(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210649441.9 (22)申请日 2022.06.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114743252 A (43)申请公布日 2022.07.12 (73)专利权人 中汽研汽车检验中心 （天津） 有限 公司 地址 300300 天津市东 丽区先锋 东路68号 主楼526室 专利权人 中国汽车技 术研究中心有限公司 (72)发明人 吴志新　刘志新　范正奇　陈弘　 刘海　刘伟东　解明浩　郝烨　 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/46(2022.01) (56)对比文件 CN 114550278 A,202 2.05.27 CN 10187 7055 A,2010.1 1.03 CN 111402391 A,2020.07.10 CN 110826372 A,2020.02.21 CN 113111690 A,2021.07.13 CN 112308043 A,2021.02.02 US 2015039552 A1,2015.02.0 5 卢宗杰.基 于人脸特 征点的头 部位姿检测及 运动跟踪 控制研究. 《中国优秀博硕士学位 论文 全文数据库(硕士) 医药卫 生科技辑》 .2020,(第 2期), 审查员 杨欢 (54)发明名称 用于头部模 型的特征点筛选方法、 设备和存 储介质 (57)摘要 本发明涉及测量技术领域， 公开了一种用于 头部模型的特征点筛选方法、 设备和存储介质。 该方法包括： 针对预设头部模型的原始图像进行 预处理， 获得目标图像， 所述预设头部模型用于 汽车碰撞 假人； 基于目标图像确定头部基准面和 基准线； 结合头部基准面和基准线， 按照三停五 部的比例关系进行面部区域划分， 获得多个面部 子区域； 按照预设选取条件从所述多个面部子区 域中确定初始特征点； 至少结合预设头部模型缺 失的面部部位对初始特征点进行筛选， 获得多个 特征点集， 不同的特征点集用于描述头面部不同 部位的特征。 本实施例能够快速得到测量所需要 的头部特征点， 为设计面貌与尺 寸符合中国人特 征的仿生 假人头部模型提供指导。 权利要求书2页 说明书12页 附图18页 CN 114743252 B 2022.09.16 CN 114743252 B 1.一种用于 头部模型的特 征点筛选方法， 其特 征在于， 包括： 针对预设头部模型的原始图像进行预处理， 获得目标图像， 其中， 所述预设头部模型用 于汽车碰撞假人； 基于所述目标图像确定 头部基准面和基准线； 结合所述头部基准面和基准线， 按照三停五部的比例关系进行面部区域划分， 获得多 个面部子区域； 按照预设选取 条件从所述多个面部 子区域中确定初始特 征点； 至少结合所述预设头部模型缺失的面部部位对所述初始特征点进行筛选， 获得多个特 征点集， 其中， 不同的所述特 征点集用于描述头面部不同部位的特 征； 所述至少结合所述预设头部模型缺失的面部部位对所述初始特征点进行筛选， 获得多 个特征点集， 包括： 将所述初始特征点中属于所述预设头部模型缺失的面部部位的特征点剔除， 将剩余的 初始特征点统计至第一特 征点集； 根据所述预设头部模型， 通过加速稳健特征SURF算法对所述第一特征点集中的特征点 继续进行筛选， 以将描述头部轮廓的特征点统计至第二特征点集， 将描述眼部特征 的初始 特征点统计至第三特征点集， 将描述鼻部特征 的初始特征点统计至第四特征点集， 将描述 口部特征的初始特征点统计至第五特征点集， 将描述眉部特征的初始特征点统计至第六特 征点集， 将描述耳部特 征的初始特 征点统计至第七特 征点集。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述针对预设头部模型的原始图像进行预 处理， 获得目标图像， 包括： 对所述原 始图像进行 灰度化处 理， 获得所述原始图像对应的灰度图像； 对所述灰度图像进行边 缘检测， 获得 所述目标图像。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标图像确定头部基准面和 基准线， 包括： 根据所述预设头部模型的几何特征和先验知识， 基于所述目标图像确定所述预设头部 模型设定位置的第一特 征点； 根据所述第一特 征点确定所述头 部基准面和基准线。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述头部基准面包括矢状面、 冠状面、 正中 矢状面、 水平面和法兰克福平面， 所述基准线至少包括矢状轴 、 冠状轴和垂直轴。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将描述头部轮廓的特征点统计至第 二 特征点集， 包括： 根据所述第一特征点集中特征点的像素值基于海森Hessian矩阵生成尺度空间， 并确 定尺度空间中的局部极值 点； 基于预设策略根据所述局部极值 点确定候选特 征点； 根据所述 候选特征点， 通过插值法确定所需的连续尺度空间内的候选特 征点； 若候选特征点与插值中心点之间的距离超过阈值， 则将所述候选特征点从所述第 一特 征点集中剔除； 将所述第一特 征点集中剩余的特 征点统计至第二特 征点集。 6.根据权利要求1 ‑5任一项所述的方法， 其特 征在于， 还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114743252 B 2根据目标需求， 对所述多个特征点集中的部分特征点集进行并集操作， 获得满足所述 目标需求的目标 特征点集。 7.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 处理器和存 储器； 所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令， 用于执行如权利要求1至6任一项 所述的用于 头部模型的特 征点筛选方法的步骤。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储程序或指令， 所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至6任一项所述的用于头部模型 的特征点筛选 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114743252 B 3