【技术实现步骤摘要】
一种动态瞳孔跟踪方法
本专利技术具体涉及一种动态瞳孔跟踪方法。
技术介绍
计算机视觉系统将图像中的特征从一幅图像到另一幅图像匹配起来的过程称为图像特征的跟踪。特征跟踪技术包括基于运动的方法和基于模板的方法，前者采用运动分割技术、卡尔曼滤波等跟踪目标运动；后者首先获取目标的先验知识，构造目标模型，然后对输入的每一帧图像通过滑动窗口进行模板匹配。瞳孔的跟踪即在一组图像序列中实时连续地评估瞳孔的位置。目前，对于人脸和瞳孔的检测与跟踪己经有了大量的研究成果。但其中一些跟踪算法精度较高而实时性较差，有些算法实时性可以满足而精度不高。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种检测精度高、且实时性强的动态瞳孔跟踪方法。为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案是：一种动态瞳孔跟踪方法，包括以下步骤：1)在图像序列中，假设跟踪目标t时刻的坐标为采用卡尔曼滤波进行运动预测，则t+1时刻的坐标为协方差为∑(xk，yk)；2)在瞳孔跟踪过程中，将前后两帧中瞳孔的运动看作是匀速的，瞳孔运动的特征可用位置和速度来描述，设(ct，rt)为t时刻瞳孔的位置，(ut，vt)为t时刻在c方向和r方向的速度，所以t时刻瞳孔的状态向量为xt＝(ct，tt，ut，vt)t，系统的状态模型表示为：xt+1＝Φxt+wt；其中wt为系统噪声；3)瞳孔在两帧图像之间匀速移动时，状态转移矩阵中设定为：观测量为t时刻瞳孔的位置，系统的测量模型为：zt＝Hxt+vt，其中vt为零均值的白噪声。本专利技术技术效果主要体现在以下方面：进行跟踪时首先要在初始帧中检测和定位出瞳孔的位置，并构造出瞳孔模板，然后根据图像的...
【技术保护点】
一种动态瞳孔跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在图像序列中，假设跟踪目标t时刻的坐标为
【技术特征摘要】
1.一种动态瞳孔跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在图像序列中，假设跟踪目标t时刻的坐标为采用卡尔曼滤波进行运动预测，则t+1时刻的坐标为协方差为∑(xk，yk)；2)在瞳孔跟踪过程中，将前后两帧中瞳孔的运动看作是匀速的，瞳孔运动的特征可用位置和速度来描述，设(ct，rt)为t时刻瞳孔的位置，(ut，vt)为t时刻在c方向和r方向的速度，所以t时刻瞳孔的状态向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄靖宇，
申请(专利权)人：张家港全智电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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