摘要
本申请涉及图像处理技术领域,具体涉及适用于面部微表情视频监控的相机标定系统及方法,该方法包括:获取审讯视频并从中提取各帧图像;获取各帧图像中的各网格交叉点区域,记为各区域;获取各区域的梯度强度;计算当前帧图像中的各区域内的各像素点的离散稳定因子,结合各像素点所在区域的梯度强度,获取各像素点的稳定系数;从各区域筛选各备选特征点;预设备选特征点向量,采用非线性优化算法,最小化备选特征点向量中的各备选特征点的重投影误差,构建智能优化算法的目标函数,获取最优备选特征点向量,对相机进行标定。本申请旨在通过提高特征点提取的精度,对相机的内参和外参进行精确计算,提高相机标定的精度。
技术关键词
面部微表情
相机标定方法
像素点
特征点
交叉点
非线性优化算法
相机标定系统
智能优化算法
视频
网格
强度
因子
计算方法
图像处理技术
表达式
筛选方法
误差
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压缩驱动方法
卷积神经网络模型
低功耗
原始图像数据
图像块
龟甲胶
透明度检测方法
数据立方体
品质评价模型
多光谱
棉纺织
深度神经网络模型
BCH纠错码
解码网络
生成水印图像