[发明专利]一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法

说明书

本发明提供一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法，包括：S1首次处理坐姿计算模块；S2注册标准坐姿；S3判断注册是否成功？若否，进行S2；若是，进行S4；S4再次处理坐姿计算模块；S5对比实时坐姿和标准坐姿数据；S6判断偏差是否超过阈值？若否，进入S4；若是，进行S7；S7判断状态持续时间是否超过指定周期？若否，进入S4，若是，进行S8；S8判断有无目标：对人脸计数累加器判断，若人脸计数累加器不大于1，则在检测周期内没有检出人脸，判定没有目标人物在检测器检测范围内，进行S9；S9坐姿异常报警；S10再一次处理坐姿计算模块；S11再一次对比实时坐姿和标准坐姿数据；S12判断坐姿是否达到标准？若否，进入S9；若是，则取消报警，进入S4。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种解决坐姿检测中检测器前无目标时产生误报的方法。

背景技术

随着科技的不断发展，特别是计算机视觉技术的发展，人脸识别技术广泛应用于信息安全、电子认证等各个领域，图像特征提取方法具有良好的识别性能。其中，坐姿检测也是识别领域的一个重要内容。在现有技术中，包括有1、基于超声波、激光线等测量人与传感器间距离，并以此判断坐姿是否标准。2、基于普通图像传感器，获取人脸角度、人形姿态等特征数据，并与预先设定的标准姿态特征数据匹配进而判断坐姿是否异常。

但是在现有技术中，存在以下缺陷：

1、基于激光线、超声波检测人与检测装置间的距离，并根据检测结果进行判断人的坐姿是否正确，该方法对于大幅度的姿态变化检测效果可以，但是针对侧脸、歪头等局部不健康的坐姿无法做出准确判断，而且这些方法使用的超声波和激光线，人长时间处在这些放射性环境下对身体健康有害。

2、专利CN102096801A基于图像的信息，通过获取人脸的倾斜角，眼镜区域面积差、头肩曲线差，并与初始获取的标准数据做差超过预设阈值即为坐姿异常，因该方法中只解决待检测目标处在检测范围内坐姿正常和异常的区别，并没有解决待检测目标离开检测范围内的情况，此时会导致检测器判断异常触发坐姿异常报警，影响使用体验。

3、专利CN110334631A基于人脸检测和二值运算的坐姿检测，利用adaboost人脸检测算法定位标准坐姿头部位置，并设置容限作为标准，检测目标头部位置是否超过该标准容限作为坐姿异常评判标准。因基于adboost等浅层人脸检测算法或深度CNN人脸检测算法，对人脸检测能力有一定限度，当人脸角度过大或应用环境复杂会导致人脸检测算法无法检出人脸，影响后续判断，该种情况同待检测目标正常离开检测范围时无人脸检测输出情况相同无法区分，因此会导致误报产生，影响使用体验。

现有技术中的常用术语包括：

1、人脸检测模块：输入一张包含有完整人脸的图像，人脸检测模块会返回图像中人脸的边界框(boundingbox)坐标。

2、人脸空间角度：由人脸的pitch、yaw、roll三个角度组成，其中，pitch是围绕y轴旋转；yaw是围绕z轴旋转；roll是围绕x轴旋转。对pitch、yaw、roll解释如图3所示。

3、人脸角度检测模块：输入一张人脸ROI数据的灰度图像，获取人脸的空间角度，其中，ROI(region of interest)，感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。

4、人脸计数累加器：当人脸检测模块检测出人脸时人脸计数累加器进行加1运算。

5、未检出人脸计数累加器：当人脸检测模块没有检出人脸时未检出人脸计数累加器加1运算。

6、坐姿信息：有人脸的空间角度、人脸的空间位置信息、人脸计数累加器、未检出人脸计数累加器。

7、标准坐姿信息：人在以标准姿态坐在桌子前或其他位置时有本发明采集的一组或多组坐姿信息。