[发明专利]一种判别人员关注目标物的方法、装置及计算机设备

说明书

本发明涉及行为识别技术领域，公开了一种判别人员关注目标物的方法、装置及计算机设备。在所述判别人员关注目标物的方法中，不论目标物中心与相机坐标系原点是否重合，可以基于现场采集的人脸图像，依次提取出现场人员的当前人脸姿态角和当前人脸多维数据，并将所述当前人脸姿态角与根据人脸多维数据与人脸姿态角范围的对应关系确定出的且与所述当前人脸多维数据对应的当前人脸姿态角范围相比较，若所述当前人脸姿态角处于所述当前人脸姿态角范围内，则表明现场人员如用于采集所述人脸多维数据和所述人脸姿态角范围的测试人员一样，在现场关注所述目标物，进而可用较少的计算机资源，来判别人员是否关注目标物，实现远场景下关注点的估计。

技术领域

本发明属于行为识别技术领域，具体地涉及一种判别人员关注目标物的方法、装置及计算机设备。

背景技术

在当下很多行业中，都需要及时感知观众的关注点，进而了解他们的兴趣点和评判，以便改进设计方案，促进行业发展。为了判别观众是否关注目标物，在近场景情况下，如头盔式场景等，通常采用眼球追踪技术来实现关注点估计；但是在0.5米以上的远场景，由于目前的技术很难追踪眼球特征，进而难以实现关注点估计，因此这种情况下通常采用头部姿态估计技术来实现。

前述头部姿态估计技术的方案为：先通过一幅人脸图像来获得头部的姿态角(在三维空间中，表示物体旋转姿态可以由如下三个欧拉角来表示：围绕直角坐标系X轴旋转的俯仰角pitch，围绕直角坐标系Y轴旋转的偏航角yaw和围绕直角坐标系Z轴旋转的滚转角roll，因此针对头部而言，通俗讲就是抬头角、摇头角和转头角，如图1所示)，然后根据头部姿态角来间接反映眼球的关注方向，若目标物位于该关注方向上，则将该目标物作为估计的关注点。目前通过一幅人脸图像来获得头部姿态角的算法步骤一般如下：(1)对人脸图像进行二维人脸关键点检测；(2)将检测到的二维人脸关键点与三维人脸模型中的对应人脸关键点进行匹配；(3)求解二维人脸关键点与对应三维人脸关键点的转换关系矩阵；(4)根据所述旋转关系矩阵求解头部相对于相机坐标系(该相机坐标系即为以拍摄所述人脸图像的相机的聚焦中心为原点且以光轴为Z轴建立的三维直角坐标系)的三个欧拉角。

目前适用于头部姿态估计技术的场景仅为当目标物中心与相机坐标系原点重合的情况，此时采用固定的偏航角yaw和俯仰角pitch即可判别人体头部是否关注目标物。但是当目标物中心与相机坐标系原点不重合时，由于相机处于第三视角，不能替代目标物视角，如果再次基于固定的偏航角yaw和俯仰角pitch来判别，势必会造成很大误差，甚至南辕北辙，因此亟需提供一种新的技术解决方案。

发明内容

为了解决在现有头部姿态估计技术中所存在的适用场景有限，不能适用于当目标物中心与相机坐标系原点不重合情况的问题，本发明目的在于提供一种判别人员关注目标物的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，不论目标物中心与相机坐标系原点是否重合，都可以基于现场采集的人脸图像且用较少的计算机资源，来判别人员是否关注目标物，实现远场景下关注点的估计。

第一方面，本发明提供了一种判别人员关注目标物的方法，包括：

获取人脸图像，其中，所述人脸图像包含有至少一个人员；

从所述人脸图像中，提取出所述人员的当前人脸姿态角和当前人脸多维数据；

根据人脸多维数据与人脸姿态角范围的对应关系，确定出与所述当前人脸多维数据对应的当前人脸姿态角范围，其中，所述人脸姿态角范围是指对应所述人脸多维数据能够关注到目标物的人脸姿态角区间；

当所述当前人脸姿态角位于所述当前人脸姿态角范围内时，判定所述人员在关注所述目标物。