[发明专利]基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法

权利要求书

1.一种基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）在红外图片中自动识别人脸，并标注框图；

（2）在框图中识别脸部特征点，动态跟踪识别的脸部特征点像素平面位置；

（3）计算景深帧与近红外图片像素映射关系，根据景深帧含有的每个像素的景深距离的大小分离人脸与背景，抠去背景，仅保留人脸区域的像素；

（4）提取人脸区域边缘像素平面位置，根据人脸区域边缘像素平面位置以及脸部特征点像素平面位置，获取感兴趣区域；

（5）计算感兴趣区域中的像素平面位置所对应的彩色图片像素位置，得到映射像素；

（6）运用彩色图片皮肤识别算法判别映射像素是否为人体皮肤像素，并记录判别为非人体皮肤的映射像素；

（7）从感兴趣区域中剔除对应映射像素为非人体皮肤的像素。

2.根据权利要求1所述的基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，步骤（3）包括：

（31）将景深换算成标准距离单位；在景深帧建立平面坐标系；

（32）将景深帧平面坐标系映射到景深相机坐标系的三维坐标系，得到景深帧点云坐标；

（33）将景深帧点云坐标系映射到近红外摄像头的点云坐标系，得到近红外点云坐标；

（34）匹配近红外像素坐标与景深的关系；

（35）设定景深阈值，对景深进行筛选，在景深阈值内的景深对应的红外像素为前景像素，在景深阈值外的景深对应的红外像素为背景像素，剔除背景像素，输出只包含前景像素的近红外图片。

3.根据权利要求2所述的基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，步骤（32）具体为：设景深帧平面坐标为（X,Y），景深相机坐标系的三维坐标为（X,Y,Z），根据深度相机的内参数，包括焦距（fx，fy）、主点坐标（px，py）、倾斜参数及额外的畸变补偿计算将景深帧平面坐标系映射到景深相机坐标系的三维坐标系。

4.根据权利要求2所述的基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，步骤（33）具体为：使用近红外摄像头外参数，包含旋转矩阵和平移向量，将景深帧点云坐标系投影到近红外摄像头的点云坐标系。

5.根据权利要求2所述的基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，步骤（34）具体为：根据步骤（33）得到的近红外点云坐标计算对应的平面映射坐标（X’,Y’）；计算近红外帧原生像素点（M,N）与景深映射点云坐标点的竖坐标Z的对应关系。

6.根据权利要求1所述的基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，步骤（2）中的动态跟踪采用KLT跟踪算法动态跟踪每一帧的脸部特征点的位置；利用MSAC算法估算两个连续拍摄帧中脸部特征点的像素位置，得到二维几何变换矩阵A；利用二维几何变换矩阵A更新ROI向量，更新公式为：新ROI向量= A*旧ROI向量。

7.根据权利要求1所述的基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，步骤（6）的皮肤识别算法包括：

（61）利用景深帧作为中转，将近红外图片的像素二维坐标系映射到三维坐标系，得到近红外图片三维坐标系；

（62）将近红外图片三维坐标系映射到彩色图片三维坐标系；

（63）将彩色图片三维坐标系投影到二维坐标系；

（64）在二维坐标系的彩色图片像素域进行皮肤识别，判断投影的像素是否为皮肤像素并返回结果。

8.根据权利要求7所述的基于深度相机近红外单色灰度图的皮肤识别方法，其特征在于，步骤（64）彩色图片像素域皮肤识别方法包括：

（a）提取彩色图片的RGB颜色空间，对像素值进行判断，若像素值为1，执行步骤（b）；若像素值不为1，则该像素为非皮肤像素；

（b）提取彩色图片的YCrCb颜色空间，对像素值进行判断，若像素值为1，则该像素为皮肤像素；若像素值不为1，则该像素为非皮肤像素。