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申请/专利权人：魔视智能科技(武汉)有限公司

摘要：本发明涉及人脸姿态估计技术领域，公开了一种驾驶员的人脸姿态预测方法及装置。其中，该方法包括：获取待测人脸图像；识别待测人脸图像中的多个关键点；对待测人脸图像进行对齐处理；确定出待测人脸图像对应的翻滚角；计算得到待测人脸图像的偏航角投影系数以及俯仰角投影系数；根据偏航角投影系数以及第一映射关系，计算出待测人脸图像中人脸的偏航角，并根据俯仰角投影系数以及第二映射关系，计算出待测人脸图像中人脸的俯仰角；将翻滚角、偏航角以及俯仰角确定为待测人脸图像的人脸姿态预测结果。通过实施本发明技术方案，大幅度降低了计算维度，而且在准确的特征点检测的前提下，提高了人脸姿态预估的准确性以及可靠性。

主权项：1.一种驾驶员的人脸姿态预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测人脸图像；识别所述待测人脸图像中的多个关键点，得到关键点集合；利用预先配置的参考关键点集合和所述关键点集合，对所述待测人脸图像进行对齐处理，得到处理后的标准关键点集合；基于所述参考关键点集合与所述关键点集合中对应的关键点之间的关系，确定出所述待测人脸图像对应的翻滚角；利用所述标准关键点集合中关键点的特征，计算得到所述待测人脸图像的偏航角投影系数以及俯仰角投影系数；根据所述偏航角投影系数以及所述偏航角投影系数和人脸姿态角度的第一映射关系，计算出所述待测人脸图像中人脸的偏航角，并根据所述俯仰角投影系数以及所述俯仰角投影系数和所述人脸姿态角度的第二映射关系，计算出所述待测人脸图像中人脸的俯仰角；将所述翻滚角、所述偏航角以及所述俯仰角确定为所述待测人脸图像的人脸姿态预测结果；其中，所述获取待测人脸图像之前，所述方法还包括：获取人脸姿态样本数据集合，其中，所述人脸姿态样本数据集合中包括标注人脸关键点和人脸姿态的多个人脸样本图像，不同部位通过不同个数的所述人脸关键点进行描述；从所述人脸姿态样本数据集合中，提取所述多个人脸样本图像的样本关键点标注集合和样本姿态角标注集合；所述样本关键点标注集合用于表征所述多个人脸样本图像的多个所述人脸关键点的坐标集合，所述样本姿态角标注集合用于表征所述多个人脸样本图像的多个所述人脸姿态对应的样本俯仰角和样本偏航角集合；针对所述人脸关键点中的特定关键点，对所述样本关键点标注集合中包括的所述特定关键点对应的多个样本坐标取第一坐标平均值，并将所述第一坐标平均值确定为所述特定关键点的参考关键点坐标；其中，所述特定关键点为所述人脸关键点中的任意一点；对所述样本姿态角标注集合中包括的所述多个人脸样本图像对应的多个人脸姿态角度取角度平均值，并将所述角度平均值确定为所述人脸姿态样本数据集合的参考姿态角度；其中，所述参考姿态角度包括偏航角参考姿态角度和俯仰角参考姿态角度；将多个所述参考关键点坐标和所述参考姿态角度确定为所述参考关键点集合；根据所述参考关键点集合，对所述人脸姿态样本数据集合中的所述多个人脸样本图像进行预处理，以消除所述多个人脸样本图像之间的尺度和位置差异，得到人脸关键点标准化集合；对所述人脸关键点标准化集合进行主成分分析，得到各个特征向量对应的主成分空间的变化方向和人脸姿态变化的对应关系，包括：根据所述人脸关键点标准化集合构建二维关键点矩阵；计算所述二维关键点矩阵的均值向量；将所述二维关键点矩阵减去所述均值向量，得到标准化关键点矩阵；对所述标准化关键点矩阵进行转置，得到所述标准化关键点矩阵的转置矩阵；基于所述转置矩阵、所述标准化关键点矩阵以及人脸姿态样本数据集合中的多个人脸样本图像的数量，计算得到所述二维关键点矩阵对应的协方差矩阵；对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值；所述特征向量用于表征所述人脸关键点标准化集合中的各个样本关键点在各个主成分空间的变化方向；所述特征值用于表征各个所述特征向量的权重系数；将所述特征值按照由大到小的顺序进行排序，得到排序结果；从所述排序结果中提取多个目标特征值，并确认与所述多个目标特征值对应的目标特征向量；对各个所述目标特征向量进行可视化分析，得到可视化分析结果；其中所述可视化分析结果用于表征所述目标特征向量对应的所述主成分空间的变化方向；根据所述可视化分析结果从所述目标特征向量中选取用于表征人脸偏航角变化方向的偏航角特征向量以及用于表征人脸俯仰角变化方向的俯仰角特征向量；其中，所述偏航角特征向量为所述多个目标特征值中数值最大的目标特征值所对应的目标特征向量；所述俯仰角特征向量为所述多个目标特征值中数值第二大的目标特征值所对应的目标特征向量；所述利用所述标准关键点集合中关键点的特征，计算得到所述待测人脸图像的偏航角投影系数以及俯仰角投影系数，包括：计算标准关键点集合和所述均值向量的差值；将所述差值和所述偏航角特征向量相乘，得到所述待测人脸图像的偏航角投影系数；将所述差值和所述俯仰角特征向量相乘，得到所述待测人脸图像的俯仰角投影系数。

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