[发明专利]一种机器人实时表情模仿方法及装置在审
申请号: | 202310533038.4 | 申请日: | 2023-05-11 |
公开(公告)号: | CN116597484A | 公开(公告)日: | 2023-08-15 |
发明(设计)人: | 海嘉伟;张子洵;俞奇;徐欣;朱永同;袁野;刘娜;李清都 | 申请(专利权)人: | 上海卓益得机器人有限公司 |
主分类号: | G06V40/16 | 分类号: | G06V40/16;B25J9/16;G06V10/766 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 廖慧琪 |
地址: | 200000 上海市杨浦*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 机器人 实时 表情 模仿 方法 装置 | ||
1.一种机器人实时表情模仿方法,其特征在于,包括:
实时获取待检测人脸图像的当前帧,利用预设的人脸关键点检测模型识别出所述待检测人脸图像中若干个人脸的所有关键点位置;
根据所述所有关键点位置确定所述待检测人脸图像中的待模仿人脸;
将待检测人脸图像的当前帧与上一帧作对比,获取待模仿人脸的所有关键点坐标的变换趋势和变换比例;
根据所述变换趋势调整机器人的头部转动角度,以使待模仿人脸始终处于人脸检测区域中;
根据所述变换比例,计算控制所述机器人的若干个舵机的转动角度和运行时间;
根据所述若干个舵机的转动角度和运行时间控制所述机器人的若干个舵机进行移动,以使所述机器人对待模仿人脸进行实时表情模仿。
2.根据权利要求1所述的机器人实时表情模仿方法,其特征在于,所述利用预设的人脸关键点检测模型识别出所述待检测人脸图像中若干个人脸的所有关键点位置,具体为:
利用预设的人脸关键点检测模型,将待检测人脸图像输入至所述人脸关键点检测模型的主干网进行特征提取;
将提取出的特征与所述人脸关键点检测模型内保存的特征进行相似性判断,并进行回归分析得出所述待检测人脸图像中若干个人脸的所有关键点位置。
3.根据权利要求1所述的机器人实时表情模仿方法,其特征在于,所述根据所述所有关键点位置确定所述待检测人脸图像中的待模仿人脸,具体为:
利用预设的人脸距离检测模型,将待检测人脸图像和所述待检测人脸图像的所有关键点位置输入至所述人脸距离检测模型的主干网;
在所述人脸距离检测模型的主干网中获取待检测人脸图像中所有关键点的深度信息;
根据所述待检测人脸图像中所有关键点的深度信息确定与机器人距离最近的人脸,并将所述与机器人距离最近的人脸确定为待模仿人脸。
4.根据权利要求3所述的机器人实时表情模仿方法,其特征在于,所述人脸检测区域,具体为:
在确定待模仿人脸后,在待检测人脸图像中设置人脸检测区域,以使待模仿人脸处于人脸检测区域内。
5.根据权利要求1所述的机器人实时表情模仿方法,其特征在于,所述根据所述变换趋势调整机器人的头部转动角度,以使待模仿人脸始终处于人脸检测区域中,具体为:
根据所述变换趋势获取待模仿人脸与人脸检测区域的边框的位置偏移量;
根据所述位置偏移量调整机器人的头部转动角度。
6.根据权利要求1所述的机器人实时表情模仿方法,其特征在于,所述根据所述变换比例,计算控制所述机器人的若干个舵机的转动角度和运行时间,具体为:
根据所述变换比例,将所述机器人的若干个舵机进行归一化;
将所述变换比例映射到舵机角度的变化,计算控制所述机器人的若干个舵机的转动角度和运行时间。
7.根据权利要求6所述的机器人实时表情模仿方法,其特征在于,在所述根据所述变换比例,计算控制所述机器人的若干个舵机的转动角度和运行时间前,还包括:
将所述变换比例映射在虚拟坐标系中进行卡尔曼滤波和平滑处理,消除变换比例的高频部分。
8.根据权利要求1所述的机器人实时表情模仿方法,其特征在于,所述机器人的若干个舵机包括左额头舵机、右额头舵机、左眨眼舵机、右眨眼舵机、左眉毛舵机、右眉毛舵机、左眼竖舵机、右眼竖舵机、左眼平舵机、右眼平舵机、左微笑舵机、右微笑舵机、摇头舵机、张嘴舵机、点头舵机和摆头舵机。
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