本发明专利技术公开了一种自然光照正面人脸图像中的眼睛中心点定位的方法，包括以下步骤：对输入的正面人脸图像，使用自动人脸检测算法，检测人脸区域；在人脸区域的矩形框内使用主动表观模型自动定位人脸上的关键点，确定眼睛区域的初步区域；在眼睛区域的初步定位的基础之上，运用眼睛局部表观模型，进一步确定眼睛定位区域；对进一步确定的眼睛定位区域进行光照处理，去除局部眼睛区域的光照影响，运用边缘算子，检测边缘特征，并使用边缘特征进行眼睛内外眼角点的精确定位；以眼睛区域的内外眼角点的连线作为计算起点，采用圆积分求梯度法计算最大相应点，该点为眼睛的中心点。本发明专利技术可实现人眼的精确定位，从而对光照和眼睑遮挡具有一定鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理及模式识别领域，特别是基于自然光照的人脸图像中的眼睛 中心点定位的方法。
技术介绍
对图像或摄像头视频中的眼睛中心点进行检测和定位在计算机视觉、人机交互、 安全监控、游戏娱乐等领域具有重要的应用价值。在基于自然人机交互的应用中，可以根据 视频中人眼的中心点的运动来驱动交互界面相关的操作，例如移动鼠标指针、选择不同的 按钮，或者在表情交互游戏中用眼睛的运动驱动一个虚拟角色的表情变化。在助残交互、互 动娱乐中具有广泛的应用价值。 在自然光照下，对一般分辨率的人脸视频图像进行眼睛中心定位和注视方向检测 在近年来逐渐成为计算机视觉和人机交互的研究热点。相比基于红外光源和高分辨率摄像 头的眼动识别仪，具有无需特殊的外部设备、人性化、配置简单等特点。 眼睛定位针对不同的应用场合产生了诸多算法，鉴于眼睛的圆形特征，Khosravi 等首先利用模板匹配检测虹膜，并采用主动轮廓模型定位巩膜，采用Hough变换对圆性特 征的响应来定位眼睛也是一种常用的方法，这种方法的不足点在于需要检测对象具有较为 显著的圆形特征，而人脸中的眼睛区域由于部分被遮挡，往往会导致Hough变换失效。 投影函数具有简单、计算量小的优点，能较准确地定位眼睛虹膜的位置，作为后续 工作的基础，可以提供较为准确的初始定位。Zheng Z. L，Yang J，Yang L. Μ等将人脸彩色图 像分解到HSV颜色空间，利用Η通道实现瞳孔的粗定位，然后使用Gabor滤波器检测左右眼 角的位置。Feng G.C，Yuen P.C.等利用方差投影函数实现对眼睛的简单定位。在综合积分 投影函数和方差投影函数的优点的基础上，耿新、周志华、陈世福提出了混合投影定位眼睛 的方法，杜志军将三种投影函数综合分析，提出了统一的投影函数法，对高分辨率图像和低 分辨率图像均获得了较好的定位精度。投影函数只考虑到图像的灰度对比，当眼睛区域出 现较大的遮挡或高光亮点时，会出现较大的峰值偏差，眼睛区域由于包含上下眼睑、虹膜等 高纹理对比的特征区域，可以通过投影来进行范围限定，投影函数法是广泛使用的优化方 法，使用投影函数方法受到眉毛、厚眼睑遮挡的影响较大，当遮挡较为严重时，定位的误差 较大。 眼球表面灰度呈现等照度曲率分布，因此Roberto Valenti使用等照度线投票的 方法实现对眼睛中心定位和跟踪，由于眼睛的等照度线对线性变化的光照具有较强的鲁棒 性，该算法在测试图像集上获得了较高的检测效果。该方法的缺点是当光照高光点位于眼 球的上方时，定位的中心点会随之向上方移动，产生偏移。 Iain Matthews使用统计学习的方法可以在人脸的整体范围进行眼睛区域的定 位，但是由于主动表观模型是基于全局最优解的，在眼睛的局部区域，其定位的精度并非为 最佳位置。
技术实现思路
本专利技术针对上述的现有技术的不足，考虑到眼睛区域的遮挡、光照不均匀、眼睛区 域的像素点较少等实际问题，同时考虑到在应用的计算速度的要求，实现在自然光照下的 人脸图像中自动进行光照均衡处理、自动进行边缘计算以减少局部遮挡影响，并在眼睛虹 膜区域的像素点较少、上眼睑对虹膜区域有遮挡的条件下，实现眼睛中心点的定位。本专利技术 提供了一种全自动的鲁棒的自然光照正面人脸图像中的眼睛中心点定位方法。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是： 提供一种，包括以下步骤： S1、对输入的正面人脸图像，使用自动人脸检测算法，检测人脸区域； S2、在人脸区域的矩形框内使用主动表观模型自动定位人脸上的关键点，确定眼 睛区域的初步区域； S3、在眼睛区域的初步定位的基础之上，运用眼睛局部表观模型，进一步确定眼睛 定位区域； S4、对进一步确定的眼睛定位区域进行光照处理，去除局部眼睛区域的光照影响， 运用边缘算子，检测边缘特征，并使用边缘特征进行眼睛内外眼角点的精确定位； S5、以眼睛区域的内外眼角点的连线作为计算起点，采用圆积分求梯度法计算最 大相应点，该点为眼睛的中心点。 本专利技术所述的方法中，步骤S3具体为： 以眼睛区域的局部样本进行关键点标定，标注眉毛、上下眼睑、眼角，带入局部眼 睛表观模型训练器获得局部表观模型； 在人脸中对齐的眼睛区域的粗略位置，运行局部表观模型，进一步确定眼睛的定 位区域。 本专利技术所述的方法中，步骤S4具体包括： S41、对眼睛局部区域进行光照均衡处理，消除左右眼睛光照不均匀问题； S42、在眼睛局部区域使用canny算子，计算该区域的边缘特征； S43、结合眼角点局部的边缘特征，使用扇形区域积分定位内外眼角点，实现眼睛 内外角点的精确定位； S44、结合上下眼睑的边缘特征，确定眼睛的上下边界，以在圆积分时对扇形区域 进行计算。 本专利技术所述的方法中，步骤S5具体为： S51、以眼睛的内外眼角点的连线作为起始计算位置，以内外眼角点连线的1/4作 为最大搜索半径r，运行圆积分算法，求解每个像素点处的从1到r的圆形积分； S52、计算相邻的半径点处的圆形积分的差的绝对值，找出绝对值最大的点； S53、将绝对值最大的点对应的坐标点作为眼睛中心点输出。 本专利技术所述的方法中，若存在脸部的面内旋转，还包括步骤： S6、对眼睛的旋转进行校正处理。 本专利技术所述的方法中，在运用边缘算子确定图像的边缘点时，在每一点的梯度方 向上判断此点强度是否为其领域的最大值来确定该点是否为边缘点，当一个像素满足以下 三个条件时，则被认为是图像的边缘点： (1. 1)该点的边缘强度大于沿该点梯度方向的两个相邻像素点的边缘强度； (1. 2)与该点梯度方向上相邻两点方向差小于45° ; (1. 3)以该点为中心的3X3领域中的边缘强度极大值小于某个阈值。 本专利技术所述的方法中，步骤S1具体为： 利用haar特征检测输入图像中的人脸区域，在检测到的人脸区域输出矩形定位 框，并将输出的矩形框以中心点为参照将区域向外扩展20%。 本专利技术产生的有益效果是：本专利技术通过主动表观模型自动定位进行眼睛区域的初 步定位，再通过眼睛局部表观模型，进一步定位眼睛区域，然后对眼睛区域进行光照处理， 去除局部眼睛区域的光照影响，运用边缘算子，检测边缘特征，并使用边缘特征进行眼睛内 外眼角点的精确定位；最后以眼睛区域的内外眼角点的连线作为计算起点，采用圆积分求 梯度法计算最大相应点，该点为眼睛的中心点。本专利技术可以减少眼睛区域的遮挡和光照对 定位精度的影响，能够较好地解决传统的投影函数方法中对于上眼睑厚重、以及自然光照 下眼球侧上方的高光点对定位精度的影响，在不借助红外光照仅使用自然光照的条件下， 实现人眼的精确定位，从而对光照和眼睑遮挡具有一定鲁棒性，该方法在人脸识别、人机交 互，表情分析，游戏娱乐等领域具有较高的实用价值和广泛的应用前景。 【附图说明】 下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中： 图1是本专利技术实施例自然光照正面人脸图像中的眼睛中心点定位算法流程图。 图2是本专利技术实施例中眼睛局部表观模型关键点分布。 图3是本专利技术实施例中定义的眼睛区域几何模型。 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种自然光照正面人脸图像中的眼睛中心点定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对输入的正面人脸图像，使用自动人脸检测算法，检测人脸区域；S2、在人脸区域的矩形框内使用主动表观模型自动定位人脸上的关键点，确定眼睛区域的初步区域；S3、在眼睛区域的初步定位的基础之上，运用眼睛局部表观模型，进一步确定眼睛定位区域；S4、对进一步确定的眼睛定位区域进行光照处理，去除局部眼睛区域的光照影响，运用边缘算子，检测边缘特征，并使用边缘特征进行眼睛内外眼角点的精确定位；S5、以眼睛区域的内外眼角点的连线作为计算起点，采用圆积分求梯度法计算最大相应点，该点为眼睛的中心点。
【技术特征摘要】
1. 一种自然光照正面人脸图像中的眼睛中心点定位的方法，其特征在于，包括以下步 骤： 51、 对输入的正面人脸图像，使用自动人脸检测算法，检测人脸区域； 52、 在人脸区域的矩形框内使用主动表观模型自动定位人脸上的关键点，确定眼睛区 域的初步区域； 53、 在眼睛区域的初步定位的基础之上，运用眼睛局部表观模型，进一步确定眼睛定位 区域； 54、 对进一步确定的眼睛定位区域进行光照处理，去除局部眼睛区域的光照影响，运用 边缘算子，检测边缘特征，并使用边缘特征进行眼睛内外眼角点的精确定位； 55、 以眼睛区域的内外眼角点的连线作为计算起点，采用圆积分求梯度法计算最大相 应点，该点为眼睛的中心点。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为： 以眼睛区域的局部样本进行关键点标定，标注眉毛、上下眼睑、眼角，带入局部眼睛表 观模型训练器获得局部表观模型； 在人脸中对齐的眼睛区域的粗略位置，运行局部表观模型，进一步确定眼睛的定位区 域。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体包括： 541、 对眼睛局部区域进行光照均衡处理，消除左右眼睛光照不均匀问题； 542、 在眼睛局部区域使用canny算子，计算该区域的边缘特征； 543、 结合眼角点局部的边缘特征，使用扇形区域积分定位内外眼角点，根据实时图像 信息实现眼睛内外角点的精...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐国庆，
申请(专利权)人：武汉工程大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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