[发明专利]一种人脸图像采集的自适应控制方法有效
| 申请号: | 201610033772.4 | 申请日: | 2016-01-19 |
| 公开(公告)号: | CN105704368B | 公开(公告)日: | 2018-07-10 |
| 发明(设计)人: | 周文辉;王智;吴杰 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学中山学院 |
| 主分类号: | H04N5/232 | 分类号: | H04N5/232;G06K9/00;G06K9/20 |
| 代理公司: | 中山市科创专利代理有限公司 44211 | 代理人: | 夏士军 |
| 地址: | 528400 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种人脸图像采集的自适应控制方法,包括有机座,所述机座上设有至少两根竖直设置的竖向导轨,所述机座上设有竖向传动轴,所述竖向传动轴上套设有沿竖向导轨竖向滑动的竖向滑块,所述竖向滑块之间设有横向导轨,所述横向导轨上设有横向传动轴,所述横向传动轴上套设有沿横向导轨横向滑动的相机搭载台,所述相机搭载台上设有转动电机,所述转动电机转轴竖向设置,所述转动电机转轴上设有随转轴转动的相机,通过水平移动、垂直移动以及左右旋转相机摄像头的方式自动跟随人脸自适应控制摄像头,可以减少人工纠正的误差,更好地保证了所拍摄出来的照片满足证件照的要求,提高了使用者的舒适度。 | ||
| 搜索关键词: | 自适应控制 横向导轨 转动电机 相机 人脸图像采集 横向传动轴 竖向传动轴 摄像头 竖向导轨 竖向滑块 机座 上套 转轴 横向滑动 竖向滑动 竖向设置 竖直设置 转轴转动 自动跟随 左右旋转 搭载台 舒适度 有机座 证件照 人脸 拍摄 纠正 保证 | ||
【主权项】:
1.一种人脸图像采集的自适应控制方法,其步骤如下:a、控制器(10)控制相机拍摄初始图像,并输入到控制器(10)中,设定以初始图像左上角为原点o′,向右为x′轴正方向,向下为y′轴正方向,建立直角坐标系O′x′y′,在初始图像直角坐标系O′x′y′中建立人脸图像直角坐标系Oxy;b、基于Adaboost算法的人脸检测,检测训练部分中训练强分类器,设定n个训练样本(x1,y1),...,(xi,yi),..(xn,yn),yi可取0和1,yi=1代表人脸样本,yi=0代表非人脸样本,初始化权重ω:人脸样本的权重
其中m为人脸样本的个数,非人脸样本的权重
其中l为非人脸样本的个数,对于t=1:T,①权重归一化
②筛选出最优的弱分类器ht(xk,pk,fk,θk),其分类错误率为:
其中xk代表一个检测子窗口,pk指示不等号的方向,fk为特征,θk为阈值;③更新权值
其中
代表分类错误占分类正确的比例,其中ei可取0和1,当ei=0时,xi被正确分类;当ei=1时,xi被错误分类,最后的强分类器为:
其中
c、基于分级方案的人脸眼睛和嘴的定位:基于小波的特征图的特征值的计算,基于小波的特征图中第n个特征值Sal(n)的计算公式为:
其中权重ωk是分配给最大的不同尺度的小波系数,又是互惠的标准差系数,
为第k个小波系数,
为小波函数,f(n)为尺度大小2j的信号;权重ωk的计算公式为:
其中S为最大的小波系数在k层次的数量,
是在0≤z≤S内的最大系数,基于主成分分析的双眼区域的校对:由于双眼区域是一个矩形区域,所以双眼区域可以看成是由M个列向量组成,表示为Γ1,Γ2,..,ΓM,双眼区域样本的平均值为:
每个双眼区域与平均值的之间的差值为:φn=Γn‑Ψ (10)双眼区域的协方差矩阵为:
其中A=[φ1,φ2,...,φM],实际中直接计算矩阵C的特征向量的计算量很大,可以通过矩阵AAT的特征向量vn的定义来计算:ATAvn=λnvn (12)对公式(13)两边左乘矩阵A可得:AATAvn=Aλnvn (13)由公式(14)式可知,Avn是矩阵C的特征向量,于是,可以用特征向量μn来表示成M个样本的线性组合:
其中n=1,2,...,M,表示为Γ1,Γ2,..,ΓM的双眼区域投影到特征空间中:
其中n=1,2,...,M,Γn表示双眼区域中的第n个列向量;双眼区域的每个特征向量的权重组成一个向量:ΩT={ω1,ω2,...,ωn} (16)双眼区域与重构图像之间的平方差为:
由公式(18)计算平方差就可求出最小重构误差的双眼区域;基于眼睛模板的眼睛和嘴的定位:眼睛模板有三个方块组成,中心的黑块代表了在人眼中黑色的瞳孔,表示为B,这个黑色方块左右两侧为白色方块,分别表示为W1和W2;用来测量眼睛模板的相似函数SIM的定义为:
其中
为区域W1的强度的总和,
为区域W2的强度的总和,IB为区域B的强度的总和,β是一个避免分母为零的正数,人脸样本中Q个眼睛模板,最佳的眼睛位置(xbest,ybest)的定义如下:xbest=median(x1,x2,..xQ) (19)ybest=median(y1,y2,..yQ) (20)d、人脸图像中偏值的计算:水平偏距和垂直偏距的计算:设人脸图像直角坐标系O′x′y′的人脸图像窗口宽为width1,高为height1,初始图像的宽为width2,高为height2,坐标系Oxy的原点在坐标系O′x′y′为(facex,facey),坐标系Oxy相对坐标系O′x′y′的水平偏移量为Δw,垂直偏移量为Δh,因此最小的水平偏距Δlevelmin和垂直偏距Δverticalmin分别为:![]()
侧面偏转角度的计算:设左眼中心坐标为(x1,y1),右眼中心坐标为(x2,y2),嘴的中心坐标为(x3,y3),两只眼睛的水平距离为l,垂直距离为d,人脸图像侧面偏转时,鼻子下点水平线与左右两眼睛内点的距离分别为l1和l2,鼻子下点水平线与嘴内点的距离为l3;人脸图像的平面偏转角度α:
鼻子下点与左右两眼内点的角度差β1:
鼻子下点与嘴内点的角度差β2:
人脸图像的侧面偏转角度β:
e、控制器(10)控制相机搭载台(6)水平移动Δlevel1、垂直移动Δvertical1、转动电机(7)转动角度β,再控制相机拍摄。
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