[发明专利]基于RGBD人脸检测的机器人自动跟踪方法和系统

说明书

本发明涉及一种基于RGBD人脸检测的机器人自动跟踪方法和系统，其中，所述系统包括：RGBD摄像头、图像算法处理平台、机器人运动控制单元；所述RGBD摄像头用于采集人体的RGB图像和深度图像，用于对人体上半身和人脸图像的识别；所述图像算法处理平台用于接收RGBD摄像头采集的人体图像，并通过算法处理，实现对人体的人脸识别，并计算出机器人距离人脸的距离；所述机器人运动控制单元通过图像算法处理平台得出人脸在纵向前进后退距离，控制机器人跟据距离变化信息跟随人脸的移动而移动。本发明解决人脸跟踪准确率及人脸纵向精准测距问题，使机器人跟随人脸移动的准确率更高、类人功能更强。

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种基于RGBD人脸检测的机器人自动跟踪方法和系统。

背景技术

随着计算机科学和自动控制技术的发展，越来越多的智能机器人出现在生产生活中，视觉系统作为智能机器人系统中一个重要的子系统，也越来越受到人们的重视。智能机器人视觉系统以人的智能行为能力为蓝本，实现机器人对环境知觉组织、复杂场景适应、交互与协作、概念形成与整合、知识获取与推理、自主认知与高级决策、类人智能行为等角度，展开机器人的智能性开发。人脸检测跟随时机器人智能化的一部分，主要用于快速准确的人脸检测和跟踪，使得人与机器的交流中得到更好的体验。

国内专利CN103093212A公开了一种基于人脸检测和跟踪截取人脸图像的方法和装置，该系统包括检测模块、跟踪模块、判断模块和截取模块，采用级联分类器对待检测图像进行人脸检测；当检测到人脸目标时，使用均值跟踪算法对人脸目标进行人脸跟踪；当人脸目标离开检测区域时，在各个帧上根据目标的位置判断同一帧内的人脸检测与人脸跟踪是否对应同一个人脸目标，选出人脸检测与人脸跟踪对应同一个人脸目标的各个帧；在选出的各个帧中，计算同一帧内人脸检测的窗口与人脸跟踪的窗口的重合度，将重合度最大的帧上人脸检测得到的人脸图像作为截取的人脸图像；本发明的不足之处在于它是单一使用级联分类器，分类器误检测会很高，不利于在复杂环境中使用，使用的2D摄像机，没有图像深度信息这样当人脸前进和后退时只能粗劣的估算出大小，不能测量出前进后退的实际距离。

国内专利CN101477616公开了一种人脸检测与追踪方法，通过计算机或具计算能力的微处理器执行此人脸检测与追踪方法，以识别图像画面中的人脸及其所在位置，采用人脸检测，在每帧画面进行人脸追踪，记录人脸位置，在间隔数帧画面后，在已发现的人脸所在位置的条件下，再次对图像画面进行一次人脸检测，以便能快速地寻找到其它可能新加入的人脸，本发明由于其采用的是间数帧后重新检测的方法，当检测目标运动过快的时候就会丢失跟踪的目标。

因此，现有技术需要改进。

发明内容

本发明公开了一种基于RGBD人脸检测的机器人自动跟踪方法和系统，用以使机器人跟随人脸移动的准确率更高、类人功能更强。

一方面，本发明实施例提供的一种基于RGBD人脸检测的机器人自动跟踪方法，包括：

获取人体样本图像数据，通过人体样本图像检测分类器的技术指标；

使级联用分类器进行人体上半身检测，并使用深度图像数据进行数值分析，对检测人体图像进行确认；

使用级联分类器在对人体上半身进行检测的图像中，使用融入图像深度信息方法进行人脸检测，直至检测到人脸，并对检测的人脸图像进行确认，所述级联分类器是指将多个强分类器连接在一起进行操作，所述强分类器是由多个弱分类器加权组成；

检测到人脸区域后，使用控制模块，在深度图像提取对应的区域做距离运算，得到人与机器人之间的精确距离。

在基于本发明上述基于RGBD人脸检测的机器人自动跟踪方法的另一个实施例中，所述获取人体样本图像数据，通过人体样本图像检测分类器的技术指标包括：