一种煤矿井下矿工人脸区域检测方法

摘要

本发明公开了一种煤矿井下矿工人脸区域检测方法。采集煤矿井下包含戴矿灯的矿工人脸图像和井下无人的背景环境图像，对采集的图像做减法处理，并根据确定的煤矿井下人员的位置区域还原图像，得到了只有矿工没有背景信息的新图像，进而求得去除背景后矿工人脸图像的直方图，根据直方图确定最佳分割阈值，然后运用全局阈值分割算法完整地分割定位出矿灯区域；人脸区域检测阶段，根据煤矿井下矿灯图像的分析方法标定出的矿灯位置及尺寸，并根据成人正面平视时的面孔五官比例“三庭五眼”说法，运用人脸的定位分割方法在图像中进行定位分割，若矿工人脸不是正面面对摄像仪时，进一步修正人脸的分割窗口。本发明利用矿灯定位检测人脸区域，能够有效克服井下光照差、矿工脸部存在煤灰的影响，可靠性强，检测率高，为矿井人员唯一性检测提供可靠的信息。

说明书

技术领域

本发明涉及一种煤矿井下矿工人脸区域检测方法，属于图像处理与模式识别技术领域。

背景技术

煤炭是我国主要的能源之一，是我国经济发展的重要保障，我国约70％的能源消耗来自 煤炭。煤矿井下环境恶劣，光照条件差，且矿工违规、违章操作时有发生，会影响煤矿井下 的安全生产，针对煤矿井下图像中的矿工检测会受到不同程度的影响，在减少误检、检测定 位准确率以及检测效率等方面仍然需要进一步提高。

人脸检测与识别(Face Detection and Recognition)就是对给定的动态或静态的图像 进行分析，从中检测并提取出有效的一些识别信息，通过与已有的人脸库来对比，“辨认”或 者“确认”出人的身份，主要包括人脸检测和人脸识别两个部分。在实时的人脸识别系统中， 人脸检测是识别系统实现的前提和基础，人脸检测的效果直接影响着系统的识别效果。

人脸检测按主流方法进行分类，归纳起来大致可以分为以下几种类型：基于显示模型的 方法，这种方法又可以分为基于肤色模型的方法和基于模板匹配的方法。基于肤色检测方法 是最常用的人脸检测方法之一，它采用的主要手段就是利用彩色图像中人脸的肤色与周围环 境的差异，确定肤色模型，检测出肤色像素，通过肤色将人脸区域从背景环境中分割出来， 基于肤色模型方法进行人脸检测的文献有很多。基于模板匹配的方法是要根据输入图像，先 构造一个标准的人脸模板，然后计算待检测区域与模板之间的相关值，如果相关值满足我们 设定的判断准则，就认为这个待检测区域为人脸区域，这是固定模板的检测方法。还有一种 是变形模板的人脸检测方法，这种方法首先要求制定模板的参数，再根据待检测区域的数据 修改这些参数，直至收敛来检测出人脸的位置。

在对煤矿井下作业人员进行监控、定位和身份识别的研究中，很少有人将矿工人脸作为 煤矿井下人员的定位和身份识别的研究目标，对煤矿井下矿工的人脸定位检测和识别的研究 寥寥无几，而矿工违规、违章操作时有发生的现象，会影响煤矿井下的安全生产，井下生产 过程中对下井人员管理有着严格的要求与限制，因而煤矿井下人脸定位检测技术的研究具有 深远意义。

发明内容

本发明的目的所要解决的技术问题是提供一种更适合井下巷道窄又长环境的、简单有效 的矿工人脸区域检测方法。

为了克服现有诸多系统在煤矿井下图像检测中存在的问题，本发明公开了一种适合井下 特殊环境的矿工人脸区域检测方法，根据煤矿井下戴矿灯矿工人脸图像的特点，选择矿灯作 为矿工人脸区域检测的标靶物，研究了摄像机参数与矿灯投影图像的关系，并根据提取分割 出的矿灯图像作为参考，实现了矿工人脸区域的快速检测，该系统能够在矿井下低照度的图 像中得到较高的定位检测率，迅速有效的进行矿工人脸区域检测，为矿井人员唯一性检测提 供了保障。

本发明所述的一种煤矿井下矿工人脸区域检测方法采用如下技术方案实现，包括矿工人 脸图像中矿灯的分割阶段以及人脸区域检测阶段，矿工人脸图像中矿灯的分割阶段包括以下 步骤：

(1)分别采集煤矿井下包含戴矿灯的矿工人脸图像和井下无人的背景环境图像，背景环 境图像包括巷道内的照明灯等不变背景信息，采集的图像要求统一尺寸及格式；

(2)将井下无人的背景环境图像作为参考图像数据，与采集的戴矿灯矿工人脸图像进行 图像减法运算，分离出不变的背景区域，确定煤矿井下人员在图像中所占的区域数据；

(3)将图像中有人的区域完整地从背景中分离出来，去除了原图像中相对固定的背景区 域，根据确定的煤矿井下人员的位置区域还原图像，并将背景中的照明灯部分去除掉，去除 图像中不变背景环境图像信息的干扰，得到了只有矿工没有背景信息的新图像；

(4)根据公式计算每个灰度级像素出现的频率，求出去除背景后戴矿灯矿工人 脸图像的直方图，式中v_i表示第i个灰度级像素出现的频率，n_i表示第i个灰度级像素值， n表示所有的灰度级像素值之和，i＝1，2，…，M；

(5)利用去除背景后戴矿灯矿工人脸图像的直方图，并根据类间最大距离方法设定区域 分割的最佳阈值，然后运用全局阈值分割算法，对矿工人脸图像进行分割，从而完整分割定 位出矿灯区域；

煤矿井下人脸区域检测阶段包括以下步骤：

(1)根据成人正面平视时的面孔五官比例“三庭五眼”说法，中国男子平均身高约为 170cm，而身高与头的大致比例为6.75∶1，可以估算出一个男子头的长度大约为25cm左右，而 人脸的长宽比例值在1.2∶1至1.8∶1的范围内，若按1.2∶1进行计算，可以得出人脸的宽度约为 20cm左右；

(2)矿工人脸正面面对摄像仪时，根据煤矿井下矿灯图像的分析方法标定出的矿灯位置 及尺寸，以上面得出的人脸的大致尺寸来定位人脸的检测区域；

(3)在图像中选取以矿灯圆心为对称点，本发明选取总宽具体为22厘米的位置处确定定 位人脸矩形区域的宽度，再选取以矿灯下边沿至下方具体22cm位置处的区域作为定位人脸的 矩形区域的高度，从而确定矿工的人脸定位区域的大小，以这个尺寸在图像中进行人脸的定 位分割，即得到人脸分割窗口；

(4)若矿工人脸不是正面面对摄像仪时，即人脸平面与摄像仪具有一定的倾斜角度，在 进行人脸的定位分割时，如果仍采用上面我们所选的定位区域尺寸，同样能够定位出人脸区 域，但是存在一定的偏差，选取人脸的准确度会随着角度的增大而降低，而且角度越大，定 位出的人脸区域比实际图像中人脸区域大得越多；

(5)当矿工人脸偏离摄像仪设定的角度时，根据头部的偏向角度来调整人脸定位区域的 尺寸大小，进一步用人脸分割窗口的修正方法进行修正；

(6)根据以上运算得到的分割窗口对图像中的矿工人脸进行快速、准确的定位。

所述类间最大距离方法包括以下步骤：

(1)矿灯为前景图像，分离出的矿工图像除矿灯之外都是背景图像；

(2)由直方图可以得到：矿灯点数也就是前景点数占图像比例w0，平均灰度u0，背景 点数占图像比例w1，平均灰度u1；

(3)图像的总平均灰度为：u＝w0*u0-w1*u1；

(4)前景与背景图像的方差：g＝w0*(u0-u)*(u0-u)-w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)；

(5)当方差g最大时，此时前景与背景图像差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值。

煤矿井下矿灯图像的分析方法包括以下步骤：

(1)选择分别从平视方向、俯视15°方向及俯视30°方向三种情况进行戴矿灯矿工人脸 图像的采集；

(2)根据矿工正面脸部平面与成像平面的坐标关系，对所采集的带有俯视角度的摄像仪 模型进行分析；

(3)通过分析得出，如果将摄像仪向下转动θ_y角度，则相当于将摄像仪坐标系绕Y_C轴 转动了θ_y角，也即相当于将正面脸部平面绕Y_W轴旋转了θ_y角，因此，我们可以得到方向向 量矩阵为：$R=\left(\begin{array}{ccc}{\cos \theta }_y& 0& -\sin {\theta }_y\\ 0& 1& 0\\ \sin {\theta }_y& 0& {\cos \theta }_y\end{array}\right),$其坐标变换矩阵可表示为： $\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}R& p\\ 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ z_w\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}\cos {\theta }_y& 0& -\sin {\theta }_y& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ \sin {\theta }_y& 0& \cos {\theta }_y& d\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ 0\\ 1\end{array}\right);$

(4)由于在俯视或向左向右有一定偏向角度时，圆形物体会投影为椭圆形状，因此，将 (3)中的坐标变换矩阵代入X_WO_WY_w平面上圆的方程式x_w²+y_w²＝r²，可以得到圆形物体在 俯视时投影为椭圆形的方程为可以看出，在投影得到的椭圆形中，长轴 半径等于圆的半径，短轴半径等于圆半径与平面间夹角的余弦的积；

(5)与俯视模型推导过程相似，将摄像仪向下转动θ_x角，相当于将摄像仪坐标系绕X_C轴 转动了θ_x角，也就相当于脸部平面绕X_W轴旋转了θ_x角，可以得到方向向量矩阵为： $R=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos {\theta }_x& \sin {\theta }_x\\ 0& -\sin {\theta }_x& {\cos \theta }_x\end{array}\right),$其坐标变换矩阵可表示为 $\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}R& p\\ 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ z_w\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 0& \cos {\theta }_x& \sin {\theta }_x& 0\\ 0& -\sin {\theta }_x& \cos {\theta }_x& d\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ 0\\ 1\end{array}\right);$

(6)将(5)中的坐标变换矩阵代入X_WO_WY_w平面上圆的方程式x_w²+y_w²＝r²，可以得 到圆形物体在侧视时投影为椭圆形的方程为可以看出，在投影得到的椭 圆形中，长轴半径等于圆的半径，短轴半径等于圆半径与平面间夹角的余弦的积；

(7)当摄像仪在X_C轴和Y_C轴方向均有一定角度的转动时，就得将两个旋转变换矩阵进行 相乘后方可得到摄像仪坐标系的旋转变换矩阵的转换方程可表示为 $\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}\cos {\theta }_y& -\sin {\theta }_y\sin {\theta }_x& 0& 0\\ 0& \cos {\theta }_x& \sin {\theta }_x& 0\\ \sin {\theta }_y& -\cos {\theta }_y\sin {\theta }_x& \cos {\theta }_y\cos {\theta }_x& d\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ 0\\ 1\end{array}\right);$

(8)如果不考虑焦距在方向上的差距和畸变，摄像仪内参数模型可表示为：p＝k_dr， 式中：p表示图像中椭圆的长轴半径，r表示圆形物体的半径，k_d表示放大系数，因此在图 像分析中，只需测量出矿灯在图像投影后椭圆的长轴、短轴半径及长轴的方向，即可实时得 出摄像仪的内外参数；

(9)根据从煤矿井下采集到的戴矿灯矿工人脸图像中分割出来的矿灯图像，找到该图像 中待检测圆在上，下，左，右4个方向上的极点，并根据这四个极点的坐标，估算出图像中待 检测圆的圆心，若得到的图像是圆投影后成像的椭圆，则根据这四个极点的坐标，可得到长 轴半径p和短轴半径p_s；

(10)根据和两个方程可得出p_s＝p cosθ，即头部 偏转角度可表示为由方程p＝k_dr可得即可求得成像的放大倍数k_d及 摄像头的坐标X_WO_WY_w平面与人脸平面的夹角θ的大小，r表示圆形矿灯的半径，p表示图像 中测量得到的长轴半径，p_s表示图像中测量得到的短轴半径；

(11)由于图像测量直接测到是圆或椭圆的长、短轴直径而非半径，若q和q_s分别表示 图像中测量出的椭圆长轴和短轴的长度，l表示矿灯头的半径，则可将和分别变换为$\theta =\arccos \frac{q_s}{q}$和$k_d=\frac{q}{l};$

(12)若已知物体的长度为M，该物体在图像中的像素数为m，则可将成像的放大倍数k_d表示为：由此可得m＝k_dM；

所述人脸的定位分割方法包括以下步骤：

(1)根据矿灯位置、尺寸及人脸的大致尺寸，对煤矿井下采集的戴矿灯矿工图像进行具 体的人脸定位分割；

(2)已知已知矿灯的直径为l＝7cm，矿灯在图像中的像素数为q＝27pixel，可以得到 成像的放大倍数为$k_d=\frac{q}{l}=\frac{27}{7}=3.8571;$

(3)根据已知截取的面部区域长为22cm，即M＝22cm，由方程m＝k_dM可得矿灯在图像 中的像素数m为：m＝k_dM＝3.8571×22＝84.8571；

(4)根据以上得出的数据，可以定位出矿灯的圆心坐标为(296，162)，矿灯的下边缘 坐标为(296，175)，分别以坐标(252，175)(296，175)为对角取正方形的区域，即为正面人 脸的定位区域。

所述人脸分割窗口的修正方法包括以下步骤：

(1)根据头部的偏转角度，即根据分割人脸平面与摄像仪X_WO_WY_w平面具有的倾斜角度， 来计算各参数变化；

(2)假设物体的长度已知，表示为m，其在图像中椭圆的短轴方向的像素数为m_s，则有： m_s＝m cosθ，将代入m_s＝m cosθ得：

(3)根据头部的偏转角度θ、短轴方向的像素数m_s和短轴长度q_s三个参数的变化进行了 人脸定位区域的调整；

(4)由于矿灯平面与人脸平面在Z_C轴方向有约5cm的距离偏差，调整后定位的人脸区域 仍存在一定的误差，考虑此因素的影响，对处理结果进行再修正，即在对煤矿井下人脸的图 像进行分割时，对分割窗口进行平移来修正处理结果；

(5)若摄像头坐标X_WO_WY_w平面与人脸平面的夹角为θ，则平移像素n可表示为： n＝5k_dsinθ；

(6)经过进一步的修正处理后，分割窗口能够随着脸部的转动角度进行调整，不仅对正 面人脸能够快速、准确的定位，而且对头部有较大偏转角度的人脸也能快速、准确的定位。

所述图像减法运算方法具体为：

将两幅图像中的对应像素的值进行减法运算，若输入的两幅图像分别为A(x，y)和B(x，y)， 输出图像为C(x，y)，则减法运算公式为C(x，y)＝A(x，y)+B(x，y)。

所述全局阈值分割算法具体为：对矿工图像的每个像素采用一个固定的、单一的最佳阈 值进行分割。

本发明的有益效果是，利用矿灯得出待检测矿工人脸的区域定位，能够有效克服井下光 照条件差的影响。检测方法以矿灯进行区域标识可靠性强，识别率高，适应性强，为煤矿井 下矿工唯一性检测提供了可靠的信息。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。

图1是煤矿井下矿工人脸区域检测流程图；

图2是类间最大距离法求最佳阈值流程图；

图3是成人头部五官比例及大致尺寸示意图；

图4是煤矿井下矿灯图像的分析方法流程图；

图5是矿工正面脸部平面与成像平面的坐标关系示意图；

图6是煤矿井下人脸的定位分割流程图；

图7是煤矿井下人脸分割窗口的修正流程图；

具体实施方式

首先对煤矿井下矿工人脸区域检测的基本流程进行描述。参照图1，具体步骤如下，矿工 人脸图像中矿灯的分割阶段：

(1)分别采集煤矿井下包含戴矿灯的矿工人脸图像和井下无人的背景环境图像，背景环 境图像包括巷道内的照明灯等不变背景信息，图像中仅含有一个矿工，且矿灯所在图像中所 占的区域大小基本维持不变，所有采集的图像将调整尺寸为220*220，格式为PNG；

(2)将井下无人的背景环境图像作为参考图像数据，与采集的戴矿灯矿工人脸图像进行 图像减影法运算，即将两幅图像中的对应像素的值进行减法运算，若输入的两幅图像分别为 A(x，y)和B(x，y)，输出图像为C(x，y)，则减法运算公式为C(x，y)＝A(x，y)+B(x，y)，分离出不变的背 景区域后，确定煤矿井下人员在图像中所占的区域数据；

(3)将图像中有人的区域完整地从背景中分离出来，去除了原图像中相对固定的背景区 域，根据确定的煤矿井下人员的位置区域还原图像，并将背景中的照明灯部分去除掉，去除 图像中不变背景环境图像信息的干扰，得到了只有矿工没有背景信息的新图像；

(4)根据公式计算每个灰度级像素出现的频率，求出去除背景后戴矿灯矿工人 脸图像的直方图，式中v_i表示第i个灰度级像素出现的频率，n_i表示第i个灰度级像素值， n表示所有的灰度级像素值之和，i＝1，2，…，M；

(5)利用去除背景后戴矿灯矿工人脸图像的直方图，并根据类间最大距离方法设定区域 分割的最佳阈值，然后运用全局阈值分割算法，即对矿工图像的每个像素采用一个固定的、 单一的最佳阈值进行分割，从而完整分割定位出矿灯区域；

所述煤矿井下人脸区域检测阶段包括以下步骤：

(1)根据成人正面平视时的面孔五官比例“三庭五眼”说法，中国男子平均身高约为170cm， 而身高与头的大致比例为6.75∶1，可以估算出一个男子头的长度大约为25cm左右，而人脸的 长宽比例值在1.2∶1至1.8∶1的范围内，若按1.2∶1进行计算，可以得出人脸的宽度约为20cm 左右，如图3所示；

(2)矿工人脸正面面对摄像仪时，根据煤矿井下矿灯图像的分析方法标定出的矿灯位置 及尺寸，以上面得出的人脸的大致尺寸来定位人脸的检测区域；

(3)在图像中选取以矿灯圆心为对称点，本发明选取总宽为22厘米的位置处确定定位人 脸矩形区域的宽度，再选取以矿灯下边沿至下方22cm位置处的区域作为定位人脸的矩形区域 的高度，从而确定矿工的人脸定位区域的大小，并用人脸的定位分割方法以这个尺寸在图像 中进行定位分割，即得到人脸分割窗口；

(4)若矿工人脸不是正面面对摄像仪时，即人脸平面与摄像机具有一定的倾斜角度，在 进行人脸的定位分割时，如果仍采用上面我们所选的定位区域尺寸，同样能够定位出人脸区 域，但是存在一定的偏差，选取人脸的准确度会随着角度的增大而降低，而且角度越大，定 位出的人脸区域比实际图像中人脸区域大得越多；

(5)当矿工人脸偏离摄像仪设定的角度时，即根据头部的偏向角度来调整人脸定位区域 的尺寸大小，进一步用人脸分割窗口的修正方法进行修正；

(6)根据以上运算得到的分割窗口对图像中的矿工人脸进行快速、准确的定位。

图2是类间最大距离法求最佳阈值的具体步骤：

(1)矿灯为前景图像，分离出的矿工图像除矿灯之外都是背景图像；

(2)由直方图可以得到：矿灯点数也就是前景点数占图像比例w0，平均灰度u0，背景点 数占图像比例w1，平均灰度u1；

(3)图像的总平均灰度为：u＝w0*u0+w1*u1；

(4)前景与背景图像的方差：g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)＝w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)；

(5)当方差g最大时，此时前景与背景图像差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值。

图4是煤矿井下矿灯图像分析的具体步骤：

(1)选择分别从平视方向、俯视15°方向及俯视30°方向三种情况进行戴矿灯矿工人脸 图像的采集；

(2)根据矿工正面脸部平面与成像平面的坐标关系，如图5所示，对所采集的带有俯视 角度的摄像仪模型进行分析；

(3)通过分析得出，如果将摄像仪向下转动θ_y角度，则相当于将摄像仪坐标系绕Y_C轴 转动了θ_y角，也即相当于将正面脸部平面绕Y_W轴旋转了θ_y角，因此，我们可以得到方向向 量矩阵为：$R=\left(\begin{array}{ccc}{\cos \theta }_y& 0& -\sin {\theta }_y\\ 0& 1& 0\\ \sin {\theta }_y& 0& {\cos \theta }_y\end{array}\right),$其坐标变换矩阵可表示为： $\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}R& p\\ 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ z_w\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}\cos {\theta }_y& 0& -\sin {\theta }_y& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ \sin {\theta }_y& 0& \cos {\theta }_y& d\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ 0\\ 1\end{array}\right);$

(4)由于在俯视或向左向右有一定偏向角度时，圆形物体会投影为椭圆形状，因此，将 (3)中的坐标变换矩阵代入X_WO_WY_w平面上圆的方程式s_w²+y_w²＝r²，可以得到圆形物体在 俯视时投影为椭圆形的方程为可以看出，在投影得到的椭圆形中，长轴 半径等于圆的半径，短轴半径等于圆半径与平面间夹角的余弦的积；

(5)与俯视模型推导过程相似，将摄像仪向下转动θ_x角，相当于将摄像仪坐标系绕X_C轴 转动了θ_x角，也就相当于脸部平面绕X_W轴旋转了θ_x角，可以得到方向向量矩阵为： $R=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos {\theta }_x& \sin {\theta }_x\\ 0& -\sin {\theta }_x& {\cos \theta }_x\end{array}\right),$其坐标变换矩阵可表示为 $\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}R& p\\ 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ z_w\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 0& \cos {\theta }_x& \sin {\theta }_x& 0\\ 0& -\sin {\theta }_x& \cos {\theta }_x& d\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ 0\\ 1\end{array}\right);$

(6)将(5)中的坐标变换矩阵代入X_WO_WY_w平面上圆的方程式x_w²+y_w²＝r²，可以得 到圆形物体在侧视时投影为椭圆形的方程为可以看出，在投影得到的椭 圆形中，长轴半径等于圆的半径，短轴半径等于圆半径与平面间夹角的余弦的积；

(7)当摄像仪在X_C轴和Y_C轴方向均有一定角度的转动时，就得将两个旋转变换矩阵进行 相乘后方可得到摄像仪坐标系的旋转变换矩阵的转换方程可表示为 $\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\\ 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}\cos {\theta }_y& -\sin {\theta }_y\sin {\theta }_x& 0& 0\\ 0& \cos {\theta }_x& \sin {\theta }_x& 0\\ \sin {\theta }_y& -\cos {\theta }_y\sin {\theta }_x& \cos {\theta }_y\cos {\theta }_x& d\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ 0\\ 1\end{array}\right);$

(8)如果不考虑焦距在方向上的差距和畸变，摄像仪内参数模型可表示为：p＝k_dr， 式中：p表示图像中椭圆的长轴半径，r表示圆形物体的半径，k_d表示放大系数，因此在图 像分析中，只需测量出矿灯在图像投影后椭圆的长轴、短轴半径及长轴的方向，即可实时得 出摄像仪的内外参数；

(9)根据从煤矿井下采集到的戴矿灯矿工人脸图像中分割出来的矿灯图像，找到该图像 中待检测圆在上，下，左，右4个方向上的极点，并根据这四个极点的坐标，估算出图像中待 检测圆的圆心，若得到的图像是圆投影后成像的椭圆，则根据这四个极点的坐标，可得到长 轴半径p和短轴半径p_s；

(10)根据和两个方程可得出p_s＝p cosθ，即头部 偏转角度可表示为由方程p＝k_dr可得即可求得成像的放大倍数k_d及 摄像头的坐标X_WO_WY_w平面与人脸平面的夹角θ的大小，r表示圆形矿灯的半径，p表示图像 中测量得到的长轴半径，p_s表示图像中测量得到的短轴半径；

(11)由于图像测量直接测到是圆或椭圆的长、短轴直径而非半径，若q和q_s分别表示 图像中测量出的椭圆长轴和短轴的长度，l表示矿灯头的半径，则可将和分别变换为$\theta =\arccos \frac{q_s}{q}$和$k_d=\frac{q}{l};$

(12)若已知物体的长度为M，该物体在图像中的像素数为m，则可将成像的放大倍数k_d表示为：由此可得m＝k_dM。

图6是煤矿井下人脸的定位分割的具体步骤：

(1)根据矿灯位置、尺寸及人脸的大致尺寸，对煤矿井下采集的戴矿灯矿工图像进行具 体的人脸定位分割；

(2)已知已知矿灯的直径为l＝7cm，矿灯在图像中的像素数为q＝27pixel，可以得到成 像的放大倍数为$k_d=\frac{q}{l}=\frac{27}{7}=3.8571;$

(3)根据已知截取的面部区域长为22cm，即M＝22cm，由方程m＝k_dM可得矿灯在图像 中的像素数m为：m＝k_dM＝3.8571×22＝84.8571；

(4)根据以上得出的数据，可以定位出矿灯的圆心坐标为(296，162)，矿灯的下边缘坐 标为(296，175)，分别以坐标(252，175)(296，175)为对角取正方形的区域，即为正面人脸 的定位区域。

图7是煤矿井下人脸分割窗口的修正的具体步骤：

(1)根据头部的偏转角度，即根据分割人脸平面与摄像仪X_WO_WY_w平面具有的倾斜角度， 来计算各参数变化；

(2)假设物体的长度已知，表示为m，其在图像中椭圆的短轴方向的像素数为m_s，则有： m_s＝m cosθ，将代入m_s＝m cosθ得：

(3)根据头部的偏转角度θ、短轴方向的像素数m_s和短轴长度q_s三个参数的变化进行了 人脸定位区域的调整；

(4)由于矿灯平面与人脸平面在Z_C轴方向有约5cm的距离偏差，调整后定位的人脸区域 仍存在一定的误差，考虑此因素的影响，对处理结果进行再修正，即在对煤矿井下人脸的图 像进行分割时，对分割窗口进行平移来修正处理结果；

(5)若摄像头坐标X_WO_WY_w平面与人脸平面的夹角为θ，则平移像素n可表示为： n＝5k_dsinθ；

(6)经过进一步的修正处理后，分割窗口能够随着脸部的转动角度进行调整，不仅对正 面人脸能够快速、准确的定位，而且对头部有较大偏转角度的人脸也能快速、准确的定位。