一种眼睛状态的检测方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请公开了一种眼睛状态的检测方法、装置、设备和和介质，包括：获取目标图像；对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位，确定所述多个眼部特征点的位置坐标；所述眼部特征点包括左眼特征点和右眼特征点；以所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据；对所述位置特征数据进行分类，确定所述目标图像中眼睛的状态。根据本申请实施例的技术方案，可以准确检测出目标图像中眼睛的状态，同时由于采用归一化处理原则，因此不受目标图像中眼部区域的大小和位置的影响，具有很好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种眼睛状态的检测方法、装置、设备和介质
本公开涉及通信
，具体涉及一种眼睛状态的检测方法、装置、设备和和介质。
技术介绍
眼睛是人体面部最重要的特征，在计算机视觉研究和应用中发挥着极其重要的作用，眼睛状态的检测一直是受研究者广泛关注的方向。在人脸识别的基础上，眼睛状态的检测有助于各种智能设备识别出人眼的状态，在疲劳检测和视觉交互领域有广阔的应用前景，例如，驾驶员的疲惫检测以及无效相片的筛选。目前，在进行眼睛状态的检测的过程中，存在检测速度慢、鲁棒性不好等问题。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种准确性高，同时鲁棒性好的眼睛状态的检测方案。第一方面，本申请实施例提供了一种眼睛状态的检测方法，包括：获取目标图像；对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位，确定所述多个眼部特征点的位置坐标；所述眼部特征点包括左眼特征点和右眼特征点；以所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据；对所述位置特征数据进行分类，确定所述目标图像中眼睛的状态。可选的，所述以所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据，包括：确定所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值其中，Xi为第i个眼部特征点的横轴坐标，Yi为第i个眼部特征点的纵轴坐标；i的取值范围为1到N的整数，第一至第0.5N个眼部特征点为所述左眼特征点，第0.5N+1至第N个眼部特征点为所述右眼特征点；所述N为偶数；计算El和Er之间的欧式距离Ed；按照公式和对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到所述多个眼部特征点的新位置坐标，作为处理后的位置特征数据；其中，Xinew为第i个眼部特征点的横轴新坐标，Yinew为第i个眼部特征点的纵轴新坐标。可选的，所述N＝12。可选的，所述对所述位置特征数据进行分类，包括：利用分类器对所述位置特征数据进行分类。可选的，所述方法还包括：利用样本图像对所述分类器进行训练，得到用于检测眼睛状态的分类器参数。可选的，所述对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位，包括：检测所述目标图像中是否包含人脸；当检测出所述目标图像中包含人脸时，对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位。第二方面，本申请实施例还提供了一种眼睛状态的检测装置，包括：获取单元，用于获取目标图像；定位单元，用于对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位，确定所述多个眼部特征点的位置坐标；所述眼部特征点包括左眼特征点和右眼特征点；归一化处理单元，用于以所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据；分类单元，用于对所述位置特征数据进行分类，确定所述目标图像中眼睛的状态。可选的，所述归一化处理单元，用于：确定所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值其中，Xi为第i个眼部特征点的横轴坐标，Yi为第i个眼部特征点的纵轴坐标；i的取值范围为1到N的整数，第一至第0.5N个眼部特征点为所述左眼特征点，第0.5N+1至第N个眼部特征点为所述右眼特征点；所述N为偶数；计算El和Er之间的欧式距离Ed；按照公式和对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到所述多个眼部特征点的新位置坐标，作为处理后的位置特征数据；其中，Xinew为第i个眼部特征点的横轴新坐标，Yinew为第i个眼部特征点的纵轴新坐标。可选的，所述N＝12。可选的，所述分类单元，用于：利用分类器对所述位置特征数据进行分类。可选的，所述装置还包括：分类器训练单元，用于利用样本图像对所述分类器进行训练，得到用于检测眼睛状态的分类器参数。可选的，所述定位单元，用于：检测所述目标图像中是否包含人脸；当检测出所述目标图像中包含人脸时，对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位。第三方面，本申请实施例还提供了一种设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述眼睛状态的检测方法。第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述眼睛状态的检测方法。本申请实施例提供的眼睛状态的检测方案，通过获取目标图像，确定目标图像中的多个眼部特征点的位置坐标，并以左眼特征点的位置坐标均值和右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对该多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据，再对位置特征数据进行分类，确定目标图像中眼睛的状态。该方案可以准确检测出目标图像中眼睛的状态，同时由于采用归一化处理原则，因此不受目标图像中眼部区域的大小和位置的影响，具有很好的鲁棒性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术实施例提供的一种眼睛状态的检测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种分类器的训练过程的示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种眼睛状态的检测方法的详细流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种眼睛状态的检测装置的结构框图；图5为本申请实施例提供的一种适于用来实现本申请实施例的计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。本申请实施例提供了一种眼睛状态的检测方法，其中眼睛状态可以包括睁眼状态和闭眼状态。如图1所示，为本申请实施例提供的一种眼睛状态的检测方法的流程示意图，包括如下步骤：步骤101，获取目标图像。其中，该目标图像可以通过摄像头来获取，也可以是从非摄像头的其它设备处接收的。步骤102，对目标图像中的多个眼部特征点进行定位，确定多个眼部特征点的位置坐标。本申请实施例中，在确定目标图像中的多个眼部特征点的位置坐标之前，可以首先检测目标图像中是否包含人脸，具体的实现方式可以采用人脸检测技术。所述人脸检测技术是指对于一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸的方法。例如采用线性子空间方法，神经网络方法等检测目标图像中是否包含人脸。当检测出目标图像中包含人脸时，确定目标图像中的人脸区域，再对人脸区域内的多个眼部特征点进行定位，进而确定多个眼部特征点的位置坐标。其中，眼部特征点包括左眼特征点和右眼特征点，其可以但不限于为眼角点和上下眼皮的边缘点。左右眼的特征点数量可以根据需求自行设定，基于人眼在人脸中的对称特性，因此要求左右眼的特征点数量相同。本申请实施例对左右眼特征点进行定位时采用的算法将左右眼特征点数量确定为12，也就是说，6个左眼特征点和6个右眼特征点，例如可以分别为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种眼睛状态的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像；对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位，确定所述多个眼部特征点的位置坐标；所述眼部特征点包括左眼特征点和右眼特征点；以所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据；对所述位置特征数据进行分类，确定所述目标图像中眼睛的状态。

【技术特征摘要】
1.一种眼睛状态的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像；对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位，确定所述多个眼部特征点的位置坐标；所述眼部特征点包括左眼特征点和右眼特征点；以所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据；对所述位置特征数据进行分类，确定所述目标图像中眼睛的状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值之间的欧式距离作为标准尺度，对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到处理后的位置特征数据，包括：确定所述左眼特征点的位置坐标均值和所述右眼特征点的位置坐标均值其中，Xi为第i个眼部特征点的横轴坐标，Yi为第i个眼部特征点的纵轴坐标；i的取值范围为1到N的整数，第一至第0.5N个眼部特征点为所述左眼特征点，第0.5N+1至第N个眼部特征点为所述右眼特征点；所述N为偶数；计算El和Er之间的欧式距离Ed；按照公式和对所述多个眼部特征点的位置坐标进行归一化处理，得到所述多个眼部特征点的新位置坐标，作为处理后的位置特征数据；其中，Xinew为第i个眼部特征点的横轴新坐标，Yinew为第i个眼部特征点的纵轴新坐标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述N＝12。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述位置特征数据进行分类，包括：利用分类器对所述位置特征数据进行分类。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：利用样本图像对所述分类器进行训练，得到用于检测眼睛状态的分类器参数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位，包括：检测所述目标图像中是否包含人脸；当检测出所述目标图像中包含人脸时，对所述目标图像中的多个眼部特征点进行定位。7.一种眼睛状态的检测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取目标图像；定位单元，用于对所述目标图像中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐楚，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11