[发明专利]基于安卓系统的头部运动检测方法

摘要

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。

主权项

1.一种基于安卓系统的头部运动检测方法，其特征在于，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。