CN108919982A - 一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法 - Google Patents

一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，在用户同时使用多台计算机时，利用人脸朝向识别判断用户正在使用的计算机，自动将键盘鼠标的控制信号切换至用户正在使用的计算机，无需用户手动进行切换，提高了商用价值；采用模块化设计的键鼠信号切换模块，方便用户对其进行扩展，当用户需要向***中加入新的计算机时，只需要增加新的键鼠信号切换模块即可。

Description

一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法
技术领域
本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法。
背景技术
随着计算机的普及，每个家庭逐渐拥有不止一台微型计算机，人们往往会遇到同时使用多台计算机的情形。很多行业从业人员如科研人员、软件工程师、金融从业者、一些保密单位等由于工作需要，也常常面临同时使用多台不同操作***的计算机的情况，此时使用多套键盘鼠标来控制这些计算机十分不方便。
KVM切换器(以下简称KVM)的正式的名称为多计算机切换器或KVM SWITCH。KVM的主要功能是让***管理员可以通过一组键盘和鼠标，控制多台服务器或计算机主机的计算机***设备，这意味着只需一个人就可以和所有计算机交互，当然一次只能与一台交互。切换器除了能节省多个键鼠的开销，还可以腾出更大的桌面空间。但是目前KVM切换器多为手动切换方式，对于同时使用多台计算机的切换十分不便。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，能够通过人脸朝向识别用户意图，自动将键鼠控制信号切换到用正在使用的计算机，就无需用户手动切换，大大提升了用户的使用效率。
一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，基于两种显示器排列构型，即：整齐均匀排布方式和任意排布方式，所述键鼠切换方法具体为：
步骤1、针对显示器采用任意排布构型方式，事先对神经网络进行训练，具体为：通过图像传感器采集大量多种人脸朝向的图像；然后提取其中的人脸区域图像，并为每张人脸图像标识人脸相对于图像传感器的偏航角yaw和俯仰角pitch，生成训练样本，输入到神经网络进行训练，得到任意排布方式对应的神经网络模型；
步骤2、用户将计算机显示器部署完成后选择显示器排布类型；
步骤3、如果采用所述整齐均匀排布方式，通过图像传感器采集用户注视每个显示器对应的人脸图像，注视每个显示器时刻采集多张图像，并将每张人脸图像对应的显示器ID号进行标识；然后检测人脸图像中的人脸区域，提取其中用户的人脸区域图像，得到人脸朝向样本；将样本在神经网络中进行训练，得到整齐均匀排布方式对应的神经网络模型；
步骤4、如果用户选择显示器随意排布方式，获得用户人脸朝向每一个计算机显示器时的人脸图像；将得到的每张人脸图像输入到步骤1得到的任意排布方式对应的神经网络模型中，估计各显示器对应的人脸相对于图像传感器的偏航角yaw和俯仰角pitch范围，并结合图像传感器与人脸的距离l得到各显示器边界坐标(X，Y)并记录，完成显示器位置标定；
步骤5、通过图像传感器采集一帧人脸图像，并提取图像中的人脸区域；
步骤6、根据所选择的显示器排列方式，选择对应的训练好的神经网络，将步骤5的人脸图像送入训练好的神经网络，得到识别结果，具体为：如果是整齐均匀排布方式，神经网络直接输出显示器ID；如果是任意排列方式，神经网络直接输出的识别结果是显示器的偏航角yaw和俯仰角pitch；再根据图像计算图像传感器到的人脸距离l；然后根据识别结果计算当前用户视线对应的坐标(x，y)：
x＝l tan pitch
y＝l tan yaw
将该坐标(x，y)与步骤4标定的显示器边界坐标(X，Y)进行对比，由此识别出人脸朝向哪个显示器，即用户正在使用的计算机ID；
步骤7、将鼠标和键盘信号切换到用户正在使用的计算机。
较佳的，如果采用深度相机或双目相机的情况直接获得人脸与屏幕间距离l；如果采用单目相机，根据图像中人脸像素大小估算人脸与屏幕间距离l。
较佳的，采用键鼠信号切换模块将鼠标和键盘信号切换到用户正在使用的计算机；其中，每个计算机对应一个键鼠信号切换模块，由控制模块和切换执行器组成；切换执行器由KVM切换器实现；
所有键鼠信号切换模块采用级联的方式连接，每个键鼠信号切换模块连接一个计算机；其中，第一级键鼠信号切换模块中的KVM切换器输入端连接鼠标和键盘，KVM切换器的两个输出端分别连接计算机和下一级KVM的输入端；第一级控制模块接收人脸朝向检测模块发送的显示器ID，并与自己的ID进行对比，如果比对一致，控制本级KVM切换器将键盘和鼠标接到本级对应的计算机上；如果比对不一致，将显示器ID传递给下一级控制模块；
从第二级键鼠信号切换模块开始，KVM切换器的输入端连接上一级KVM切换器的输出端；KVM切换器的两个输出端分别连接计算机和下一级KVM的输入端；本级控制模块接收上一级控制模块发送的显示器ID，并与自己的ID进行对比，处理如果比对一致，控制本级KVM切换器将键盘和鼠标接到本级对应的计算机上；如果比对不一致，将显示器ID传递给下一级控制模块。
较佳的，所述键鼠信号切换模块的六个侧面，相对的两个侧面为一组，分为三组；每组中一个侧面设置连接器的公头，另一个侧面设置连接器的母头；其中一对侧面用于与计算机连接，其他侧面用于模块间级联。
较佳的，所述控制模块可以采用STM32F103或其他型号单片机。
较佳的，用户通过手机或PC上的客户端选择显示器排列构型。
较佳的，采集人脸图像的图像传感器连接用户其中一台计算机或嵌入式处理板。
较佳的，步骤3中图像处理过程可以在用户其中一台计算机或嵌入式处理板上实现。
本发明具有如下有益效果：
本发明基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，在用户同时使用多台计算机时，利用人脸朝向识别判断用户正在使用的计算机，自动将键盘鼠标的控制信号切换至用户正在使用的计算机，无需用户手动进行切换，提高了商用价值；采用模块化设计的键鼠信号切换模块，方便用户对其进行扩展，当用户需要向***中加入新的计算机时，只需要增加新的键鼠信号切换模块即可。
附图说明
图1为本发明中基于人脸朝向识别的自动键鼠切换***组成框图；
图2为本发明中可级联的键鼠信号切换模块示意图；
图3为本发明的方法流程图；
图4为本发明中方法坐标系示意图；
图5为本发明中显示器整齐排布的构型方式；
图6为本发明中显示器随意排布的构型方式。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明中，采用两种显示器排列构型，如图5所示的整齐均匀排布方式(水平和垂直方向均对齐)或如图6所示的任意排布方式，基于该两种方式，本发明提供了利用人脸朝向的自动键鼠切换方法，如图3所示，具体为：
步骤1、由于显示器任意排布方式需要大量的训练，人脸朝向的识别结果才能取得更高的识别精度，因此，如果显示器采用任意排布构型，需要事先对神经网络进行提前训练，具体为：通过图像传感器采集用户注视每个显示器对应的人脸图像，为提高神经网络的识别效果，同一个人脸朝向下获取大量图像；然后提取其中用户的人脸区域图像，并为每张人脸图像标识显示器相对于人脸的偏航角yaw和俯仰角pitch，生成训练样本，输入到神经网络进行训练，得到任意排布方式对应的神经网络模型；
步骤2、用户选择显示器部署类型；通过手机或计算机客户端连接本***，首先选择显示器排列构型，即图5所示的整齐均匀排列构型或者图6所示的任意排列构型。选择后，用户需要将计算机显示器按照选择的构型进行部署；
步骤3、如果采用如图5所示的整齐均匀排布方式(水平和垂直方向均对齐)显示器排列构型，通过图像传感器采集用户注视每个显示器对应的人脸图像，注视每个显示器时刻采集多张图像，并将每张人脸图像对应的显示器ID号进行标识；然后检测人脸图像中的人脸区域，提取其中用户的人脸区域图像，得到人脸朝向样本；将样本在神经网络中进行训练，得到整齐均匀排布方式对应的神经网络模型；
步骤4、、如果用户选择显示器随意排布方式，获得用户人脸朝向每一个计算机显示器时的人脸图像；将得到的每张人脸图像输入到步骤1得到的任意排布方式对应的神经网络模型中，估计各显示器对应的人脸相对于图像传感器的偏航角yaw和俯仰角pitch范围，并结合图像传感器与人脸的距离l得到各显示器边界坐标(X，Y)并记录，完成显示器位置标定；坐标系如图4所示。
步骤5、图像处理模块通过图像传感器采集一帧图像，利用MTCNN网络模型提取图像中的人脸。
步骤6、截取第3步提取的人脸区域；根据所选择的显示器排列方式，选择对应的神经网络，将步骤5的人脸图像送入训练好的神经网络，得到识别结果，具体为：如果是图5所示的整齐均匀排布方式，神经网络直接输出显示器ID；如果是图6所示的任意排列方式，神经网络直接输出的识别结果是显示器的偏航角yaw和俯仰角pitch；再根据图像计算图像传感器到的人脸距离l；然后根据识别结果计算显示器的边界坐标(x，y)：
x＝l tan pitch
y＝l tan yaw
将边界坐标(x，y)与步骤4标定的显示器边界坐标进行对别，由此识别出人脸朝向哪个显示器，即用户正在使用的计算机ID。
其中，如果采用深度相机或双目相机的情况可直接获得人脸与屏幕间距离l，对于单目相机可根据图像中人脸像素大小估算人脸与屏幕间距离l。
步骤7、通过电平信号控制键鼠切换执行器将键鼠信号切换至步骤6识别出的计算机。
基于人脸朝向识别的自动键鼠切换***，***组成如图1所示，包括人脸朝向检测模块、键鼠信号切换模块、通讯模块以及用户客户端。人脸朝向检测模块负责采集用户图像并检测图像中的人脸并识别用户的人脸，之后对用户的人脸朝向进行识别并进行分析决策，并通过有线或无线通信的方式将结果发送给键鼠信号切换模块。
进一步地，人脸朝向检测模块由图像传感器、图像处理模块组成。图像传感器采集图像，图像处理模块对传感器采集的图像进行处理。
进一步地，所述图像传感器可采用单目相机、双目相机或深度相机，三种相机的区别在于采用单目相机无法获得用户人脸的深度信息，在后续的处理算法中需要对深度进行估计，而采用双目相机或深度相机时可间接或直接获取深度信息。
进一步地，所述图像处理模块可采用Nvidia Jetson TK1等嵌入式处理板，或依托于用户的任意一台计算机，主要用于读取图像传感器采集的图像，利用卷积神经网络检测图像中的人脸区域，提取其中用户的人脸区域，将该区域的图像送入卷积神经网络进行人脸朝向进行识别，得到人脸相对于图像传感器的空间位置和姿态关系，进而利用人脸与计算机显示屏的空间位置关系估计用户当前期望使用的计算机，得到的相关结果发送给控制模块。
进一步地，人脸朝向检测模块与控制模块的通信方式可以是蓝牙通信或433M/2.4G/5G等无线通信，或直接采用有线串口的连接方式。
进一步地，人脸朝向检测模块可以是相机和嵌入式处理模块组成的装置，整个装置可以方便地固定在用户的任意一台显示器上方；也可以是单独的USB摄像头，该摄像头固定在用户的任意一台显示器上方，通过USB的方式连接用户任意一台计算机，并在该计算机上运行图像处理的程序。
所述键鼠信号切换模块负责根据人脸朝向检测模块的结果将键鼠信号切换至相应的计算机。每个计算机对应一个键鼠信号切换模块，主要由控制模块和切换执行器组成。其中，切换执行器由KVM切换器实现。
进一步地，所有键鼠信号切换模块采用级联的方式连接，每个键鼠信号切换模块连接一个计算机；其中，第一级键鼠信号切换模块中的KVM切换器输入端连接鼠标和键盘，KVM切换器的两个输出端分别连接计算机和下一级KVM的输入端；第一级控制模块接收人脸朝向检测模块发送的显示器ID，并与自己的ID进行对比，如果比对一致，控制本级KVM切换器将键盘和鼠标接到本级对应的计算机上；如果比对不一致，将显示器ID传递给下一级控制模块；
从第二级键鼠信号切换模块开始，KVM切换器的输入端连接上一级KVM切换器的输出端；KVM切换器的两个输出端分别连接计算机和下一级KVM的输入端；本级控制模块接收上一级控制模块发送的显示器ID，并与自己的ID进行对比，处理如果比对一致，控制本级KVM切换器将键盘和鼠标接到本级对应的计算机上；如果比对不一致，将显示器ID传递给下一级控制模块。
如图2所示，键鼠信号切换模块的六个侧面，针对的两个侧面为一组，分为三组；每组中一个侧面设置USB连接器的公头，另一个侧面设置USB连接器的母头。如此，其中一对侧面用于模块间级联，其它侧面用于与计算机等连接，该种设置可方便的将键鼠信号切换模块级联在一起，便于收纳携带。
进一步地，所述控制模块可以采用STM32F103单片机，单片机将接收到的人脸朝向信息进行解码，得到用户正在使用的计算机ID，选择将键鼠输入信号输出至计算机USB接口或输出至下一级切换器的接口。
所述通讯模块主要用于***部署时用户通过手机或PC客户端与本***进行人机交互。所述通讯模块可以是WiFi模块或蓝牙模块，***在初始化阶段，用户根据自身计算机显示器摆放情况通过手机或PC客户端对***进行设置，包括选择显示器排列构型、控制人脸朝向识别模块采集每个显示器对应的人脸朝向样本等。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，基于两种显示器排列构型，即：整齐均匀排布方式和任意排布方式，所述键鼠切换方法具体为：
步骤1、针对显示器采用任意排布构型方式，事先对神经网络进行训练，具体为：通过图像传感器采集大量多种人脸朝向的图像；然后提取其中的人脸区域图像，并为每张人脸图像标识人脸相对于图像传感器的偏航角yaw和俯仰角pitch，生成训练样本，输入到神经网络进行训练，得到任意排布方式对应的神经网络模型；
步骤2、用户将计算机显示器部署完成后选择显示器排布类型；
步骤3、如果采用所述整齐均匀排布方式，通过图像传感器采集用户注视每个显示器对应的人脸图像，注视每个显示器时刻采集多张图像，并将每张人脸图像对应的显示器ID号进行标识；然后检测人脸图像中的人脸区域，提取其中用户的人脸区域图像，得到人脸朝向样本；将样本在神经网络中进行训练，得到整齐均匀排布方式对应的神经网络模型；
步骤4、如果用户选择显示器随意排布方式，获得用户人脸朝向每一个计算机显示器时的人脸图像；将得到的每张人脸图像输入到步骤1得到的任意排布方式对应的神经网络模型中，估计各显示器对应的人脸相对于图像传感器的偏航角yaw和俯仰角pitch范围，并结合图像传感器与人脸的距离l得到各显示器边界坐标(X，Y)并记录，完成显示器位置标定；
步骤5、通过图像传感器采集一帧人脸图像，并提取图像中的人脸区域；
步骤6、根据所选择的显示器排列方式，选择对应的训练好的神经网络，将步骤5的人脸图像送入训练好的神经网络，得到识别结果，具体为：如果是整齐均匀排布方式，神经网络直接输出显示器ID；如果是任意排列方式，神经网络直接输出的识别结果是显示器的偏航角yaw和俯仰角pitch；再根据图像计算图像传感器到的人脸距离l；然后根据识别结果计算当前用户视线对应的坐标(x，y)：
x＝l tan pitch
y＝l tan yaw
将该坐标(x，y)与步骤4标定的显示器边界坐标(X，Y)进行对比，由此识别出人脸朝向哪个显示器，即用户正在使用的计算机ID；
步骤7、将鼠标和键盘信号切换到用户正在使用的计算机。
2.如权利要求1所述的一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，如果采用深度相机或双目相机的情况直接获得人脸与屏幕间距离l；如果采用单目相机，根据图像中人脸像素大小估算人脸与屏幕间距离l。
3.如权利要求1所述的一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，采用键鼠信号切换模块将鼠标和键盘信号切换到用户正在使用的计算机；其中，每个计算机对应一个键鼠信号切换模块，由控制模块和切换执行器组成；切换执行器由KVM切换器实现；
所有键鼠信号切换模块采用级联的方式连接，每个键鼠信号切换模块连接一个计算机；其中，第一级键鼠信号切换模块中的KVM切换器输入端连接鼠标和键盘，KVM切换器的两个输出端分别连接计算机和下一级KVM的输入端；第一级控制模块接收人脸朝向检测模块发送的显示器ID，并与自己的ID进行对比，如果比对一致，控制本级KVM切换器将键盘和鼠标接到本级对应的计算机上；如果比对不一致，将显示器ID传递给下一级控制模块；
从第二级键鼠信号切换模块开始，KVM切换器的输入端连接上一级KVM切换器的输出端；KVM切换器的两个输出端分别连接计算机和下一级KVM的输入端；本级控制模块接收上一级控制模块发送的显示器ID，并与自己的ID进行对比，处理如果比对一致，控制本级KVM切换器将键盘和鼠标接到本级对应的计算机上；如果比对不一致，将显示器ID传递给下一级控制模块。
4.如权利要求3所述的一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，所述键鼠信号切换模块的六个侧面，相对的两个侧面为一组，分为三组；每组中一个侧面设置连接器的公头，另一个侧面设置连接器的母头；其中一对侧面用于与计算机连接，其他侧面用于模块间级联。
5.如权利要求3所述的一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，所述控制模块可以采用STM32F103或其他型号单片机。
6.如权利要求1所述的一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，用户通过手机或PC上的客户端选择显示器排列构型。
7.如权利要求1所述的一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，采集人脸图像的图像传感器连接用户其中一台计算机或嵌入式处理板。
8.如权利要求1所述的一种基于人脸朝向识别的自动键鼠切换方法，其特征在于，步骤3中图像处理过程可以在用户其中一台计算机或嵌入式处理板上实现。
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