一种基于卷积核和圆边界微积分的虹膜中心定位的眼球跟踪方法技术

一种基于卷积核和圆边界微积分的虹膜中心定位的眼球跟踪方法，包括以下步骤：1)对第一帧人脸图像利用虹膜中心定位算法检测虹膜中心，过程如下：1.1)根据第一帧人脸图像，定位人脸所在区域；1.2)然后利用人眼区域与人脸的比例关系确定一个大致的人眼区域；1.3)定义卷积核，通过卷积结果图分割计算得到的比率，最后通过搜索计算商矩阵的最大值处对应的位置来获取虹膜中心的信息；2)对于后续帧，获取前一帧左右眼的虹膜中心坐标，并通过左右虹膜中心的距离来确定当前帧左右眼的两个正方形区域；3)对每个正方形区域，利用虹膜中心定位算法再次检测虹膜中心，从而实现对眼球的跟踪。本发明专利技术能降低计算复杂度、精度较高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视觉识别领域，尤其是一种眼球跟踪方法。
技术介绍
现有的视觉识别过程之中，眼球跟踪通常采用圆边界积分微分法，该微分积分算 子首先对图像作高斯滤波，然后对元边界上的像素点的灰度值作积分，接着对不同半径下 的积分值作微分，通过搜索整幅图片中微分值最大的那个点对应的位置和半径，此时该位 置和半径就是对应的虹膜中心与半径。但是该方法在跟踪精度和处理速度上没有取得较好 的效果。
技术实现思路
为了克服已有眼球跟踪方法的计算复杂度较低、精度较低的不足，本专利技术提供一 种降低计算复杂度、精度较高的基于卷积核和圆边界微积分的虹膜中心定位的眼球跟踪方 法。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是： -种基于卷积核和圆边界微积分的虹膜中心定位的眼球跟踪方法，所述眼球跟踪 方法包括以下步骤： 1)对第一帧人脸图像利用虹膜中心定位算法检测虹膜中心，过程如下： I. 1)根据第一帧人脸图像，定位人脸所在区域； 1. 2)然后利用人眼区域与人脸的比例关系确定一个大致的人眼区域； 1. 3)定义卷积核，如下所示： 其中，ι?为带有核心权重的卷积核，K' M为不具有核心权重值的卷本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于卷积核和圆边界微积分的虹膜中心定位的眼球跟踪方法，其特征在于：所述眼球跟踪方法包括以下步骤：1)对第一帧人脸图像利用虹膜中心定位算法检测虹膜中心，过程如下：1.1)根据第一帧人脸图像，定位人脸所在区域；1.2)然后利用人眼区域与人脸的比例关系确定一个大致的人眼区域；1.3)定义卷积核，如下所示：Ir=Kr*IIr+1′=Kr+1′*IDr=Ir+1′Ir(xp,yp,R)=argmax(r,x,y)(Dr)r∈[rmin,rmax]---(1)]]>其中，Kr为带有核心权重的卷积核，K'r+1为不具有核心权重值的卷...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈胜勇，张剑华，蔡海斌，刘洪海，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33