基于人脸关键点检测的相机标定方法

基于使用二维精密转台和平行光管来标定相机的复杂性，提出了一种基于人脸关键点检测的相机标定方法，这种方法只需要对几张带有相同人脸的图片进行图像处理，识别出人脸的关键点，利用人脸关键点的坐标计算出二维射影变换矩阵，就可以得到相机的内方位元素和外方位元素。这种方法操作简单、速度快，容易由实验室内推到室外。由实验可知，相较于张正友的相机标定方法，该方法用人脸的图像作为标定模板进行标定，能达到更高的精度，验证了实验方法的简便性和有效性。

计算机视觉研究的目的是为了让计算机通过二维图像来认知三维世界，从此过程中获得信息应用于物体识别或三维重建等研究领域。而相机便是二维图像与三维空间之间的一种映射模型，所以相机标定方法的研究作为计算机视觉的先决条件显得十分重要。

相机标定是机器视觉、摄影测量和计算机视觉等应用的核心步骤，它在机器人、导航系统和航空系统等领域中都具有重要的意义，相关文献中提出了众多不同相机标定的方法，但每种方法都有它适用的应用场景，每种方法都有它的优缺点[1]。随着计算机视觉的不断发展，快速、简捷且具有一定精度的相机标定算法正在深入的研究中。相机标定方法可根据不同的分类标准进行分类，例如把划分的标准定为标定物种类的话，相机标定方法可分为平面标定和立体标定；例如把划分的标准定为成像模型的话，可分为线性标定和非线性标定；若把划分标准定为标定方式，可分为传统相机标定、基于主动视觉的相机标定和相机自标定方法[2]。在对视觉系统的精度有较高要求的场景，通常需要借助几何尺寸已知的标定模板完成相机的标定过程[3]-[9]。其中较为经典的Z. Zhang [10]的标定方法便借助一个标准的棋盘格，假设标定所用的平面网格模板在世界坐标系中0Z =平面上， 使用相机从各个角度拍摄这副棋盘格， 提取图像中棋盘格的角点，最后通过角点的坐标以及世界坐标系下角点坐标的映射关系，计算出相机的内外参数，从而完成相机标定。

本文受Z. Zhang [10]的标定方法的启发，结合相机传统标定方法和自标定方法的优势，目的在于测试用人脸关键点作为标定对象的可能性，通过对采集到的随机人脸图像进行基本的图像预处理，采用人脸关键点检测框架提取人脸关键点作为特征点，根据特征点的坐标信息和其对应的三维空间面点，计算单应性矩阵来标定相机，得到相机的内方位元素，同样通过检测图像中的人脸关键点来计算相机的外方位元素，这种方法有效地提高了相机标定结果的精度。

2. 人脸关键点检测 人脸面部包含许多的有用关键点信息， 关键点的检测可用于人脸姿态识别与矫正等应用场景[11]， 人脸关键点的检测是人脸识别和分析领域中基础且非常关键的一环，是人脸识别、三维人脸重建、表情分析等人脸相关研究的突破口。这一步的目的是为了实现人脸关键点的检测并得到其坐标信息，为后续的相机标定做好准备工作。使用Dlib 模块来检测图像中的人脸，自动检测出图像中的人脸，实现68 个人脸关键点的高精度定位。在此模块中，随机输入一张经过图像预处理的人脸图像，将其作为标定对象，