The invention discloses an iris detection method of ellipse detection based on an iris detection method based on ellipse detection, which comprises the following steps: Step 1: get the image containing the eye region; step 2: the eye ellipse detection area; the specific process of step 2: Step 2: 1 using ELSD algorithm the eye region: ellipse detection sensitivity of ELSD is changed, the implementation of the N, N group of circular information; step 2: according to the information of the 2 round in a circle, circular point sets in circumference; step 2: 3 for each point on the feature vector the structure of the point, the selection of the feature parameters were obtained after the treatment of weighted feature vectors, feature parameters include the coordinates of the center coordinates and radius, arc, arc length, circumference point; step 2 4: to classify the feature vector, the number of individuals Most of the class as the target class, the coordinate point and save the circumference of each feature vector; step 2: the use of 5 step 2 point 4 in the circumferential coordinate circle fitting.
【技术实现步骤摘要】
一种基于椭圆检测的虹膜检测方法
本专利技术涉及虹膜的提取技术,具体涉及一种基于椭圆检测的虹膜检测方法。
技术介绍
虹膜图像的提取技术具有很高的应用价值。准确,健壮,快速的眼球图像提取是人机交互,表情分析,视线控制,疲劳监控等其他计算机视觉技术应用的前提和基础。传统的虹膜提取技术一般基于脸部正面图像,利用边缘提取或者阈值分隔的技术进行处理,由于一方面对图像的明暗,阴影,光照等成像条件十分敏感,另一方面算法中涉及的主观参数过多,不易进行实时,自适应的调整,所以健壮性不强,一般仅在具有良好成像条件的特定环境(如医院的眼动分析仪,头盔式虹膜检测装置等)中应用,而在一般的大众生活类应用场景(如监控摄像头,手机摄像头等)中则不适应,会出现大量的误判,漏检等情况。因此,随着当今摄像头应用的日益普及,有必要研究和提出新的适用范围更广,健壮性更强的虹膜图像提取方法。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于椭圆检测的虹膜检测方法,对一般环境下由普通摄像头捕获到的人脸进行眼睛的识别和定位,最终达到虹膜提取的目的,达到适应各种光照、图像质量进行高精准度提取虹膜的目的。本专利技术通过下述技术方案实现:一种基于椭圆检测的虹膜检测方法,包括以下步骤:步骤1:获得包含眼睛区域的图像;步骤2:对眼睛区域做椭圆检测;步骤2的具体过程为:步骤2-1:使用ELSD算法对眼睛区域做椭圆检测:提取图像灰度值,改变ELSD的敏感度,共执行N次,得到N组圆的信息;步骤2-2:根据得到的圆信息,以圆信息中圆周点的点集构造圆周;步骤2-3:针对点集中的每一个点,构造该点的特征向量,选取该点特征参数进行加权处理后得 ...
【技术保护点】
一种基于椭圆检测的虹膜检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:获得包含眼睛区域的图像;步骤2:对眼睛区域做椭圆检测;步骤2的具体过程为:步骤2‑1:使用ELSD算法对眼睛区域做椭圆检测:提取图像灰度值,改变ELSD的敏感度,共执行N次,得到N组圆的信息;步骤2‑2:根据得到的圆信息,以圆信息中圆周点的点集构造圆周;步骤2‑3:针对点集中的每一个点,构造该点的特征向量,选取该点特征参数进行加权处理后得到特征向量,特征参数包括圆心坐标、半径、弧度、弧长、圆周点坐标;步骤2‑4:对特征向量进行分类,取个体数最多的一类作为目标类,并保存各个特征向量的圆周点坐标;步骤2‑5:利用步骤2‑4中的圆周点坐标做圆拟合,得到最终虹膜所在的圆的参数。
【技术特征摘要】
1.一种基于椭圆检测的虹膜检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:获得包含眼睛区域的图像;步骤2:对眼睛区域做椭圆检测;步骤2的具体过程为:步骤2-1:使用ELSD算法对眼睛区域做椭圆检测:提取图像灰度值,改变ELSD的敏感度,共执行N次,得到N组圆的信息;步骤2-2:根据得到的圆信息,以圆信息中圆周点的点集构造圆周;步骤2-3:针对点集中的每一个点,构造该点的特征向量,选取该点特征参数进行加权处理后得到特征向量,特征参数包括圆心坐标、半径、弧度、弧长、圆周点坐标;步骤2-4:对特征向量进行分类,取个体数最多的一类作为目标类,并保存各个特征向量的圆周点坐标;步骤2-5:利用步骤2-4中的圆周点坐标做圆拟合,得到最终虹膜所在的圆的参数。2.根据权利要求1所述的一种基于椭圆检测的虹膜检测方法,其特征在于,步骤2-1中,得到N组圆的信息后需要进行筛除操作,筛除操作具体为:筛除掉半径远大于或小于眼睛范围和圆心远远偏离眼部中心的圆。3.根据权利要求1所述的一种基于椭圆检测的虹膜检测方法,其特征在于,步骤2-1的具体过程为:改变ELSD的敏感度:敏感度从M1到M2,每次0.01递增,共执行N次,每改变一次ELSD的敏感度,便执行一次ELSD算法对区域做椭圆检测,检测的结果有三个类型,分别为直线、圆和椭圆,这里把椭圆的长半轴大小改为短半轴大小、并化为半径,将椭圆化为圆,并且舍去直线,共执行N次后,得到...
【专利技术属性】
技术研发人员:邹泽东,汪洋,曾强,徐一丹,
申请(专利权)人:成都通甲优博科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:四川,51
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