[发明专利]基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法，其特征在于，包括：

获取包含人脸信息的视频图像，将所述视频图像与预先存储的若干帧视频图像合并，得到待处理图像序列；

通过预设的人脸检测算法和稳像算法确定出所述待处理图像序列中每帧视频图像中的人脸位置；

根据所述每帧视频图像中的人脸位置对所述待处理图像序列进行归一化处理，在归一化处理后的待处理图像序列中提取出人脸图像，并根据所述人脸图像得到脸部局部图像矩阵；

利用预设的视频放大算法放大所述脸部局部图像矩阵的颜色变化，得到放大后的脸部局部图像序列；

对所述放大后的脸部局部图像序列进行信号处理，得到人体体征；

根据所述每帧视频图像中的人脸位置对所述待处理图像序列进行归一化处理，在归一化处理后的待处理图像序列中提取出人脸图像，并根据所述人脸图像得到脸部局部图像矩阵，包括：

采用预设的特征点提取算法提取所述待处理图像序列中每帧视频图像的特征点，对所述待处理图像序列中不属于人脸位置的特征点的亮度进行归一化处理，得到每帧视频图像的亮度归一化系数；

根据第i帧视频图像的亮度归一化系数对第i帧视频图像进行调整，得到归一化调整后的第i帧视频图像，所述第i帧视频图像为待处理图像序列中的任意一帧视频图像；

在归一化调整后的第i帧视频图像中根据第i帧视频图像中的人脸位置提取人脸图像；

调整所述人脸图像，以使在所有视频图像中提取出的人脸图像大小相同；

根据调整后的人脸图像得到脸部局部图像矩阵。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法，其特征在于，通过预设的人脸检测算法和稳像算法确定出所述待处理图像序列中每帧视频图像中的人脸位置，包括：

利用预设的人脸检测算法对所述待处理图像序列中的每帧图像进行人脸检测，得到初步的人脸位置；

通过预设的稳像算法对所述初步的人脸位置进行修正，得到每帧图像的人脸位置。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法，其特征在于，利用预设的视频放大算法放大所述脸部局部图像矩阵的颜色变化，得到放大后的脸部局部图像序列，包括：

对所述脸部局部图像矩阵序列进行多层降采样，并对最后的降采样结果进行带通滤波；

将带通滤波后的结果进行放大，得到放大后的信息；

通过与所述多层降采样相同层级的升采样过程将所述放大后的信息嵌入脸部局部图像序列，得到放大后的脸部局部图像序列。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉的非接触式人体体征检测方法，其特征在于，还包括：

显示所述人体体征的结果。

5.一种基于机器视觉的非接触式人体体征检测装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取包含人脸信息的视频图像，将所述视频图像与预先存储的若干帧视频图像合并，得到待处理图像序列；

人脸检测模块，用于通过预设的人脸检测算法和稳像算法确定出所述待处理图像序列中每帧视频图像中的人脸位置；

脸部局部图像确定模块，根据所述每帧视频图像中的人脸位置对所述待处理图像序列进行归一化处理，在归一化处理后的待处理图像序列中提取出人脸图像，并根据所述人脸图像得到脸部局部图像矩阵；

放大模块，用于利用预设的视频放大算法放大所述脸部局部图像矩阵的颜色变化，得到放大后的脸部局部图像序列；

信号处理模块，用于对所述放大后的脸部局部图像序列进行信号处理，得到人体体征；

所述脸部局部图像确定模块具体用于：

采用预设的特征点提取算法提取所述待处理图像序列中每帧视频图像的特征点，对所述待处理图像序列中不属于人脸位置的特征点的亮度进行归一化处理，得到每帧视频图像的亮度归一化系数；

根据第i帧视频图像的亮度归一化系数对第i帧视频图像进行调整，得到归一化调整后的第i帧视频图像，所述第i帧视频图像为待处理图像序列中的任意一帧视频图像；

在归一化调整后的第i帧视频图像中根据第i帧视频图像中的人脸位置提取人脸图像；

调整所述人脸图像，以使在所有视频图像中提取出的人脸图像大小相同；

根据调整后的人脸图像得到脸部局部图像矩阵。