The invention discloses a high robust real-time line of sight detection method, which can be used for real-time tracking and dynamic detection of human eye gaze. First, the accurate iris center position is detected by the two circular motion model initialized according to the prior knowledge of human eye structure. Then, the accurate location of the reference point is obtained by the stable face feature point detection method, and the \eye vector\ is combined with the center position of the iris. Next, the \eye vector\ and the head pose are obtained through the two order mapping to get the coordinates of the position of the line of sight. Finally, the weight coefficient is applied to the weighted sum of the position coordinates calculated from the left eye and the right eye to improve the accuracy of the detection. The invention accurately detects the position of the iris center and the reference point, and the calculation is not very large. It can achieve the effect of real-time line of sight detection, making the system characterized by low cost and high accuracy, and has high practical value.
【技术实现步骤摘要】
一种高鲁棒的实时视线检测方法
本专利技术涉及模式识别、图像处理和人机交互领域,特别是涉及一种高鲁棒的实时视线检测方法。
技术介绍
视线检测是一种人机交互技术,它可以帮助计算机实现和人类用户之间方便且高效的交互。人机交互一直以来都是计算机领域关注的焦点,好的人机交互技术将极大地提升电子产品的用户体验,提高产品优势。并且,随着人机交互技术的发展,生活将变得更加智能和自动化,工作将变得更加高效和便捷。目前,它被广泛地应用于虚拟现实、增强现实以及网上购物和广告等方面。一种精确、实时的视线检测技术将大大降低这些应用的门槛,为实现更好的人机交互体验提供了保障。目前,视线检测技术主要分为两种:基于传感器的方法和基于计算机视觉的方法。其中,基于传感器的方法会与人体产生物理接触,比如在眼部贴上电极检测眼球转动时产生的电信号。相比于基于传感器的方法,基于计算机视觉的方法不需要直接接触人体,对使用者更加友好且便捷。对于基于计算机视觉的方法,当前普遍使用红外设备来辅助进行图像的采样,这样得到的图像经过处理可以获得较高精度的检测结果。然而,这类方法需要昂贵的红外设备,并且其检测效果会受到环境光照的影响。并且,该方法对于佩戴眼镜的人检测效果也不理想,因为镜片会产生反射影响检测。除红外设备辅助的方法外,还有的使用复杂的成像设备来采样图像,例如使用多角度摄像机、高清摄像机、深度摄像机等。然而,这类方法需要配备特定的成像设备,在现实生活中也难以广泛应用。综上可知,若要将视线检测广泛应用到生活中,必须满足以下的条件:(1)检测时无需直接接触人体;(2)检测可以使用任意图像采集设备,包括低成本 ...
【技术保护点】
1.一种高鲁棒的实时视线检测方法,其特征在于包括以下步骤:1)由人脸特征点检测算法检测出图像中的人脸的68个特征点;2)检测出人脸特征点后,利用双圆活动模型求得虹膜中心位置;3)检测出人脸特征点后,利用取平均位置的方式获得参考点位置,并和虹膜中心位置结合计算得到“眼向量”;4)求得头部姿态的估计;5)利用回归算法求得与“眼向量”和头部姿态相关的映射函数,用该映射函数求得左右眼的视线位置;6)将左右眼的视线位置进行加权求和,得到最终的视线位置。
【技术特征摘要】
1.一种高鲁棒的实时视线检测方法,其特征在于包括以下步骤:1)由人脸特征点检测算法检测出图像中的人脸的68个特征点;2)检测出人脸特征点后,利用双圆活动模型求得虹膜中心位置;3)检测出人脸特征点后,利用取平均位置的方式获得参考点位置,并和虹膜中心位置结合计算得到“眼向量”;4)求得头部姿态的估计;5)利用回归算法求得与“眼向量”和头部姿态相关的映射函数,用该映射函数求得左右眼的视线位置;6)将左右眼的视线位置进行加权求和,得到最终的视线位置。2.如权利要求1所述的高鲁棒的实时视线检测方法,其特征在于所述的利用双圆活动模型求得虹膜中心位置的步骤之前还包括预处理步骤,所述的预处理步骤具体为:1)利用68个特征点中在眼睛附近的12个特征点提取出眼睛区域;2)对眼睛区域图像进行腐蚀处理,滤除噪声。3.如权利要求1所述的高鲁棒的实时视线检测方法,其特征在于所述的双圆活动模型的外圆和内圆的半径大小为眼睛区域的宽度乘以一个设定的比例系数得到,使得虹膜的边缘能够位于内圆外圆之间,且内圆直径为眼睛区域宽度的0.25倍,外圆直径为内圆直径的1.44倍。4.如权利要求1所述的高鲁棒的实时视线检测方法,其特征在于所述的利用双圆活动模型求得虹膜中心位置的过程中,在从左到右移动粗略估计好虹膜位置后,在该位置的上下左右-5~+5像素范围内进行移动,选择差值最大的位置作为最终的虹膜中心位置...
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