[发明专利]基于区域最匹配特征点的头部状态监测方法有效

专利信息
申请号: 201710465201.2 申请日: 2017-06-19
公开(公告)号: CN109145684B 公开(公告)日: 2022-02-18
发明(设计)人: 李小霞;张宇;李菲 申请(专利权)人: 西南科技大学
主分类号: G06V20/59 分类号: G06V20/59;G06V10/46;G06V10/75;G06V10/774;G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 621010 四川省绵阳*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 区域 匹配 特征 头部 状态 监测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于区域最匹配特征点的头部状态监测方法,包括如下步骤:

步骤1、采集红外视频帧,利用AdaBoost算法进行人脸检测,提取最大人脸框;

步骤2、在最大人脸框的基础上规划特征点检测区域,得到所需的重点检测区域:按照人脸检测框的比例来规划,设人脸检测框的宽和高分别为WfHf,则规划区域的中心点与最大人脸检测框的中心点位置相同,其宽度是在最大人脸检测框的基础上两边各去掉Wf/5,其高度与最大人脸检测框的高度相同;

步骤3、选取正确头部状态时的人脸作为模板,提取模板检测区域的所有SURF特征点;

步骤4、提取监测帧检测区域的SURF特征点,选出与模板最匹配的三对特征点:分别将监测帧与模板检测区域所有SURF特征点的特征向量两两求内积,选择内积最大的三对SURF特征点;

步骤5、通过最匹配的三对特征点的位置信息判断监测帧的头部状态:首先定义三对最匹配特征点间的平行度M和归一化整体偏离距离D,并设定相应的阈值TMTD,然后进行决策级的融合并得到决策融合参数R,最后将连续10帧监测帧的R累加得到Rs并与阈值TR比较,判别标准为RsTR时头部状态异常,就可以区分头部状态正确与否。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤5判断监测帧的头部状态方法为:

定义三对最匹配特征点间的平行度M和归一化整体偏离距离D,并设定相应的阈值TMTD,其中平行度M的计算过程如下:

将模板与监测帧检测区域合成一个坐标,左上角为原点,模板和监测帧中三个最匹配特征点分别为和,这三对特征点分别构成三个匹配向量I1I2I3

(1)

这三个匹配向量之间的夹角余弦的绝对值为:

(2)

分别表示向量I1I2I1I3I3I2之间的平行程度,其取值范围为[0,1],值越大表示越接近平行,定义变量M来反映这个三个向量总体的相互平行程度:

(3)

M的取值范围在[0,3]之间,在此区间内设定一个阈值TM=2.95,使得当MTM时可认为当前头部状态与模板不匹配,反之头部状态与模板较为匹配;

其中归一化整体偏离距离D的计算过程如下:

为模板与监测帧检测区域分别建立一个坐标,左上角为原点,三对最匹配特征点对间的欧式距离为:

(4)

定义归一化整体偏离距离D为:

(5)

WfmHfm分别为模板中人脸图像的宽度和高度,di为三对最匹配特征点对间的欧式距离,设阈值TD=1/3,当DTD时表示偏离过大而认为当前头部状态不正常。

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