《计算机应用研究》|Application Research of Computers

一种基于单目视觉的实时人机测距系统研究

Real-time face to camera distancemeasurement system based on monocular vision

免费全文下载 (已被下载 次)  
获取PDF全文
作者 张帆,董秀成,王艺
机构 西华大学 四川省信号与信息处理重点实验室,成都 610039
统计 摘要被查看 次,已被下载
文章编号 1001-3695(2013)12-3866-04
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.12.091
摘要 为获取视觉交互系统中人机距离信息, 利用单摄像头检测人脸特征区域、完成人脸与摄像机距离测量。首先通过改进的AdaBoost算法快速检测并定位特征区域, 其次利用系统约束条件、摄像机标定原理和面积映射关系推导像距测量方程, 完成距离测量。通过规定距离实验, 证明了像距测量方程的可行性。复杂环境实验表明系统在复杂背景下有较好的鲁棒性, 但不同光照会影响测量精度。系统适应性实验验证了对多名待测者的普遍适用性, 但佩戴眼镜会影响测量的精度和实时性。测距系统在有效量程内有较高精度, 处理速度约为5 fps, 满足精度与实时性要求。
关键词 单目视觉;距离测量;特征提取;像距建模;图像处理
基金项目
本文URL http://www.arocmag.com/article/01-2013-12-091.html
英文标题 Real-time face to camera distancemeasurement system based on monocular vision
作者英文名 ZHANG Fan, DONG Xiu-cheng, WANG Yi
机构英文名 Key Laboratory of Signal & Information Processing in Sichuan Province, Xihua University, Chengdu 610039, China
英文摘要 To accomplish the face to camera distance measurement, this paper proposed a method by extracting characteristic region, calculating pixel-area, and constructing the pixel-distance mathematic model. To detect and locate the characteristic region fast, it improved the traditional AdaBoost algorithm. It derived a mathematic formula revealing the relationship between pixel-area and distance from the pinhole model, camera calibration and area mapping. The specific distance and system adaptive experiment verified the feasibility of proposed method and the general applicability of measuring system. The experiment results show that measuring system performance is robust under complicated environment, the accuracy is high within the range and the system operating frequency is about 5 frames per second.
英文关键词 monocular vision; distance measurement; features extraction; pixel-distance modeling; image processing
参考文献 查看稿件参考文献
  [1] 黄桂平, 李广云, 王保丰. 单目视觉测量技术研究[J] . 计量学报, 2004, 25(4):314-317.
[2] HSU Chen-chien, LU Ming-chil, WANG Wei-yen. Distance measurement based on pixel variation of CCD images[J] . ISA Trans, 2009, 48(1):389-395.
[3] LU Ming-chih, WANG Wei-yen, CHU Chun-yen. Image-based distance and area measuring systems[J] . IEEE Sensors Journal, 2006, 6(2):495-503.
[4] 王玮, 黄非非, 李见为. 采用LBP金字塔的人脸描述与识别[J] . 计算机辅助设计与图形学学报, 2009, 21(1):94-100.
[5] 陈文飞, 廖斌, 许雪峰, 等. 基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法[J] . 通信学报, 2011, 32(9):153-158.
[6] VIOLA P, JONES M. Robust real-time face detection[J] . Internatio-nal Journal of Computer Vision, 2004, 57(2):137-154.
[7] 张彦峰, 何佩琨. 一种改进的AdaBoost算法——M-Asy AdaBoost[J] . 北京理工大学学报, 2011, 31(1):64-68.
[8] 甘玲, 朱江, 苗东. 扩展Haar特征检测人眼的方法[J] . 电子科技大学学报, 2010, 39(2):247-250.
[9] 杜志军, 王阳生. 正面人脸图像中眼睛的定位算法[J] . 计算机辅助设计与图形学学报, 2009, 21(6):763-769.
[10] 艾娟, 姚丹, 郭跃飞. 基于块的眼睛定位方法[J] . 中国图象图形学报, 2007, 12(10):1841-1844.
[11] 郝明刚, 董秀成, 黄亚勤. 一种精确的人眼瞳孔定位算法[J] . 计算机工程, 2012, 38(8):141-143.
[12] 敬泽, 薛方正, 李祖枢. 基于单目视觉的空间目标位置测量[J] . 传感器与微系统, 2011, 30(3):125-127.
[13] 朝廷祥, 张志胜, 戴敏. 用于目标测距的单目视觉测量方法[J] . 光学精密工程, 2011, 19(5):1111-1117.
[14] ZHANG Zheng-you. A flexible new technique for camera calibration[J] . IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000, 22(11):1330-1334.
收稿日期
修回日期
页码 3866-3869
中图分类号 TP391.7
文献标志码 A