一种人眼检测中消除眼镜框影响的方法技术

本发明专利技术涉及一种人眼检测中消除眼镜框影响的方法。目前人眼检测中存在眼镜框对人眼定位的干扰问题。本发明专利技术方法在利用AdaBoost检测算法得到的人脸眼部区域的基础上，首先在眼部区域内运用垂直和水平灰度投影，并结合镜框的固有特征来得到左、右眼部条形区域；其次分别对左、右眼部条形区域进行初始二值化，利用人眼虹膜和瞳孔的类圆形特征，运用自适应二值化圆拟合来调整二值化阈值，重新对左、右眼部条形区域二值化；迭代处理，最终左、右眼部条形区域的二值化图像圆拟合的圆心即为人脸左、右眼位置坐标。本发明专利技术方法充分挖掘眼部结构信息，并结合眼镜的框型固定特征，有效的避免了镜框引起的人眼定位错误。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物特征识别及信息安全的
，特别涉及一种人眼检测中消除 眼镜框影响的方法。
技术介绍
生物特征识别技术因为生物特征(指纹、虹膜、脸像等等）自身固有的特性使得它 超越和替代传统的身份识别技术成为现实的可能，并且已经在一些国家和地区的特定应用 领域开始被推广和使用。人眼识别可以在不被观测目标发现的情况下对其进行识别，从而 能在目标不配合的情况下也可以进行目标识别，使得人脸识别技术具有构建更加安全的社 会环境的应用潜力；其中人眼作为人脸特征的关键部位，是生物特征识别的重要依据，人眼 检测定位的准确性直接影响着人脸识别以及疲劳检测的可靠性。但是人眼定位的准确性受 多种因素的影响，在无限定人脸识别的实际应用条件下，眼镜框是引起定位错误的最主要 因素之一。投影函数法和Hough变换法作为人眼定位的典型方法，在针对眼镜框的处理上 都具有一定的局限性，具体表现为：投影函数法通过图像的灰度变化来定位人眼，虽然这种 方法实现简单，计算量小，但因为眼镜框在人眼附近，眼镜框的灰度变化对人眼定位产生了 干扰，定位效果较差；Hough变换法利用虹膜为圆形的特征进行人眼定位，虽然该方法计算 准确，但是必须在虹膜完整的情况下才能有较好的效果，而由于镜片的反光、眼镜框及眼睫 毛的影响很难采集到完整的虹膜。 目前已经公开的文献资料，还没有针对眼镜框对定位人眼干扰的消除相关方面的 研宄。
技术实现思路
本专利技术的目的就是针对人眼检测中眼镜框对人眼定位的干扰问题，提供一种人眼 检测中消除眼镜框影响的方法。 本专利技术方法的具体步骤是： 步骤（1)在利用AdaBoost检测算法已经得到的人脸眼部区域的基础上，对已确定的人 脸眼部区域进行垂直灰度投影，即沿鼻梁方向投影，根据灰度投影分布的中间位置的最大 值点来分割得到左、右眼部区域；对于非灰度图像，进行灰度化后处理； 步骤（2)对左、右眼区域分别进行水平灰度投影，即垂直于鼻梁方向投影，根据灰度投 影分布的中间区域的极小值点，并结合人眼的几何结构特征得到所在人眼的水平位置，从 而提取出左、右眼条形区域； 步骤（3)对左、右眼条形区域进行初始二值化，然后利用人眼部区域虹膜和瞳孔的近 似圆形的结构特征，在二值化图像中进行眼部区域圆拟合，再通过圆拟合度来自适应调整 二值化阈值再次二值化，多次迭代直至圆拟合度达到事先设定的值； 所述的二值化从一个初始化阈值开始，利用二值化圆拟合来自适应调整二值化的阈 值，最后以达到要求的圆拟合度对应的圆心作为人眼位置坐标。 本专利技术用来检测眼部区域的AdaBoost算法在训练分类器时选取眼部区域和非眼 部区域作为正、负样本，眼镜框消除是在已经检测出的眼部区域中进行的。本专利技术关键在于 利用人眼类圆形与眼镜框条形的区别，利用自适应二值化圆拟合的方法，通过圆拟合有效 地消除眼镜框对定位人眼的影响。 本专利技术利用眼镜框的固有特征和眼睛类圆形的特征作为辅助以消除眼镜框对定 位的不利影响，充分挖掘眼部结构信息，并结合眼镜的框型固定特征，有效的避免了镜框引 起的人眼定位错误。【具体实施方式】： 下面结合实施例对本专利技术进一步说明。 ，具体如下： 步骤1、在利用AdaBoost检测算法得到的人脸眼部区域的基础上，首先在眼部区域内 运用垂直和水平灰度投影，并结合镜框的固有特征来得到左、右眼部条形区域；其次分别对 左、右眼部条形区域进行初始二值化，利用人眼虹膜和瞳孔的类圆形特征，运用自适应二值 化圆拟合来调整二值化阈值，重新对左、右眼部条形区域二值化；迭代处理，最终左、右眼部 条形区域的二值化图像圆拟合的圆心即为人脸左、右眼位置坐标。 在本实施例中，步骤1 (分割人左、右眼部区域）具体过程包括：首先将利用 AdaBoost检测算法得到的眼部区域(一般为长方形)的宽度记为5T (垂直于鼻梁方向)，高度 IS? 记为H (水平于鼻梁方向)，经过垂直灰度投影后取j~γ范围内的最大值即为左、右眼中 心线，据此分割成左、右眼部区域。 步骤2、提取人眼条形区域，具体过程是：首先进行水平灰度投影，低通滤波后，提 取水平灰度投影的所有极小值点。每个极小值点都是一个U型的谷底，取具有最大U型开 口，并最靠近高度Ji的中心所对应的极小值点，根据该点的位置和对应的最大U型开口取 出一个条形区域作为人眼条形区域，左、右眼部区域处理过程相同。 步骤3、自适应圆拟合定位人眼，具体过程是：对提取到的人眼条形区域二值化， 初始取一个较小的二值化阈值，本实施例中初始取二值化阈值％取为1，若区域中的像素 值小于该阈值时，二值化后的像素值为0,否则为1。然后搜索所有像素值为0的连通区域， 判定区域中包含的像素个数是否大于F(F通常取二分之一条形区域的高度的平方的整 数，本实施例中iV取40)，满足则计算圆拟合度，如果该区域包含的像素点最多，并且圆拟 合度大于等于0. 9,则取拟合圆心作为人眼的中心，以此标定人眼；如果不满足则让二值化 阈值石每次增加一个确定的值(本实施例中取增加值为2)，然后重复上述的判定过程，逐 次迭代直至满足要求。左、右眼条形区域处理过程相同，分别处理得到左右眼中心，定位人 眼。【主权项】1. ，其特征在于该方法的具体步骤是： 步骤（1)在利用AdaBoost检测算法已经得到的人脸眼部区域的基础上，对已确定的人 脸眼部区域进行垂直灰度投影，即沿鼻梁方向投影，根据灰度投影分布的中间位置的最大 值点来分割得到左、右眼部区域；对于非灰度图像，进行灰度化后处理； 步骤（2)对左、右眼区域分别进行水平灰度投影，即垂直于鼻梁方向投影，根据灰度投 影分布的中间区域的极小值点，并结合人眼的几何结构特征得到所在人眼的水平位置，从 而提取出左、右眼条形区域； 步骤（3)对左、右眼条形区域进行初始二值化，然后利用人眼部区域虹膜和瞳孔的近 似圆形的结构特征，在二值化图像中进行眼部区域圆拟合，再通过圆拟合度来自适应调整 二值化阈值再次二值化，多次迭代直至圆拟合度达到事先设定的值； 所述的二值化从一个初始化阈值开始，利用二值化圆拟合来自适应调整二值化的阈 值，最后以达到要求的圆拟合度对应的圆心作为人眼位置坐标。【专利摘要】本专利技术涉及。目前人眼检测中存在眼镜框对人眼定位的干扰问题。本专利技术方法在利用AdaBoost检测算法得到的人脸眼部区域的基础上，首先在眼部区域内运用垂直和水平灰度投影，并结合镜框的固有特征来得到左、右眼部条形区域；其次分别对左、右眼部条形区域进行初始二值化，利用人眼虹膜和瞳孔的类圆形特征，运用自适应二值化圆拟合来调整二值化阈值，重新对左、右眼部条形区域二值化；迭代处理，最终左、右眼部条形区域的二值化图像圆拟合的圆心即为人脸左、右眼位置坐标。本专利技术方法充分挖掘眼部结构信息，并结合眼镜的框型固定特征，有效的避免了镜框引起的人眼定位错误。【IPC分类】G06K9-00【公开号】CN104732202【申请号】CN201510074487【专利技术人】叶学义, 陈华华, 宋倩倩, 吕秋云, 孙淑强 【申请人】杭州电子科技大学【公开日】2015年6月24日【申请日】2015年2月12日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人眼检测中消除眼镜框影响的方法，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤(1)在利用AdaBoost检测算法已经得到的人脸眼部区域的基础上，对已确定的人脸眼部区域进行垂直灰度投影，即沿鼻梁方向投影，根据灰度投影分布的中间位置的最大值点来分割得到左、右眼部区域；对于非灰度图像，进行灰度化后处理；步骤(2)对左、右眼区域分别进行水平灰度投影，即垂直于鼻梁方向投影，根据灰度投影分布的中间区域的极小值点，并结合人眼的几何结构特征得到所在人眼的水平位置，从而提取出左、右眼条形区域；步骤(3)对左、右眼条形区域进行初始二值化，然后利用人眼部区域虹膜和瞳孔的近似圆形的结构特征，在二值化图像中进行眼部区域圆拟合，再通过圆拟合度来自适应调整二值化阈值再次二值化，多次迭代直至圆拟合度达到事先设定的值；所述的二值化从一个初始化阈值开始，利用二值化圆拟合来自适应调整二值化的阈值，最后以达到要求的圆拟合度对应的圆心作为人眼位置坐标。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：叶学义，陈华华，宋倩倩，吕秋云，孙淑强，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33