[发明专利]一种面部自动定位系统

权利要求书

1.一种面部自动定位系统，其特征在于，包括：

用户机，用于获取医学影像，根据医学影像获取二维映射图像，并将二维映射图像传输到云端服务器；

云端服务器，用于接收二维映射图像，根据所述二维映射图像获取第一信息团和第二信息团，并将第一信息团和第二信息团传输到所述用户机，触发所述用户机根据所述第一信息团和所述第二信息团获取配准信息，并根据所述配准信息进行面部自动定位。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户机根据医学影像获取二维映射图像，包括：

所述用户机根据医学影像进行三维重建，获得三维结构；

将所述三维结构映射投影为二维映射图像。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，云端服务器通过以下方式实现根据所述二维映射图像获取第一信息团和第二信息团：

云端服务器对二维映射图像进行人脸检测，获得检测结果；

在检测结果为未检测到人脸的情况下，确定第一信息团为错误提示；

在检测结果为检测到人脸的情况下，确定第一信息团为检测到人脸；

根据所述第一信息团获取第二信息团。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，根据所述第一信息团获取第二信息团，包括：

在第一信息团为错误提示的情况下，触发人脸检测循环步骤，并在检测到人脸后停止循环；所述人脸检测步骤包括用户机调整三维结构的空间方向，将三维结构投影映射为二维映射图像，并传输到云端服务器进行人脸检测；

在第一信息团为检测到人脸的情况下，对二维映射图像进行多个特征点标记，并将多个特征点的坐标作为第二信息团。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，用户机调整三维结构的空间方向，包括：

所述用户机通过VTK工具包Camera类的Flip方法，将三维结构进行步长为90度的视角变换。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户机根据所述第一信息团和所述第二信息团获取配准信息，包括：

所述用户机接收到第一信息团为检测到人脸的情况下，将第二信息团进行解析，获取多个特征点的坐标；根据多个特征点坐标获取面部特征点；根据多个特征点坐标获取环状特征；将所述面部特征点和所述环状特征确定为配准信息。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，根据多个特征点坐标获取面部特征点，包括：

根据多个特征点坐标获取最小矩形；

对所述最小矩形进行扩展和移动，形成预设标准尺寸的面部特征区；

对所述面部特征区进行预设步长的采样，获得面部特征点。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，根据多个特征点坐标获取环状特征，包括：

获取多个特征点坐标中的横坐标最大值和最小值，以及纵坐标最大值和最小值；

将所述横坐标最大值和最小值，纵坐标最大值和最小值进行组合，获得四个点的坐标；

根据四个点的坐标对三维结构进行2D到3D法向量的切割，获取环状特征。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，根据所述配准信息进行面部自动定位，包括：

根据用户的面部特征点和CVH的面部特征点进行初步配准，获得与用户的三维结构空间方向一致的CVH初步配准头部三维结构；

根据用户的环状特征和CVH的环状特征对所述CVH初步配准头部三维结构进行二次配准，获得与用户的三维结构空间尺寸一致的CVH二次配准头部三维结构；所述CVH二次配准头部三维结构中各区域与用户的三维结构中各区域存在映射关系；所述CVH二次配准头部三维结构中各区域存在标签，所述标签为各区域的名称；

从所述标签中选取感兴趣区域，通过所述映射关系自动定位到所述用户的三维结构中对应的位置。

10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云端服务器端架构基于Python开源Django3框架，所述用户机开发端基于VS的Web Reference，通过Base64的编码解码技术将用户机的二维映射图像传输到云端服务器，并进行显示。