[发明专利]基于安卓系统的头部运动检测方法

说明书

本发明公开了一种基于安卓系统的头部运动检测方法，涉及运动检测领域。本发明包括如下步骤：步骤S01：在安卓系统中嵌入预训练神经网络模型；步骤S02：摄像头获取视频图像数据，对每一帧图像进行预处理；步骤S03：MTCNN网络识别多个人脸图片，通过比对获取面积最大的待选区域进行检测；步骤S04：识别人脸并监测人脸五个关键点位置坐标；步骤S05：通过计算关键点之间的几何关系判断用户面部转向。本发明通过在安卓系统中嵌入预训练神经网络模型，对摄像头拍摄的每一帧进行预处理，利用MTCNN网络获取待选区域进行监测，获取人脸五个关键点位置坐标，再通过公式计算五个关键点之间连线斜率的变化来判断头像转动方向，操作方便，提升头部转动判断的准确率。

技术领域

本发明属于运动检测领域，特别是涉及一种基于安卓系统的头部运动检测方法，即一种基于安卓系统的面部转向检测装置。

背景技术

近年来颈椎病的发病率成上升趋势，发病情况与人们的职业因素有着密切的关系，且表现出低龄化趋势。这种职业因素的显现可能与社会竞争压力越来越大，人们每日活动时间缩短，伏案工作或学习的时间延长，加之保健意识薄弱，使颈部肌肉、韧带长期处于紧张状态有关。颈椎病，轻者转动不灵活，重者会导致其他系统一些疾病，如动脉硬化、高血压、冠心病等，甚至可能出现瘫痪，严重影响着人们的正常工作与身心健康。所以，保护好你的颈椎可以提高生活质量，预防很多疾病。

我国由于社会竞争压力大，学生和工薪阶层长期坐姿不正确，写字工作距离太近易导致近视，且不良的坐姿影响身体发育，如驼背、含胸、颈椎变形等引发近视和驼背的主要诱因。长时间学习，用眼过度，眼睛得不到休息过度疲劳，影响身心健康；但是目前市面上能够监测头部转动的设备少之又少，且运动中检测头部运动的方法多较繁琐，使用不便。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于安卓系统的头部运动检测方法，通过在安卓系统中嵌入预训练神经网络模型，获取人脸五个关键点位置坐标，再通过公式计算五个关键点之间连线斜率的变化来判断头像转动方向，解决了现有的头部运动方向判断繁琐，设备使用不便的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种基于安卓系统的头部运动检测方法，包括如下步骤：

步骤S01：在安卓系统中嵌入预训练神经网络模型；

步骤S02：摄像头获取视频图像数据，对每一帧图像进行预处理；

步骤S03：MTCNN网络识别多个人脸图片，通过比对获取面积最大的待选区域进行检测；

步骤S04：识别人脸并监测人脸五个关键点位置坐标；

步骤S05：通过计算关键点之间的几何关系判断用户面部转向；

其中，步骤S04中，获取的五个关键点坐标分别为左眼(e1.x,e1.y),右眼(e2.x,e2.y)，鼻尖(n.x,n.y)，左嘴角(m1.x,m2.y)，右嘴角(m2.x,m2.y)；

其中，步骤S05中，判断用户面部转向的计算方式如下：

方式1：计算左眼和右眼中心位置距离比例，即(e1.x-n.x)/(e2.x-n.x)，当计算的比例大于设定的右转阈值时，则判定为面部右转；当计算的比例小于设定的左转阈值时，则判定为面部左转；

方式2：计算嘴角与眼睛离中心位置距离的比例，即(m1.y-n.y)/(n.y-e1.y)，当计算的比例大于设定的抬头阈值时，则判定为抬头；当计算的比例小于设定的低头阈值时，则判定为低头；

方式3：计算左眼与右眼的坐标值判断倾斜的角度，即(e1.y-e2.y)/(e2.x-e1.x)，当计算的比例大于左偏设定阈值时，则判定为左偏头；当计算的比例小于右偏设定阈值时，则判定为右偏头。