TW202248595A - 量測人機距離的方法與系統、電腦可讀取的記錄媒體 - Google Patents

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劉秉杰
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Abstract

一種量測人機距離的方法，由一攝影機拍攝一包含人的一臉部影像的待測影像，並輸出該待測影像至一影像處理裝置，該影像處理裝置從該待測影像中擷取出該臉部影像，並辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置，並計算該臉部影像上的雙眼和嘴部所圍成的一三角形區域涵蓋的像素的數量後，根據該攝影機的解析度和該三角形區域涵蓋的像素的數量計算人與該攝影機之間的距離。

Description

量測人機距離的方法與系統、電腦可讀取的記錄媒體
本發明是有關於一種量測距離的方法，特別是指一種結合人工智慧計算人與攝影機之間的距離之量測人機距離的方法。
由於新冠病毒疫情在全球大爆發，刺激科技行業蓬勃發展，使得科技業得以應用人工智慧(AI)檢測民衆出入各種場所時的體溫，進而達到防疫的目的。至於非接觸式測量額溫的動作，除了以人工測量外，也會由機器來代工，但目前以機器代工的測額溫設備遇到的挑戰是如何在正確的人機距離下不接觸地精準測量溫度(額溫)。因此，爲了精確計算人與機器之間的距離，現有技術大都採用深度攝影機或是雙攝影機從測額溫設備的視角拍攝人的影像再進行影像處理，以獲得人與測額溫設備之間的距離。但深度攝影機或雙攝影機的成本都遠高於一般的CCD相機。
因此，若使用一般的CCD相機所拍攝的影像即能精確偵測人與機器之間的距離，將能大大地減少量測人機距離所要花費的成本。
因此，本發明之目的，即在提供一種量測人機距離的方法與系統以及電腦可讀取的記錄媒體。
於是，本發明一種量測人機距離的方法，是由本發明之包括一攝影機和一影像處理裝置的一種量測人機距離的系統來實現，該方法包括：由該攝影機拍攝一包含人的一臉部影像的待測影像，並輸出該待測影像至該影像處理裝置；該影像處理裝置從該待測影像中擷取出該臉部影像，並辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置；該影像處理裝置計算該臉部影像上的雙眼和嘴部所圍成的一三角形區域涵蓋的像素的數量；以及該影像處理裝置根據該攝影機的解析度和該三角形區域涵蓋的像素的數量，計算人與該攝影機之間的距離D為：D=70.949-(0.0013*2073600*x)/z，其中x是該三角形區域涵蓋的像素的數量，z是該攝影機的解析度。
在本發明的一些實施態樣中，該影像處理裝置是應用影像處理函式庫提供的人臉擷取方法，從該待測影像中擷取出該臉部影像。
在本發明的一些實施態樣中，該影像處理裝置應用Dlib的68點人臉部特徵截取技術辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置，且該影像處理裝置根據該臉部影像上左眼和右眼的中心點和嘴唇的上緣中心點三點連線圍成該三角形區域。
在本發明的一些實施態樣中，該影像處理裝置將該三角形區域的三個邊長套用海龍公式而計算出該三角形區域涵蓋的像素的數量。
此外，本發明實現上述方法的一種電腦可讀取的記錄媒體，其中儲存一影像處理軟體，且該影像處理軟體被一電子裝置載入並執行時，該電子裝置能根據一攝影機傳來之一包含人的一臉部影像的待測影像和該攝影機的解析度執行如上所述的量測人機距離的方法。
本發明之功效在於：藉由一般攝影機拍攝內含有人的一臉部影像的一待測影像，並藉由影像處理裝置計算該待測影像中的該臉部影像上的雙眼和嘴部所圍成的該三角形區域涵蓋的像素的數量，該影像處理裝置即可根據該三角形區域涵蓋的像素的數量和攝影機的解析度迅速求得人與該攝影機的距離(人機距離)，相較於先前技術，能大大地減少量測人機距離所花費的成本。
在本發明被詳細描述之前，應當注意在以下的說明內容中，類似的元件是以相同的編號來表示。
參閱圖1所示，是本發明量測人機距離的方法的一實施例的主要流程，且其主要由如圖2所示的一攝影機1和一與該攝影機1電連接的影像處理裝置2組成的一量測人機距離的系統100來實現，其中該攝影機1是使用一般較低成本的感光耦合元件（charge-coupled device, CCD）之CCD攝影機，且該攝影機1和該影像處理裝置2可以各自獨立，也可以共同整合在同一電子裝置中做為一量測人機距離的儀器，或者例如但不限於共同整合在一非接觸式額溫量測設備中，藉此，該非接觸式額溫量測設備即可根據本實施例測得的人機距離，判斷該人機距離是否符合可以進行額溫量測的條件，而達到以機器代工自動測量額溫的目的。而且，為了進行影像處理以量測人機距離，本實施例的該影像處理裝置2中的一電腦可讀取的記錄媒體，例如一記憶體單元中預先儲存一影像處理軟體，且該影像處理裝置2中的一處理器能從該記憶體單元載入並執行該影像處理軟體，以執行下述影像處理及量測人機距離的步驟。
因此，為了量測人與機器的距離，如圖1的步驟S1，該攝影機1拍攝一待測影像，該待測影像中包含人的一臉部影像，具體而言，為了讓該攝影機1拍攝人的頭部影像，該攝影機1設置的高度1可以是平均一般成人頭部位置的高度，且該攝影機1能感測物體靠近，例如藉由其中內建或搭載的一近接感測器(圖未示)感測物體接近，例如當人距離該攝影機1少於70公分時，該攝影機1就會開始拍攝影像，以使其所拍攝的影像能包含人的頭部影像；因此，當人面對該攝影機1並逐漸靠近該攝影機1而達到該攝影機1預設的一感測距離，例如70公分時，該攝影機1所拍攝的該待測影像中即會包含人的該臉部影像；且該攝影機1輸出該待測影像至該影像處理裝置2。
接著，如圖1的步驟S2，該影像處理裝置2從該待測影像中擷取出該臉部影像，例如該影像處理裝置2可應用但不限於OpenCV影像處理函式庫中所提供的人臉擷取方法，從該待測影像中擷取出該臉部影像。接著，該影像處理裝置2辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置；在本實施例中，該影像處理裝置2是應用Dlib的68點人臉部特徵截取技術來偵測該臉部影像中人臉的五官，進而辨識出該臉部影像中的雙眼和嘴部的位置；具體而言，該影像處理裝置2可(但不限於)基於Python語言使用OpenCV搭配Dlib的68點人臉部特徵截取技術，實現人臉偵測與人臉特徵關鍵點辨識，而產生如圖3所示的辨識結果，其中以68個號碼代表特徵點(也是座標點)來呈現人臉上被辨識出來的五官的位置。
藉此，該影像處理裝置2即可根據圖3中各眼之最左和最右這兩個號碼(例如左眼號碼42、45和右眼號碼36、39)的座標，計算出該臉部影像中左眼和右眼的中心點P1、P2，如圖3所示，而得到由該臉部影像中兩眼的中心點P1、P2和嘴唇的上緣中心點P3(即號碼51)這三點連線所圍成的一三角形區域30；然後，如圖1的步驟S3，該影像處理裝置2將該三角形區域30的三個邊長套用海龍公式(heron formula)，即可算出該三角形區域30的面積，即該三角形區域30所涵蓋的像素的數量。海龍公式如下。
設三角形區域30的三邊長分別為a、 b、 c，且s =(a + b + c)/2，則三角形區域30的面積(涵蓋的像素的數量) =s(s-a)(s-b)(s-c)的平方根。
然後，如圖1的步驟S4，該影像處理裝置2即可根據預先獲得之該攝影機1的解析度和該三角形區域涵蓋的像素的數量，計算人與該攝影機1之間的距離D，公式為：距離D=70.949-(0.0013*2073600*X)/Z ，其中X是該三角形區域涵蓋的像素的數量，Z是該攝影機的解析度。以下將說明上述公式形成的過程。
首先，在得到該三角形區域涵蓋的像素的數量後，經過進行多次人與攝影機1之間不同距離的實測後，得到下表1的數據。
三角形區域涵蓋的像素的數量 人與攝影機之間的距離(公分)
41343 30
35868 33
34665 35
29997 38
26499 40
22736 43
21552 45
19665 48
17596 50
14695 53
13559 55
12622 58
11328 60
10648 63
10032 65
8900 68
8150 70
表1
因此，根據表1數據，可以推導出與該等數據相對應的一線性公式，例如但不限於藉由Excel內建的顯示線性趨勢線於圖表上的”圖表上顯示公式”功能，如圖5所示。該線性公式y = 70.949-0.0013*X可以測量人與攝影機之間的距離，其中y為人和攝影機的距離，X是該待測影像中該三角形區域30的面積，即該三角形區域30涵蓋的像素的數量。且表1的數據是採用解析度為1920x1080的攝影機所獲得的，而為達經濟效益，需要將上述的該線性公式改成可以適用不同解析度的攝影機且不會降低精準度的公式，可統整出下列適用於不同解析度(例如但不限於1920x1080、1280x720、640x480等解析度)的攝影機之計算人與攝影機之間的距離D的公式：D=70.949-(0.0013*2073600*X)/Z，其中2073600是解析度1920x1080的乘積(影像的總像素)，X是該三角形區域涵蓋的像素的數量，Z是攝影機的解析度。
綜上所述，上述實施例只需藉由一般CCD攝影機1拍攝內含有人的一臉部影像的一待測影像，並藉由該影像處理裝置2計算該待測影像中的該臉部影像上的雙眼和嘴部所圍成的該三角形區域30涵蓋的像素的數量，該影像處理裝置2即可根據該三角形區域30涵蓋的像素的數量和攝影機的解析度迅速求得人與該攝影機1的距離(人機距離)，相較於先前技術，能大大地減少量測人機距離所花費的成本，而達到本發明的功效與目的。
惟以上所述者，僅為本發明之實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍，凡是依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。
100:量測人機距離的系統 1:攝影機 2:影像處理裝置 3:臉部影像 S1~S4:步驟
本發明之其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地顯示，其中： 圖1是本發明量測人機距離的方法的一實施例的主要流程步驟； 圖2是實現圖1之方法流程的本發明量測人機距離的系統的一實施例主要包含的電子裝置； 圖3是本實施例的臉部影像的示意圖，其中顯示臉部影像經辨識後產生的特徵點以及由臉部影像的雙眼中心點和嘴部上緣中心點圍成的一三角形區域；及 圖4是一圖表，其說明根據圖示的數據可以產生相對應的一線性公式。
S1~S4:步驟

Claims (9)

  1. 一種量測人機距離的方法，包括： (A)  一攝影機拍攝一包含人的一臉部影像的待測影像，並輸出該待測影像至一影像處理裝置； (B)  該影像處理裝置從該待測影像中擷取出該臉部影像，並辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置； (C)  該影像處理裝置計算該臉部影像上的雙眼和嘴部所圍成的一三角形區域涵蓋的像素的數量；及 (D)  該影像處理裝置根據該攝影機的解析度和該三角形區域涵蓋的像素的數量，計算人與該攝影機之間的距離D為： D=70.949-(0.0013*2073600*X)/Z ，其中X是該三角形區域涵蓋的像素的數量，Z是該攝影機的解析度。
  2. 如請求項1所述的量測人機距離的方法，在步驟(B)中，該影像處理裝置是應用影像處理函式庫提供的人臉擷取方法，從該待測影像中擷取出該臉部影像。
  3. 如請求項1所述的量測人機距離的方法，在步驟(B)中，該影像處理裝置應用Dlib的68點人臉部特徵截取技術辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置，在步驟(C)中，該影像處理裝置根據該臉部影像上左眼和右眼的中心點和嘴唇的上緣中心點三點連線圍成該三角形區域。
  4. 如請求項1所述的量測人機距離的方法，在步驟(C)中，該影像處理裝置將該三角形區域的三個邊長套用海龍公式而計算出該三角形區域涵蓋的像素的數量。
  5. 一種量測人機距離的系統，包括： 一影像處理裝置；及 一攝影機，其與該影像處理裝置電連接，且拍攝一包含人的一臉部影像的待測影像，並輸出該待測影像至該影像處理裝置；其中 該影像處理裝置從該待測影像中擷取出該臉部影像，並辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置，並計算該臉部影像上的雙眼和嘴部所圍成的一三角形區域涵蓋的像素的數量，且該影像處理裝置根據該攝影機的解析度和該三角形區域涵蓋的像素的數量，計算人與該攝影機之間的距離D為： D=70.949-(0.0013*2073600*X)/Z ，其中X是該三角形區域涵蓋的像素的數量，Z是該攝影機的解析度。
  6. 如請求項5所述的量測人機距離的系統，其中，該影像處理裝置是應用影像處理函式庫提供的人臉擷取方法，從該待測影像中擷取出該臉部影像。
  7. 如請求項5所述的量測人機距離的系統，其中，該影像處理裝置應用Dlib的68點人臉部特徵截取技術辨識該臉部影像上的雙眼和嘴部的位置，並根據該臉部影像上左眼和右眼的中心點和嘴唇的上緣中心點三點連線圍成該三角形區域。
  8. 如請求項5所述的量測人機距離的系統，其中，該影像處理裝置將該三角形區域的三個邊長套用海龍公式而計算出該三角形區域涵蓋的像素的數量。
  9. 一種電腦可讀取的記錄媒體，其中儲存一影像處理軟體，且該影像處理軟體被一電子裝置載入並執行時，該電子裝置能根據一攝影機傳來之一包含人的一臉部影像的待測影像和該攝影機的解析度執行如請求項1至4其中任一項所述的量測人機距離的方法。
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