一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，1.通过摄像头扫描到人脸，并识别人脸获取人脸位置坐标；2.通过所述人脸位置坐标对面部特征点进行分析，确定面部与摄像头的相对位置参数；3.将面部特征点参数输入模糊PID控制器内进行处理，处理完成后模糊PID控制器输出参数至驱动电机，驱动电机调整摄像头的位置。一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制设备，控制主板应用上述方法，且分别与第一驱动电机、第二驱动电机电性连接；第一驱动电机和第二驱动电机的驱动端分别与采集模块可转动连接，实现采集模块在水平和竖直方向进行旋转。本发明专利技术实现能根据人的位置自动调节摄像头的角度，实现人脸识别的功能。实现人脸识别的功能。实现人脸识别的功能。
【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法及设备
[0001]本专利技术涉及人脸识别领域，尤其涉及一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法。
技术介绍
[0002]现有的人脸识别设备在实际使用的过程中，基本上高度和角度都是固定的，不能根据待识别者的身高方便的调节人脸识别仪的高度和角度，导致人脸识别智能锁不能对人脸进行快速的识别开锁。还有少数可调位置的人脸识别仪设备也是采用机械结构调节，不同身高的人识别时需要每次手动调节人脸识别仪器的高度，非常不方便，尤其是疫情期间多人接触可能增加感染风险，违背了人脸识别设备方便生活的初衷。
技术实现思路
[0003]为了实现能根据人的位置自动调节摄像头的角度，实现人脸识别的功能，本专利技术采用以下技术方案：
[0004]一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：通过摄像头扫描到人脸，并识别人脸获取人脸位置坐标；
[0006]步骤S2：通过人脸位置坐标对面部特征点进行分析，确定面部与摄像头的相对位置参数；
[0007]步骤S3：将面部特征点参数输入模糊PID控制器内进行处理，处理完成后模糊PID控制器输出参数至驱动电机，驱动电机调整摄像头的位置。
[0008]具体的，在步骤S1中，通过传感设备检测到有人要进行人脸识别验证后，通过驱动电机控制摄像头角度由最低位置向上扫描人脸，直至检测到人脸。
[0009]具体的，在步骤S1中，采用DNN深度神经网络并调用TensorFlow架构基于Single Shot MultiBox Detector的人脸检测模型来识别人脸，并获取人脸位置坐标。
[0010]具体的，在步骤S2中，对面部特征点进行分析的过程为：
[0011]步骤S21：确定采图中心点位置，通过计算鼻尖的位置与采图中心点的位置得到面部与摄像头的相对位置参数，将相对位置参数输入至模糊PID控制器中；
[0012]步骤S22：通过计算眉心与下巴的位置得到面部倾斜角度参数，将面部倾斜角度参数输入至模糊PID控制器中；
[0013]步骤S23：通过左眼和右眼的位置计算得到面部倾斜方向参数，将面部倾斜方向参数输入至模糊PID控制器中。
[0014]具体的，在步骤S22中，通过计算眉心与下巴这两点间的连线与垂直线的角度可确定面部倾斜角度参数θ，θ的计算公式为:
[0015]θ＝(arctan((x1
‑
x2)/(y1
‑
y2))*180)/π
ꢀꢀꢀ
(1)
[0016]公式(1)中(x1,y1)为眉心的坐标,(x2,y2)为下巴的坐标。
[0017]具体的，在步骤S23中，通过左眼和右眼的纵坐标值计算得到面部倾斜方向参数
skewing，skewing的计算公式为：
[0018][0019]公式(2)中,y3为左眼角的纵坐标,y4为右眼角的纵坐标，
[0020]当skewing＝
‑
1，表示面部向左偏，当skewing＝1，表示面部向右偏，当skewing＝0，表示面部端正。
[0021]具体的，在步骤S21中，通过计算鼻尖的位置与采图中心点的位置得到面部与摄像头的相对位置参数Δy,Δy的计算公式为：
[0022]Δy＝(y5
‑
y0)/2
ꢀꢀꢀ
(3)
[0023]公式(3)中,y5为鼻尖的纵坐标,y0为采图中心点的纵坐标。
[0024]具体的，在步骤S3中，将面部倾斜角度参数θ、面部倾斜方向参数skewing、面部与摄像头的相对位置参数Δy输入至模糊PID控制器中，模糊PID控制器中内嵌有模糊自适应的PID控制算法，通过模糊自适应的PID控制算法的涉及的计算公式如下：
[0025]e1＝skewing*θ
ꢀꢀꢀ
(4)
[0026][0027]e2＝Δy
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(6)
[0028][0029]其中参数Kp、Ki和Kd分别与e成正相关，output1输出至第一驱动电机中，用于在水平方向上控制摄像头的调节量，output2输出至第二驱动电机中，用于在竖直方向上控制摄像头的调节量。
[0030]一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制设备，应用于上述任一一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，该设备中包括第一驱动电机、第二驱动电机、采集模块、控制主板；控制主板中包括模糊PID控制器以及内嵌有进行人脸识别的分析控制芯片，模糊PID控制器和分析控制芯片电性连接，模糊PID控制器分别与第一驱动电机、第二驱动电机电性连接；第一驱动电机和第二驱动电机的驱动端分别与采集模块可转动连接，第一驱动电机控制采集模块沿采集模块的水平对称轴进行旋转，第二驱动电机控制采集模块沿采集模块的竖直对称轴进行旋转。
[0031]具体的，采集模块包括至少一个摄像头，至少一个摄像头固定安装于保护壳内，第一驱动电机和第二驱动电机的驱动端分别与保护壳可转动连接。
[0032]综上所述，本专利技术本装置具有以下优点：通过该种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制设备以及方法可以自适应不同身高的人使用人脸识别设备，且避免摄像头的超调。
附图说明
[0033]图1是一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制设置的结构示意图；
[0034]图2是一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法中模糊自适应PID控制算法原理图。
[0035]附图标记：1第一驱动电机；2第二驱动电机；3采集模块；4控制主板。
具体实施方式
[0036]下面结合图1至图2对本专利技术做进一步说明。
[0037]一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，包括以下步骤：
[0038]步骤S1：通过传感设备检测到有人要进行人脸识别验证后，通过第一驱动电机控制摄像头角度由最低位置向上扫描人脸，直至检测到人脸。然后采用DNN深度神经网络并调用TensorFlow架构基于Single Shot MultiBox Detector的人脸检测模型来识别人脸，并获取人脸位置坐标。
[0039]步骤S2：通过所述人脸位置坐标对面部特征点进行分析，确定面部与摄像头的相对位置参数。对面部特征点进行分析的过程为：
[0040]步骤S21：自定设置采图中心点位置，通过计算鼻尖的位置与所述采图中心点的位置得到面部与摄像头的相对位置参数Δy，将所述相对位置参数输入至模糊PID控制器中。其中，Δy的计算公式为：
[0041]Δy＝(y5
‑
y0)/2
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(3)
[0042]公式(3)中,y5为鼻尖的纵坐标,y0为采图中心点的纵坐标。
[0043]步骤S22：通过计算眉心与下巴的位置得到面部倾斜角度参数，将所述面部倾斜角度参数输入至PID控制器中；通过计算眉心与下巴这两点间的连线与垂直线的角本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过摄像头扫描到人脸，并识别人脸获取人脸位置坐标；步骤S2：通过所述人脸位置坐标对面部特征点进行分析，确定面部与摄像头的相对位置参数；步骤S3：将面部特征点参数输入模糊PID控制器内进行处理，处理完成后模糊PID控制器输出参数至驱动电机，驱动电机调整摄像头的位置。2.根据权利要求1所述一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，其特征在于，在步骤S1中，通过传感设备检测到有人需要进行人脸识别验证后，通过驱动电机控制摄像头角度由最低位置向上进行扫描，直至检测到人脸。3.根据权利要求1所述一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，其特征在于，在步骤S1中，采用DNN深度神经网络并调用TensorFlow架构基于Single Shot MultiBox Detector的人脸检测模型来识别人脸，并获取人脸位置坐标。4.根据权利要求1所述一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，其特征在于，在步骤S2中，对面部特征点进行分析的过程为：步骤S21：确定采图中心点位置，通过计算鼻尖的位置与所述采图中心点的位置得到面部与摄像头的相对位置参数，将所述相对位置参数输入至模糊PID控制器中；步骤S22：通过计算眉心与下巴的位置得到面部倾斜角度参数，将所述面部倾斜角度参数输入至模糊PID控制器中；步骤S23：通过计算左眼和右眼的位置得到面部倾斜方向参数，将所述面部倾斜方向参数输入至模糊PID控制器中。5.根据权利要求4所述一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，其特征在于，在步骤S22中，通过计算眉心与下巴这两点间的连线与垂直线的角度可确定面部倾斜角度参数θ，θ的计算公式为:θ＝(arctan((x1
‑
x2)/(y1
‑
y2))*180)/π
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(1)公式(1)中(x1,y1)为眉心的坐标,(x2,y2)为下巴的坐标。6.根据权利要求5所述一种基于人脸识别设备的摄像头角度自动控制方法，其特征在于，在步骤S23中，通过左眼和右眼的纵坐标值计算得到面部倾斜方向参数skewing，skewing的计算公式为：公式(2)中,y3为左眼角的纵坐标,y4为右眼角的纵坐标，当skewing＝
【专利技术属性】
技术研发人员：李鸿昌，赵飞，朱晓伟，
申请(专利权)人：苏州神指微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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