人脸检测方法及装置
    31.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107977650A

    公开(公告)日:2018-05-01

    申请号:CN201711391527.1

    申请日:2017-12-21

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本申请提供一种人脸检测方法及装置,所述方法包括:确定摄像头采集的深度图中的深度连续区域,并在深度图对应的2D图中确定深度连续区域对应的2D图区域;根据深度连续区域中的深度值和2D图区域中的颜色值提取包含头部区域的第一ROI;合并重合的第一ROI,得到第二ROI;从深度图和2D图中截取第二ROI对应的RGB-D图,并根据RGB-D图中的深度值和颜色值回归人脸位置。本申请通过提取ROI进行人脸检测,无需对整幅图进行人脸检测,因此耗时较短,能够提升人脸检测速度。并且由真实人脸的鼻子与脸颊的高度不同可得,鼻子部分和脸颊部分在深度图中的深度值不同,因此通过深度图可以区分真实人脸还是照片。

    人机交互方法及装置
    32.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107967061A

    公开(公告)日:2018-04-27

    申请号:CN201711391520.X

    申请日:2017-12-21

    IPC分类号: G06F3/01 G06F3/0487 G06K9/00

    摘要: 本申请提供一种人机交互方法及装置,所述方法包括:在预设空间范围内采集一组连续的手势图像,并提取所述手势图像的手掌关键点;基于所述手掌关键点确定预设类型的手势模型数据;将所述手势模型数据与该预设类型对应的模板数据进行匹配;根据匹配得到的模板数据对应的触摸动作执行交互操作,从而实现精细手势动作的人机交互。并且本申请通过提取手势图像的手掌关键点实现用户与终端设备的交互操作,而无需限制用户与终端设备直接接触,提高了人机交互效率。

    基于AR的人机交互方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN107831890A

    公开(公告)日:2018-03-23

    申请号:CN201710943334.6

    申请日:2017-10-11

    IPC分类号: G06F3/01 G06F3/0484 G06K9/00

    摘要: 本发明提供一种基于AR的人机交互方法、装置及设备,其中,所述方法包括:采集当前增强现实技术AR场景中的一组动作数据;对所述动作数据进行特征提取,得到所述动作数据的第一特征;根据所述第一特征与多组样本操作数据的第二特征分别进行相似度比对,得到相似度比对结果;根据所述相似度比对结果确定一组样本操作数据;根据所述一组样本操作数据对应的关联动作执行预设的交互操作。本发明可以基于当前开发的一种界面交互程序实现多种人机交互方式,为相关开发者的开发以及用户的使用提供极大的便利,并且可以提高AR场景中的人机交互的智能化水平,满足用户需求。

    光点阵投影模组和深度相机

    公开(公告)号:CN109739027B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201910038363.7

    申请日:2019-01-16

    摘要: 本发明公开了一种光点阵投影模组和深度相机。包括:光源,用于提供预设的第一斑点图案;准直透镜,设置在所述光源的出光侧,以接收所述第一斑点图案并将所述第一斑点图案调制为准直第一斑点图案;达曼光栅,所述达曼光栅设置在所述准直透镜的出光侧,以接收所述准直第一斑点图案并将其复制扩展,以获得第二斑点图案;投影透镜,所述投影透镜设置在所述达曼光栅的出光侧,以接收所述第二斑点图案并将所述第二斑点图案按照预定比例投射至待测目标场景。采用达曼光栅进行点阵复制扩展,可以使得光点阵投影模组的衍射强度均匀性更好,因此,深度相机具有比较统一的深度测量指标,为后续应用开发提供了更高的自由度与更精确的基础参数值。

    散斑结构光投影模组及3D深度相机

    公开(公告)号:CN108957911B

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN201810961902.X

    申请日:2018-08-22

    IPC分类号: G03B15/02 G02B5/32 G03F7/00

    摘要: 本发明涉及3D形貌测量领域。本发明实施例提供一种散斑结构光投影模组及3D深度相机,其中散斑结构光投影模组包括:阵列光源,用于发射对应第一斑点图案的激光光束;准直透镜,用于将所述激光光束调制为对应第一斑点图案的准直光束;全息光学元件,用于调制扩展所述准直光束以形成第二斑点图案,并将所述第二斑点图案投射至待测场景物体上,其中所述全息光学元件是通过激光干涉曝光加工制作而成的。由此,采用了通过激光干涉曝光加工而成的全息光学元件,无鬼线干扰问题并减少了杂散背景光;另外,相比于刻蚀工艺制作,激光干涉制作能够更加高效且成本更低。

    人脸关键点检测方法和人脸关键点检测装置

    公开(公告)号:CN108615016B

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN201810398555.4

    申请日:2018-04-28

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明公开了一种人脸关键点检测方法和装置。包括获取当前用户的人体深度图像并提取人体深度图像中的人脸深度图像;根据人脸深度图像,生成初始三维人脸点云并对其进行预处理,消除初始三维人脸点云中的噪点和/或空洞,并进行归一化处理,以获得中间三维人脸点云并根据其检测人脸鼻尖点;根据人脸鼻尖点,将中间三维人脸点云进行姿态矫正,以获得目标三维人脸点云;根据预设的巴塞尔人脸模型与目标三维人脸点云,建立优化模型,并根据优化模型生成拟合三维人脸图像;根据拟合三维人脸图像,确定人脸关键点。本发明的检测方法可以提高精确度,能够得到精准的人脸关键点的位置。

    基于多地图融合的位姿优化方法及位姿优化系统

    公开(公告)号:CN107862720B

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201711200599.3

    申请日:2017-11-24

    IPC分类号: G06T7/80 G06T5/50

    摘要: 本发明公开了一种基于多地图融合的位姿优化方法及系统。方法包括:分别对多个相机的广角镜头进行标定,获得多个相机的广角镜头的标定参数;根据标定参数,对与该标定参数相对应地广角镜头的广角图像进行矫正,获得正常视角图像;将多个相机放置于世界坐标系中的相同坐标位置处并初始化;跟踪并获取每个相机运动时的正常视角图像,计算得到每个相机的关键帧位姿,生成关键帧位姿集合;对关键帧位姿集合中的每一个关键帧位姿进行优化处理,生成优化关键帧位姿集合,并根据优化关键帧位姿集合,生成融合地图。因此,可以使得多个相机的位姿统一到同一坐标系下,以建立相同的地图,从而可以将多个地图进行融合。

    基于深度图的地面检测方法及装置

    公开(公告)号:CN108460333B

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201810052737.6

    申请日:2018-01-19

    IPC分类号: G06K9/00 G01C11/00

    摘要: 本申请提供一种基于深度图的地面检测方法及装置,方法包括:根据当前深度图中点的深度值筛选出第一样本点;确定第一样本点的空间坐标,并根据当前重力加速度信息和空间坐标确定第一样本点的空间高度;在第一样本点中根据空间高度筛选出第二样本点;根据第二样本点的空间坐标确定最优地面方程;利用最优地面方程确定深度图中的地面点。由于重力加速度信息不受深度相机姿态的影响,因此根据空间高度筛选的样本点不受深度相机姿态的影响,从而本案适用于各种相机姿态,且适用于存在较多平面干扰物场景的检测;由于经过二次筛选的样本点的准确度高,因此地面检测精度高;由于本案不过分依赖深度值,因此计算复杂度低,且可在不同硬件上运行。

    物体运动姿态图像的合成方法及系统

    公开(公告)号:CN109215128B

    公开(公告)日:2019-12-24

    申请号:CN201810901189.X

    申请日:2018-08-09

    IPC分类号: G06T17/20 G06K9/00

    摘要: 本发明涉及图像处理领域。本发明一实施例提供一种物体运动姿态图像的合成方法及系统,其中所述物体运动姿态图像的合成方法包括:构建关于目标物体的三维模型,其中该三维模型内置有骨架,且该骨架配置有对应不同骨架位置的骨架节点;根据预定的自由度驱动函数和所述骨架节点生成自由度,并基于所述自由度驱动所述三维模型运动;以及基于针对在运动状态下的所述三维模型的投影图像,合成关于所述目标物体的运动姿态图像。由此,利用了骨架驱动运动模型的方式,可以在已知物体姿态参数的情况下反向自动合成其图像数据,能在低成本的条件下大幅度降低采集和标定数据的工作量。

    人脸特征点检测方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN107045631B

    公开(公告)日:2019-12-24

    申请号:CN201710378459.9

    申请日:2017-05-25

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明提供一种人脸特征点检测方法、装置及设备,其中,所述方法包括:获取目标对象的二维图像、所述二维图像对应的深度图像、所述目标对象的三维人脸模型以及用于表示所述三维人脸模型与所述二维图像的特征点映射关系的映射矩阵;对所述二维图像进行人脸位置检测,以获取所述二维图像上的人脸位置;通过预先训练的级联回归器分别对所述映射矩阵、所述三维人脸模型以及所述人脸位置进行迭代运算,以确定满足迭代终止条件的映射矩阵、三维人脸模型以及人脸位置,进而根据确定的映射矩阵、三维人脸模型以及人脸位置确定所述二维图像上的人脸特征点位置。利用本发明提供的人脸特征点检测方法可提高人脸特征点识别的准确性,降低误检率。