基于TOF模组的快速人脸脸模采集方法以及快速人脸脸模采集装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110276290A(43)申请公布日2019.09.24(21)申请号201910524553.X(22)申请日2019.06.17(71)申请人深圳市繁维科技有限公司地址518000广东省深圳市南山区桃源街道同富裕工业城11栋2楼(72)发明人周建华徐渊周光泽姚浩东(74)专利代理机构深圳市赢源知识产权代理事务所(普通合伙)44590代理人苏迎(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06T5/00(2006.01)G06T5/20(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图9页(54)发明名称基于TOF模组的快速人脸脸模采集方法以及快速人脸脸模采集装置(57)摘要本申请提供基于TOF模组的快速人脸脸模采集方法以及快速人脸脸模采集装置，其包括：通过TOF模组发射设定波长的激光信号，获取TOF模组当前视场内的点云；根据深度图判断视场内的是否存在人脸；如果判断到视场内存在人脸，则通过2D幅度图确定视场内的人脸区域，保留人脸区域内的点云；判断人脸区域内是否存在孔洞，如果人脸区域内存在孔洞，则修复人脸区域内的孔洞；将修复后的人脸区域内的点云按照设定模板进行三角化以形成人脸模型。本申请能够通过TOF模组在前端采集数据免去了像传统结构光采集数据需要的大量前期运算，能够快速实现建模，并且修复人脸模型中的孔洞，修复效果良好，还能够轻易实现较远距离的人脸模型建立，大大增加了系统适用性。CN110276290ACN110276290A权利要求书1/2页1.一种基于TOF模组的快速人脸脸模采集方法，其特征在于，其包括：通过所述TOF模组发射设定波长的激光信号，获取所述TOF模组当前视场内的点云，并且获取深度信息和幅度信息，并根据所述深度信息形成深度图，根据所述幅度信息形成2D幅度图；根据所述深度图判断所述视场内的是否存在人脸；如果判断到所述视场内存在所述人脸，则通过所述2D幅度图确定所述视场内的人脸区域，保留所述人脸区域内的点云；判断所述人脸区域内是否存在孔洞，如果所述人脸区域内存在孔洞，则修复所述人脸区域内的孔洞；将修复后的所述人脸区域内的点云按照设定模板进行三角化以形成所述人脸模型。2.如权利要求1所述的快速人脸脸模采集方法，其特征在于，在所述获取TOF模组接收激光信号的反射信号后输出的深度信息和幅度信息的步骤之后还包括步骤：对所述点云进行数据预处理，其中，所述数据预处理包括：时域中值滤波、高斯滤波以及中值滤波中的至少一种。3.如权利要求1所述的快速人脸脸模采集方法，其特征在于，在所述根据深度图判断视场内的是否存在人脸的步骤中，包括：预先训练好用于人脸识别的SVM模型，其中，所述SVM模型是基于包含人脸图像的深度信息中的HOG特征训练得到的；提取所述TOF模组当前获取到的深度图的HOG特征，通过所述SVM模型判断所述视场内是否存在人脸。4.如权利要求1所述的快速人脸脸模采集方法，其特征在于，在所述通过2D幅度图确定视场内的人脸区域，保留人脸区域内的点云的步骤中，包括：通过dnn深度学习网络提取所述2D幅度图中脸部轮廓的关键点；根据所述脸部轮廓的关键点拟合得到ROI区域作为所述人脸区域；保留所述人脸区域中的点云。5.如权利要求1所述的快速人脸脸模采集方法，其特征在于，在所述修复所述人脸区域内的孔洞的步骤中，包括：通过sobel算子提取所述深度图中的每个像素点在X方向和Y方向上的梯度值；遍历所述人脸区域的点云，当发现所述人脸区域某个位置的点云出现缺失时，则认为所述人脸区域的该位置存在孔洞；判断所述人脸区域的孔洞的当前像素点在所述X方向和Y方向上的梯度值大小，当所述像素点在所述X方向上的梯度值大于所述Y方向上的梯度值时，则选取当前所述像素点在所述X方向上的前一个位置的相邻像素点的深度信息和幅度值填充至当前所述像素点，否则，当所述像素点在Y方向上的梯度值大于X方向上的梯度值时，则选取当前所述像素点在所述Y方向上的前一个位置的相邻像素点的深度信息和幅度值填充至当前所述像素点。6.如权利要求1所述的快速人脸脸模采集方法，其特征在于，在所述修复人脸区域内的孔洞的步骤之后，还包括：对所述人脸区域的点云进行过滤以去除所述人脸区域边缘部分的尖锐点和突出点。7.如权利要求6所述的快速人脸脸模采集方法，其特征在于，在所述对人脸区域的点云2CN110276290A权利要求书2/2页进行过滤的步骤中包括：设置圆柱体区域，其中，以所述人脸区域中设定位置的点云拟合成直线作为圆柱体区域的轴线，以所述轴线上的设定点作为所述轴线的中点，以设定半径作为所述圆柱体区域的半径、以设定高度作为所述圆柱体区域的高度以形成所述圆