一种机器人的自动修图控制方法技术

本发明专利技术公开一种机器人的自动修图控制方法，该自动修图控制方法适用于安装摄像头的机器人上，该自动修图控制方法包括:步骤S1、控制所述机器人的摄像头在对应的两个预设采样位置处各采集目标对象的跟踪信息一次，得到对应的一组跟踪信息；其中，所述跟踪信息包括目标对象的人脸图像的特征信息；步骤S2、使用加权平均值计算的方式处理一个采样周期内获得的所述目标对象对应的多组跟踪信息，获得所述目标对象的平均去噪特征值，再基于当前获得的平均去噪特征值对所述目标对象的人脸图像进行修图处理，以向外部显示修图处理后的人脸图像。像。像。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人的自动修图控制方法


[0001]本专利技术涉及服务机器人的
，特别是涉及到一种机器人的自动修图控制方法。

技术介绍

[0002]机器人时代即将到来，跟随性机器人将成为该产业发展的下一个大趋势。现有技术中的机器人会通过识别人脸的方式匹配上需跟随的服务对象，再对服务对象进行跟随操作，并对外显示服务对象的图像，但缺少对服务对象的图像的美颜修图处理。
[0003]随着图像处理技术的不断发展，目前对于具有照相或者摄像功能的设备而言，在向用户显示图像之前，可以先对该图像将进行美颜处理，并将美颜处理后的图像显示给用户，然而目前，这一美颜处理功能很少结合到前述的跟随性机器人中，原因可能是跟随性机器人容易跟丢服务对象，也可能是美颜修图功能在机器人上的处理效率较低，从而限制机器人的多元化运用，难以拓展机器人的功能，降低用户体验。

技术实现思路

[0004]为了克服上述技术缺陷，本专利技术提供一种机器人的自动修图控制方法，控制机器人在特定的相邻位置上完成目标对象的跟踪，还对采样识别到的所述目标对象的人脸图像进行修图处理，还能将修图处理后的人脸图像上传和分享出去。具体的技术方案如下：一种机器人的自动修图控制方法，该自动修图控制方法适用于安装有摄像头的机器人上，包括:步骤S1、控制所述机器人的摄像头在对应的两个预设采样位置处各采集目标对象的跟踪信息一次，得到对应的一组跟踪信息；其中，所述跟踪信息包括目标对象的人脸图像的特征信息；步骤S2、使用加权平均值计算的方式处理一个采样周期内获得的所述目标对象对应的多组跟踪信息，获得所述目标对象的平均去噪特征值，再基于当前获得的平均去噪特征值对所述目标对象的人脸图像进行修图处理，以向外部显示修图处理后的人脸图像。
[0005]与现有技术相比，该技术方案以少量的特定采样位置完成目标对象的人脸图像的特征信息的跟踪，不容易跟丢目标对象，并在完成少量的特定采样位置的人脸图像的特征信息采集后，基于这些跟踪到的特征信息对目标对象进行修图处理，提高修图处理的实时性和工作效率，提高目标对象的用户体验度。
[0006]进一步地，在执行所述步骤S1之前，还包括：控制所述机器人的摄像头采集机身周围的环境，当采集到人脸轮廓图像时，对人脸轮廓图像进行锐化处理，再判断锐化处理后的人脸轮廓图像的特征信息在预设误差范围内是否与预先存储的目标对象的人脸轮廓图像的特征信息相同，是则表示从当前采集的人脸轮廓图像中确定出所述目标对象，再控制所述机器人移动至一个当前采集到的人脸轮廓图像对应的一个预设采样位置处，并调整机器人的位置以使得摄像头采集到所述目标对象的跟踪信息；其中，所述目标对象的人脸图像是包含对应的人脸轮廓图像的图片。
[0007]与现有技术相比，该技术方案为了跟踪识别上目标对象，机器人先去识别匹配人脸轮廓图像而不是直接识别人脸，降低识别匹配的复杂度，且是对锐化处理后的轮廓图像进行识别判断，保证图像的清晰度和跟踪的成功率。
[0008]进一步地，在所述步骤S1中，从当前采集的人脸轮廓图像中确定所述目标对象后，控制所述机器人的摄像头先后在对应的两个预设采样位置处采集同一个目标对象的跟踪信息，再将先后得到的跟踪信息配置为一组跟踪信息；其中，当前采集到的人脸轮廓图像匹配两个预设采样位置；相匹配的两个预设采样位置是对称地设置于所述目标对象所在的地表位置的两侧的预设几何位置处，以满足摄像头的俯仰视角的采集精度要求；所述目标对象所移动过的每一个位置相匹配的两个预设采样位置之间的距离是固定的。
[0009]与现有技术相比，本技术方案为后续步骤的加权平均处理准备必要的特征值，并以特定匹配的两个预设采样位置进行分组，需保存的数据计算量大大减小，从而达到节省存储空间的作用。
[0010]进一步地，所述步骤S2中，所述使用加权平均值计算的方式处理一个采样周期内获得的所述目标对象对应的多组跟踪信息，具体包括：在一个所述采样周期内，每当得到一组跟踪信息，则对同一组的跟踪信息求取平均值，获取该组跟踪信息的平均值；然后对每组跟踪信息的平均值进行加权平均处理，获得同一个所述目标对象的平均去噪特征值；其中，一个所述采样周期内的不同组跟踪信息的平均值所使用的权重是按照采集时间先后顺序设置的。
[0011]该技术方案使用加权平均值计算的方式处理一个采样周期内的各组跟踪信息，提高加权平均处理结果的精确度，不管目标对象是否出现移动，该方案的处理方法都能起到平均去噪效果，可以提取同一目标对象的更精确的人脸图像的特征信息。
[0012]进一步地，基于当前获得的平均去噪特征值对所述目标对象的人脸图像进行修图处理，包括：获取当前获得的平均去噪特征值在所对应的人脸图像上对应的特征点，再将该特征点转换到一个标准空间坐标系，然后对经过坐标系转换后的特征点进行磨皮处理、肤色变换处理、瘦脸处理、增高处理、怯皱处理、亮眼处理、眼睛放大处理和/或美白处理；其中，所述目标对象的特征信息包括五官特征信息。该技术方案在一个标准空间坐标系对应的背景下完成所述目标对象的人脸图像进行修图处理，且仅仅是对机器人实时跟踪到的五官特征信息进行修图处理，提高机器人跟踪目标对象过程中的修图的效率，以保证实时向外部显示当前正跟踪的目标对象的人脸修图结果。
[0013]进一步地，所述自动修图控制方法还包括：控制所述机器人将经过修图处理后的目标对象的人脸图像上传并分享至第三方应用平台。实现机器人跟踪的人脸图像的上传分享功能。
[0014]进一步地，控制所述机器人实时接收预配置ID的用户端反馈的修图参数，再将最新接收的修图参数更新为所述修图处理所需的修图参数；其中，修图参数是属于磨皮处理、肤色变换处理、瘦脸处理、增高处理、怯皱处理、亮眼处理、眼睛放大处理和/或美白处理中至少一种处理方式所需的参数。该技术方案将修图处理的功能拓展为线上自适应调节，丰富了修图样本的训练样本，增强修图算法的鲁棒性。也可以应用于直播平台，作为用户与被跟踪的主播的一种远程交互方式。
[0015]进一步地，当从当前采集的人脸轮廓图像中确定出所述目标对象时，控制所述机
器人开始与所述目标对象进行语音交互或界面交互，其中，所述机器人与所述目标对象的距离不小于预设安全距离。实现目标对象与机器人的多媒体交互。有效提高人机互动的资源类别，被跟踪的用户可以获得更多的互动方式。
[0016]进一步地，若判断到所述锐化处理后的人脸轮廓图像的特征信息在预设误差范围内不与预先存储的目标对象的人脸轮廓图像的特征信息相同，则确定当前采集的人脸轮廓图像与所述目标对象不匹配，然后控制所述机器人的摄像头采集所述目标对象的视频信息，再从视频信息中提取出人脸轮廓图像。该技术方案选择从摄像头获取的视频信息中提取出人脸轮廓图像，避免摄像头间隔拍照存在时间间隔而影响机器人的跟踪效果。
[0017]进一步地，还包括：在当前采集的人脸轮廓图像所属的视频信息中，在所述目标对象的特征信息的下方嵌入字幕文本；其中，所述视频信息的元数据中存储所述目标对象的特征信息。提高向外显示的人脸图像的可视化效果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的自动修图控制方法，该自动修图控制方法适用于安装有摄像头的机器人上，其特征在于，包括:步骤S1、控制所述机器人的摄像头在对应的两个预设采样位置处各采集目标对象的跟踪信息一次，得到对应的一组跟踪信息；其中，所述跟踪信息包括目标对象的人脸图像的特征信息；步骤S2、使用加权平均值计算的方式处理一个采样周期内获得的所述目标对象对应的多组跟踪信息，获得所述目标对象的平均去噪特征值，再基于当前获得的平均去噪特征值对所述目标对象的人脸图像进行修图处理，以向外部显示修图处理后的人脸图像。2.根据权利要求1所述自动修图控制方法，其特征在于，在执行所述步骤S1之前，还包括：控制所述机器人的摄像头采集机身周围的环境，当采集到人脸轮廓图像时，对人脸轮廓图像进行锐化处理，再判断锐化处理后的人脸轮廓图像的特征信息在预设误差范围内是否与预先存储的目标对象的人脸轮廓图像的特征信息相同，是则表示从当前采集的人脸轮廓图像中确定出所述目标对象，再控制所述机器人移动至一个当前采集到的人脸轮廓图像对应的一个预设采样位置处，并调整机器人的位置以使得摄像头采集到所述目标对象的跟踪信息；其中，所述目标对象的人脸图像是包含对应的人脸轮廓图像的图片。3.根据权利要求2所述自动修图控制方法，其特征在于，在所述步骤S1中，从当前采集的人脸轮廓图像中确定所述目标对象后，控制所述机器人的摄像头先后在对应的两个预设采样位置处采集同一个目标对象的跟踪信息，再将先后得到的跟踪信息配置为一组跟踪信息；其中，当前采集到的人脸轮廓图像匹配两个预设采样位置；相匹配的两个预设采样位置是对称地设置于所述目标对象所在的地表位置的两侧的预设几何位置处，以满足摄像头的俯仰视角的采集精度要求；所述目标对象所移动过的每一个位置相匹配的两个预设采样位置之间的距离是固定的。4.根据权利要求3所述自动修图控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述使用加权平均值计算的方式处理一个采样周期内获得的所述目标对象对应的多组跟踪信息，具体包括：在一个所述采样周期内，每当得到一组跟踪信息，则对同一组的跟踪信息求取平均值，获取该组跟踪信息的平均值；然后对每组跟踪信息的平均值进行加权平均处理，获得同一个所述目标对象的平均去噪特征值；其中，一个所述采样周期内的不同组跟踪信息的平均值所使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜新桥，
申请(专利权)人：珠海一微半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：