【技术实现步骤摘要】
一种人眼虹膜检测方法和装置技术邻域本专利技术属于虹膜检测邻域，特别地涉及一种人眼虹膜检测方法和装置。
技术介绍
在人脸识别任务中，人脸关键点检测任务是十分重要的一项分支。人脸关键点检测任务是指对于给定的人脸图像，定位出人脸面部的关键区域位置，通常指眼睛，鼻子，嘴巴，脸部轮廓等，人脸关键点检测是人脸识别任务中的一项重要环节，获取精准的人脸关键点位置，是人脸姿态识别，表情识别，人脸美颜，疲劳识别等任务的前提。传统的虹膜检测算法以Daugman算法为代表，该算法由Daugman博士于1993年在文献中提出的，算法在定位虹膜时使用了从粗到精的策略最后达到单像素的精度，并估计出虹膜和虹膜的中心以及半径。Daugman算法虽然有较好的结果，但它对迭代起点的依赖很高，如迭代起点选取不合适，迭代的过程就会难以收敛，输出结果也会随之变差；传统的Daugman算法一般会以基于传统图像处理的方法来确定迭代的起点，但这些方法鲁棒性普遍较差，对低质量图像，如姿态变换大的人脸，有阴影的人脸等，难以保证精确的结果。
技术实现思路
鉴...
【技术保护点】
1.一种人眼虹膜检测方法，其特征在于，包括：/n接收人脸数据集，训练关键点定位神经网络；/n使用关键点定位神经网络进行人脸关键点的粗定位，获取相应的人脸关键点，根据得到的人脸关键点，选取人眼区域关键点；/n根据人眼区域关键点计算虹膜未被眼皮遮挡的角度大小以及人眼虹膜外边界半径大小上界；/n根据虹膜未被眼皮遮挡的角度大小以及人眼虹膜外边界半径大小上界，对所述人眼区域关键点进行迭代优化，实现关键点的精定位以及虹膜外边界的精定位。/n
【技术特征摘要】
1.一种人眼虹膜检测方法，其特征在于，包括：
接收人脸数据集，训练关键点定位神经网络；
使用关键点定位神经网络进行人脸关键点的粗定位，获取相应的人脸关键点，根据得到的人脸关键点，选取人眼区域关键点；
根据人眼区域关键点计算虹膜未被眼皮遮挡的角度大小以及人眼虹膜外边界半径大小上界；
根据虹膜未被眼皮遮挡的角度大小以及人眼虹膜外边界半径大小上界，对所述人眼区域关键点进行迭代优化，实现关键点的精定位以及虹膜外边界的精定位。
2.根据权利要求1所述的人眼虹膜检测方法，其特征在于，接收人脸数据集，训练关键点定位神经网络，包括:
建立以关键点和人脸图像为核心的数据集；
基于神经网络技术建立关键点定位神经网络；
采用以人脸关键点真实坐标与预测坐标之间相似性距离度量为核心的损失函数训练关键点定位神经网络。
3.根据权利要求2所述的人眼虹膜检测方法，其特征在于，建立以关键点和人脸图像为核心的数据集，包括：
采集人脸图像；
进行人脸关键点的标注，标注格式为关键点的横向、纵向坐标值；
进行人脸类别标签的标注，标注格式为不同人脸类别的名称；
进行人脸姿态欧拉角的标注，标注格式为三个方向上的人脸姿态欧拉角。
4.根据权利要求2所述的人眼虹膜检测方法，其特征在于，基于神经网络技术建立关键点定位神经网络，包括:
搭建关键点定位神经网络；
采用迁移学习的方法，将主干网络的权重设置为公开数据集上训练的结果；
非主干网络权重采用随机初始化的方法来定义。
5.根据权利要求2所述的人眼虹膜检测方法，其特征在于，采用以人脸关键点真实坐标与预测坐标之间相似性距离度量为核心的损失函数训练关键点定位神经网络，包括：
设计以人脸关键点真实坐标与预测坐标之间相似性距离度量为核心的损失函数，并且损失函数的设计能够使不同标签、姿态的人脸对网络训练有不同的贡献；
基于损失函数，采用反向传播算法训练关键点定位神经网络。
6.根据权利要求1所述的人眼虹膜检测方法，其特征在于，使用关键点定位神经网络进行人脸关键点的粗定位，获取相应的人脸关键点，根据得到的人脸关键点，选取人眼区域关键点，包括：
对输入的人脸图像进行归一化处理；
将处理完的人脸图像送入训练好的关键点定位神经网络中，得到人脸关键点；
对得到的一组关键点位置，进行筛选，选取人眼区域关键点。
7.根据权利要求1所述的人眼虹膜检测方法，其特征在于，根据人眼区域关键点计算虹膜未被眼皮遮挡的角度大小以及人眼虹...
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