸相对所述摄像头的第二旋转参数和第...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁丹寿，李晨轩，张祺，
申请(专利权)人：合众新能源汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：