一种眨眼检测的方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种眨眼检测的方法，包括训练睁眼检测器和闭眼检测器；获取第一视频帧中的第一人脸区域，在第一人脸区域利用睁眼检测器定位眼睛的第一位置；若定位成功，则保存第一位置；获取第二视频帧中的第二人脸区域，在第二人脸区域利用睁眼检测器定位眼睛的第二位置；若定位成功，则依次切换视频帧进行定位，直至定位失败，并将最后一次定位成功获得的第二位置作为第一位置；在第一位置利用闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置；若定位成功，则输出眨眼成功。该方法可有效避免由于遮挡而产生误检测的问题，获得的分类器模型较小，进一步提高了检测效率。本申请还公开了一种眨眼检测的装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

A method, device, equipment and computer readable storage medium for blinking detection

The invention discloses a method for blink detection, including training and close eyes detector detector; obtaining the first face region in a first video frame, on the first face region by using the first position detector eyes locating eyes; if successful positioning, save the first position; second to obtain second face regions in video frames, in the face of second using eyes locating eyes detector second position; if the positioning is successful, in order to switch the video frame positioning, to locate the failure, and the last location successfully obtained second position as the first position; in the first position using the closed eyes closed position detector positioning; if successful positioning, output blink success. This method can effectively avoid the problem of error detection due to occlusion, and the classifier model is smaller and further improves the detection efficiency. The application also discloses a device for blinking detection, a device and a computer readable storage medium, all of which have the beneficial effects.

【技术实现步骤摘要】
一种眨眼检测的方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本申请涉及活体识别领域，特别涉及一种眨眼检测的方法，还涉及一种眨眼检测的装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着活体识别技术的快速提升，其应用领域日益广泛。在智慧城市发展的热潮下，活体识别更是成为推进智慧城市建设的有利武器。眨眼检测是活体识别领域常见的一种识别方法。现有的活体识别中的眨眼检测，通常使用分类器或者特征点定位的方法。特征点定位法是通过人脸对齐算法定位眼睛的位置，根据定位点计算眼睛上下眼睑的闭合程度来确定眼睛状态，以检测睁眼过程。但其耗时较大，而且在产生遮挡时，特征点不会消失，容易出现误检测。另一种检测方法，通过眼睛分类器，利用Haar特征结合Adaboost分类器，对人脸区域进行检测，确定眼睛的位置，再用睁眼闭眼分类器，如SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)等，以检测眼睛的状态。但由于Haar特征的提取一般通过积分图进行加速，但是积分图的计算无法通过SIMD指令进行加速，在性能较低的前端设备可能会产生一定的影响，导致速率偏慢，而且Haar特征所需要的弱分类器数目比较多，因此整个模型的大小也偏大。因此，如何避免由于遮挡而产生误检测的问题，减小分类器模型，提高检测效率是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种眨眼检测的方法，该方法可有效避免由于遮挡而产生误检测的问题，获得的分类器模型较小，进一步提高了检测效率；本申请的另一目的是提供一种眨眼检测的装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。为解决上述技术问题，本申请提供一种眨眼检测的方法，该方法包括：训练睁眼检测器和闭眼检测器；获取第一视频帧中的第一人脸区域，在所述第一人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第一位置；若定位成功，则保存所述第一位置；获取第二视频帧中的第二人脸区域，在所述第二人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第二位置；若定位成功，则依次切换视频帧进行定位，直至定位失败，并将最后一次定位成功获得的第二位置作为所述第一位置；在所述第一位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置；若定位成功，则输出眨眼成功。优选的，所述训练睁眼检测器和闭眼检测器包括：分别获取每种状态下人脸的图像数据；分别将每种检测器对应的眼睛在相应状态下的图像数据作为正样本，将不包含所述每种检测器对应的眼睛在相应状态下的图像数据作为负样本；利用局部二值模式LBP特征提取方法提取所述正样本和所述负样本的LBP特征；通过Adaboost训练器对所述LBP特征进行分类训练，获得所述睁眼检测器和所述闭眼检测器。优选的，所述在所述第一位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置包括：将所述第一位置扩大预定范围获得放大位置，并在所述放大位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置。优选的，还包括：输出眼睛的状态信息；其中，所述状态信息包括睁眼状态和闭眼状态。为解决上述技术问题，本申请还提供一种眨眼检测的装置，包括：训练模块，用于训练睁眼检测器和闭眼检测器；保存模块，用于获取第一视频帧中的第一人脸区域，在所述第一人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第一位置；若定位成功，则保存所述第一位置；第一定位模块，用于获取第二视频帧中的第二人脸区域，在所述第二人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第二位置；若定位成功，则依次切换视频帧进行定位，直至定位失败，并将最后一次定位成功获得的第二位置作为所述第一位置；第二定位模块，用于在所述第一位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置；若定位成功，则输出眨眼成功。优选的，所述训练模块包括：获取子模块，用于分别获取每种状态下人脸的图像数据；样本分类子模块，用于分别将每种检测器对应的眼睛在相应状态下的图像数据作为正样本，将不包含所述每种检测器对应的眼睛在相应状态下的图像数据作为负样本；提取子模块，用于利用局部二值模式LBP特征提取方法提取所述正样本和所述负样本的LBP特征；训练子模块，用于通过Adaboost训练器对所述LBP特征进行分类训练，获得所述睁眼检测器和所述闭眼检测器。优选的，所述第二定位模块具体用于将所述第一位置扩大预定范围获得放大位置，并在所述放大位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置。优选的，还包括：输出模块，用于输出眼睛的状态信息；其中，所述状态信息包括睁眼状态和闭眼状态。为解决上述问题，本申请还提供一种眨眼检测的设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述眨眼检测的方法的步骤。为解决上述问题，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述眨眼检测的方法的步骤。本申请所提供的一种眨眼检测的方法，包括训练睁眼检测器和闭眼检测器；获取第一视频帧中的第一人脸区域，在所述第一人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第一位置；若定位成功，则保存所述第一位置；获取第二视频帧中的第二人脸区域，在所述第二人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第二位置；若定位成功，则依次切换视频帧进行定位，直至定位失败，并将最后一次定位成功获得的第二位置作为所述第一位置；在所述第一位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置；若定位成功，则输出眨眼成功。可见，本申请所提供的技术方案，将睁眼检测器与闭眼检测器相结合，对不同状态下的眼睛进行定位，以实现眨眼检测，整个检测器的检测过程经过优化后，在前端设备上的耗时有效降低，具有一定的速度优势，并且也克服了由于遮挡而产生误检测的问题；同时，采用睁眼检测器与闭眼检测器进行检测，检测器数目较少，进一步减小了整个模型的大小。本申请还提供了一种眨眼检测的装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请所提供的一种眨眼检测的方法的流程示意图；图2为本申请所提供的一种训练睁眼检测器的方法的示意图；图3为本申请所提供的一种训练闭眼检测器的方法的示意图；图4为本申请所提供的一种眨眼检测的装置的示意图；图5为本申请所提供的一种眨眼检测的设备的示意图。具体实施方式本申请的核心是提供一种眨眼检测的方法，该方法可有效避免由于遮挡而产生误检测的问题，获得的分类器模型较小，进一步提高了检测效率；本申请的另一核心是提供一种眨眼检测的装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。请参考图1，图1为本申请所提供的一种眨眼检测的方法的流程示意图，该方法可以包括：S101：训练睁眼检测器和闭眼检测器；具体的，可以训练两个分类器模型，即睁眼检测器本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种眨眼检测的方法，其特征在于，包括：训练睁眼检测器和闭眼检测器；获取第一视频帧中的第一人脸区域，在所述第一人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第一位置；若定位成功，则保存所述第一位置；获取第二视频帧中的第二人脸区域，在所述第二人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第二位置；若定位成功，则依次切换视频帧进行定位，直至定位失败，并将最后一次定位成功获得的第二位置作为所述第一位置；在所述第一位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置；若定位成功，则输出眨眼成功。

【技术特征摘要】
1.一种眨眼检测的方法，其特征在于，包括：训练睁眼检测器和闭眼检测器；获取第一视频帧中的第一人脸区域，在所述第一人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第一位置；若定位成功，则保存所述第一位置；获取第二视频帧中的第二人脸区域，在所述第二人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第二位置；若定位成功，则依次切换视频帧进行定位，直至定位失败，并将最后一次定位成功获得的第二位置作为所述第一位置；在所述第一位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置；若定位成功，则输出眨眼成功。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练睁眼检测器和闭眼检测器包括：分别获取每种状态下人脸的图像数据；分别将每种检测器对应的眼睛在相应状态下的图像数据作为正样本，将不包含所述每种检测器对应的眼睛在相应状态下的图像数据作为负样本；利用局部二值模式LBP特征提取方法提取所述正样本和所述负样本的LBP特征；通过Adaboost训练器对所述LBP特征进行分类训练，获得所述睁眼检测器和所述闭眼检测器。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述第一位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置包括：将所述第一位置扩大预定范围获得放大位置，并在所述放大位置利用所述闭眼检测器定位眼睛的闭眼位置。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：输出眼睛的状态信息；其中，所述状态信息包括睁眼状态和闭眼状态。5.一种眨眼检测的装置，其特征在于，包括：训练模块，用于训练睁眼检测器和闭眼检测器；保存模块，用于获取第一视频帧中的第一人脸区域，在所述第一人脸区域利用所述睁眼检测器定位眼睛的第一位置；若定位成功，则保存所...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢海斌，赵明，
申请(专利权)人：杭州有盾网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33