人眼检测方法技术

本发明专利技术揭示了一种人眼检测方法，包括：输入图像及其深度图像；对深度图像按照检测距离范围进行预处理，去除非检测距离范围内背景；对预处理后的深度图进行深度直方图分割，获得目标候选区域；对候选区域用头肩模板进行匹配验证，确定人脸候选区域；人脸候选框的重叠区域进行比较,将满足设定阈值的候选框合并；判断当前帧是否为第一帧，如果为第一帧，将合并后的候选框映射到原始图像的对应区域,并分割出头部区域作为模型的输入图像，在训练好的CNN模型中做人脸框回归与landmark点回归计算，得到人眼的位置；将第一帧检测的人脸位置保留，作为下一帧的先验知识。本发明专利技术可减少误检概率，保证检测的稳定性，满足裸眼3D显示器对人眼位置检测稳定性的要求。

Human eye detection method

【技术实现步骤摘要】
人眼检测方法
本专利技术属于人脸检测及裸眼3D显示
，涉及一种人眼检测方法，尤其涉及一种基于深度信息与CNN的人眼检测方法。
技术介绍
随着裸眼3D显示技术与人眼检测技术趋于成熟，结合人眼检测与裸眼3D的显示器成为裸眼3D技术的一个重要的应用方向。目前的人眼检测算法多数采用根据训练好的人脸框与人脸的landmark点回归模型找出人脸与人眼位置。但是这类方法检测的人眼位置在帧与帧之间会有小范围的波动，检测结果不能完全满足裸眼3D技术稳定性的要求。有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的人眼检测方式，以便克服现有人眼检测方式存在的上述缺陷。
技术实现思路
本专利技术提供一种人眼检测方法，可减少误检概率，保证检测的稳定性，满足裸眼3D显示器对人眼位置检测稳定性的要求。为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，采用如下技术方案：一种人眼检测方法，所述人眼检测方法包括：步骤S1.输入图像及其深度图像；步骤S2.对深度图像按照检测距离范围进行预处理，去除非检测距离范围内背景；步骤S3.本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人眼检测方法，其特征在于，所述人眼检测方法包括：/n步骤S1.输入图像及其深度图像；/n步骤S2.对深度图像按照检测距离范围进行预处理，去除非检测距离范围内背景；/n步骤S3.对预处理后的深度图进行深度直方图分割，获得目标候选区域；/n步骤S4.对候选区域用头肩模板进行匹配验证，确定人脸候选区域；/n步骤S5.人脸候选框的重叠区域进行比较,将满足设定阈值的候选框合并；/n步骤S6.判断当前帧是否为第一帧；/n如果为第一帧，将合并后的候选框映射到原始图像的对应区域,并分割出头部区域作为模型的输入图像，在训练好的CNN模型中做人脸框回归与关键点回归计算，得到人眼的位置；将第一帧检测的人脸位...

【技术特征摘要】
1.一种人眼检测方法，其特征在于，所述人眼检测方法包括：
步骤S1.输入图像及其深度图像；
步骤S2.对深度图像按照检测距离范围进行预处理，去除非检测距离范围内背景；
步骤S3.对预处理后的深度图进行深度直方图分割，获得目标候选区域；
步骤S4.对候选区域用头肩模板进行匹配验证，确定人脸候选区域；
步骤S5.人脸候选框的重叠区域进行比较,将满足设定阈值的候选框合并；
步骤S6.判断当前帧是否为第一帧；
如果为第一帧，将合并后的候选框映射到原始图像的对应区域,并分割出头部区域作为模型的输入图像，在训练好的CNN模型中做人脸框回归与关键点回归计算，得到人眼的位置；将第一帧检测的人脸位置保留，作为下一帧的先验知识；
如果不是第一帧，计算当前帧的人脸位置与上一帧检测人脸位置的中心点偏移值，并将得到的偏移值传入CNN模型中；将当前帧的人脸图像作为输入图像，做人脸框回归与关键点回归计算；在训练好的CNN模型中引入偏移值对人脸的分值做正则化，提高眼睛检测稳定性；将当前帧检测的结果保存，作为下一帧的先验知识。


2.根据权利要求1所述的人眼检测方法，其特征在于：
所述步骤S6中，先判断是否为第一帧图像输入，如果为第一帧图像输入，直接作为CNN模型中对做人脸框回归与关键点...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱志林，张伟香，王禹衡，方勇，
申请(专利权)人：上海易维视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31