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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市即構科技有限公司申請的專利一種基于視頻流的頭部姿態(tài)方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115909444B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211405035.4，技術領域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權一種基于視頻流的頭部姿態(tài)方法及裝置是由吉祥設計研發(fā)完成，并于2022-11-10向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于視頻流的頭部姿態(tài)方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于視頻流的頭部姿態(tài)方法，包括：S1：獲取輸入視頻文件中包含人臉的當前待測幀的原始圖像；S2.對原始圖像中的人臉區(qū)域進行檢測并截取，得到初始人臉圖像；S3：將初始人臉圖像輸入超輕量人臉關鍵點模型，獲得對齊人臉圖像；S4：將對齊人臉圖像送入人臉判斷模型，判斷對齊人臉圖像中是否含有人臉；S5：將對齊人臉圖像輸入人臉關鍵點輪廓模型，獲得高清人臉檢測框的位置坐標以及頭部姿態(tài)結果；S6：獲取相鄰下一幀的原始圖像，根據(jù)當前幀圖像的高清人臉檢測框的位置坐標截取相鄰下一幀圖像的初始人臉圖像。本申請的頭部姿態(tài)方法對原始圖像進行一次人臉檢測，計算相似變換矩陣及其旋轉角度，提高頭部姿態(tài)算法的速度。

本發(fā)明授權一種基于視頻流的頭部姿態(tài)方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于視頻流的頭部姿態(tài)方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.獲取輸入視頻文件中包含人臉的當前待測幀的原始圖像； S2.對所述原始圖像中的人臉區(qū)域進行檢測并截取，得到初始人臉圖像； S3.將所述初始人臉圖像輸入超輕量人臉關鍵點模型，對所述初始人臉圖像進行對齊處理，獲得對齊人臉圖像； S4.將所述對齊人臉圖像送入人臉判斷模型，判斷所述對齊人臉圖像中是否含有人臉，若是，則進行下一步驟，若否，則返回步驟S1； S5.將所述對齊人臉圖像輸入人臉關鍵點輪廓模型，對所述對齊人臉圖像進行高清處理，獲得高清人臉檢測框的位置坐標以及頭部姿態(tài)結果； 步驟S5具體包括如下內(nèi)容： S51.將對齊人臉圖像輸入人臉關鍵點輪廓模型，輸出人臉的第一高精度人臉關鍵點坐標集合及頭部姿態(tài)估計結果，其中，x是人臉頭部姿態(tài)繞X軸的旋轉角度，y是人臉頭部姿態(tài)繞Y軸的旋轉角度，z是人臉頭部姿態(tài)繞Z軸的旋轉角度； S52.基于相似變換矩陣M1的逆矩陣，將第一高精度人臉關鍵點坐標集合中的各個關鍵點坐標進行坐標逆變換，獲得人臉在原始圖像上的第二高精度人臉關鍵點坐標集合及相似變換矩陣的旋轉角度； S53.通過計算第二高精度人臉關鍵點坐標集合中橫坐標和縱坐標的最大、最小值，確定原始圖像上的第三人臉檢測框的位置坐標； S54.對原始圖像按比例放大，通過第三人臉檢測框的位置坐標計算高清人臉檢測框的位置坐標及頭部姿態(tài)結果，其中Z=+，Z是高清人臉檢測框頭部姿態(tài)繞Z軸的旋轉角度； S6.獲取所述視頻文件中相鄰下一幀的原始圖像，根據(jù)當前幀圖像的所述高清人臉檢測框的位置坐標，截取相鄰下一幀圖像的初始人臉圖像； 重復執(zhí)行步驟S3-S6，依次輸出在后連續(xù)幀圖像的高清人臉檢測框以及頭部姿態(tài)結果。

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