[发明专利]一种基于混合现实的特征点定位方法

说明书

本发明涉及一种基于混合现实的特征点定位方法，该方法包括以下步骤：(1)通过采集人体特征点，记录点云数据；(2)将特征的点云数据生成二维码；(3)通过混合现实设备自带的摄像头识别二维码，获取特征点云模型；(4)通过与混合现实设备上的模型进行特征比对，配准并计算模型误差，判别人体与模型之间的相似度。本发明将人体特征点构建点云数据，然后生成混合现实设备可识别的二维码，然后与混合现实设备中预存的模型进行比对，达到辨别该模型是否为这个人体的信息数据，解决混合现实模型与病人身份信息进行匹配的问题。

技术领域

本发明属于图像识别和医学图像处理领域，涉及一种基于混合现实的特征点定位方法。

背景技术

混合现实设备是微软首个不受线缆限制的全息计算机设备，能让用户与数字内容交互，并与周围真实环境中的全息影像互动。目前通过混合现实可以实现对术前的模拟规划与跨空间远程手术互动，进而实施精准手术，大大降低了手术的风险。当同一套混合现实设备服务于多个病患时，该技术需要应对混合现实模型与病人身份信息进行匹配的问题，如果不能正确的匹配，将带来难以预料的结果。所以本发明通过一种基于混合现实的特征点定位方法，来解决这一问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于混合现实的特征点定位方法，解决混合现实模型与病人身份信息进行匹配的问题。

本发明通过以下技术方案来实现：一种基于混合现实的特征点定位方法，该方法包括以下步骤：

(1)通过采集人体特征点，记录点云数据；

(2)将特征的点云数据生成二维码；

(3)通过混合现实设备自带的摄像头识别二维码，获取特征点云模型；

(4)通过与混合现实设备上的模型进行特征比对，配准并计算模型误差，判别人体与模型之间的相似度。

进一步的，步骤(1)中点云数据的构建方法为建立笛卡尔坐标系，拟定任意原点，记录特征点的坐标信息，形成点云数据。

进一步的，步骤(4)中的特征比对，混合现实设备上传的比对图片为3维，特征点生成的对比图像也同样是3维，通过点云配准的方法计算两组3维图像模型的误差，用来判断人体信息与混合现实设备中的模型是否吻合。

进一步的，所述的点云配准的方法为ICP算法。

进一步的，所述的混合现实设备为微软Hololens眼镜。

采用上述技术方案的积极效果：本发明将人体特征点构建点云数据，然后生成混合现实设备可识别的二维码，然后与混合现实设备中预存的模型进行比对，达到辨别该模型是否为这个人体的信息数据，解决混合现实模型与病人身份信息进行匹配的问题。

附图说明

图1是为面部图像特征点分布示意图；

图2是为混合设备中保存是病人的三维面部模型；

图3是本发明的基于混合现实的特征点定位方法示意图：

图4是ICP配准结果示意图；

图5是配准的误差计算示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的说明，但不应理解为对本发明的限制：

一种基于混合现实的特征点定位方法，该方法包括以下步骤：

(1)通过采集人体特征点，记录点云数据；

(2)将特征的点云数据生成二维码；

(3)通过混合现实设备自带的摄像头识别二维码，获取特征点云模型；