[发明专利]基于面部朝向、面部表情及瞳孔追踪的注意力检测方法

说明书

本申请实施例提供了一种基于面部朝向、面部表情及瞳孔追踪的注意力检测方法，涉及风险评估技术领域，该方法包括提取出被评估者的人脸图像；确定人脸图像中的关键点坐标；依据关键点坐标、相机内参数矩阵和相机畸变参数确定被评估者的面部朝向角度；提取出被评估者的眼部区域图像；确定出被评估者的眼睛瞳孔位置；基于眼部区域图像和眼睛瞳孔位置确定出瞳孔偏转度参数；根据人脸图像的各像素点的像素值确定出表征积极/消极程度的第一表情参数和表征清醒/困倦程度的第二表情参数；基于面部朝向角度、瞳孔偏转度参数、第一表情参数和第二表情参数确定出与被评估者对应的注意力参数。本申请实施例提供的方法能够对被评估者的注意力进行准确评估。

技术领域

本文件涉及风险评估技术领域，尤其涉及一种基于面部朝向、面部表情及瞳孔追踪的注意力检测方法。

背景技术

注意力检测常常被广泛应用于各个领域，如在交通驾驶过程中驾驶员的注意力检测、教学过程中学生的注意力检测以及刑侦审讯环节中用于欺诈行为识别的注意力检测等。

目前，对于注意力的检测大都是基于被检测者面部朝向来进行检测分析的。然而，面部朝向仅能够反映被检测者关注某一事物的可能，往往并不能准确反映被监检测的注意力。

因此，如何提供一种有效的方案以提高注意力检测的准确性，已成为现有技术中一亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种基于面部朝向、面部表情及瞳孔追踪的注意力检测方法，用以解决现有技术存在的注意力检测的准确性低的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

本申请实施例提供了一种基于面部朝向、面部表情及瞳孔追踪的注意力检测方法，包括：

获取包含被评估者头像的目标图像帧；

从所述目标图像帧中提取出所述被评估者的人脸图像；

对所述人脸图像的像素值进行归一化处理；

将归一化处理后的所述人脸图像的各像素点的像素值作为预先训练的人脸关键点检测模型的输入进行运算，得到所述人脸图像中的多个关键点坐标，所述多个关键点坐标中包括眼部轮廓坐标；

依据所述多个关键点坐标、预置相机内参数矩阵和预置相机畸变参数确定出所述被评估者的面部朝向角度；

基于所述眼部轮廓坐标从所述人脸图像中提取出所述被评估者的眼部区域图像；

依据所述眼部区域图像确定出所述被评估者的眼睛瞳孔位置；

基于所述眼部区域图像和所述眼睛瞳孔位置确定出所述被评估者的瞳孔偏转度参数；

将归一化处理后的所述人脸图像的各像素点的像素值作为预先训练的面部情绪识别模型的输入进行运算，得到与所述被评估者对应的第一表情参数和第二表情参数，所述第一表情参数表征所述被评估者的积极/消极程度，所述第二表情参数表征所述被评估者的清醒/困倦程度；

基于所述面部朝向角度、所述瞳孔偏转度参数、所述第一表情参数和所述第二表情参数确定出与所述被评估者对应的注意力参数，所述注意力参数表征所述被评估者的注意力集中程度。

可选的，所述目标图像帧的格式为RGB格式，所述从所述目标图像帧中提取出所述被评估者的人脸图像，包括：

将所述目标图像帧的图像通道顺序转换为RGB；

将图像通道顺序转换为RGB后的所述目标图像帧缩放至第一指定尺寸；

将缩放至第一指定尺寸大小的所述目标图像帧进行归一化处理；

将归一化处理的所述目标图像帧的各像素点的像素值所构成的矩阵作为预先训练的人脸检测模型的输入进行运算，得到人脸边界点坐标；