【技术实现步骤摘要】
基于虹膜形状的单摄像头无补光无需校准的注视检测方法
本专利技术涉及的是一种图像处理领域的技术，具体是一种基于虹膜形状的单摄像头无补光无需校准的注视检测方法。
技术介绍
现有技术在对人眼进行注视检测，即判断图像中的人眼是否在注视摄像头，或者在注视摄像头附近一定范围内的空间角区域多采用双目摄像头或者红外补充光源实现，当仅采用单摄像头或无补充光源条件时则需要进行视线方向判断，该判断通常需要在使用前进行校准或者要求被检测者的头部与摄像头保持固定的距离才能保证一定精度。但在一些场景下，只需要关心图像中的人眼是否在注视摄像头，或者摄像头所在的设备，并且希望不需要任何校准，允许头部在相当大的范围内处于不同姿态，只依赖于单摄像头、不需要进行补充光照，可以获得较准确的注视检测结果。对于这种情况，经过实验，如果使用神经网络直接对人眼部分进行端到端的训练，由于人眼注视与非注视的特征过于细腻，规模较小的可配置在移动端的神经网络不能通过训练直接获得人眼的注视与非注视特征，即使收集了大量的数据集，神经网络仍然在使用时出现频繁的失效。
【技术保护点】
1.一种基于虹膜形状的单摄像头无补光无需校准的注视检测方法，其特征在于，首先通过虚拟人眼模型生成虚拟数据集对神经网络进行初步训练，再通过真实人眼图像组成的真实数据集进行精确训练，最后以训练后的神经网络进行视频中虹膜正视判断识别；/n所述的虚拟人眼模型包括：虚拟眼皮、虚拟眼球和虚拟虹膜，其中：虚拟眼球为球体、球体表面设置一个球冠作为虚拟虹膜、设置两条曲线为界限的灰色区域作为虚拟眼皮；/n所述的虚拟人眼模型，经参数调整以接近真实人眼的实际比例。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于虹膜形状的单摄像头无补光无需校准的注视检测方法，其特征在于，首先通过虚拟人眼模型生成虚拟数据集对神经网络进行初步训练，再通过真实人眼图像组成的真实数据集进行精确训练，最后以训练后的神经网络进行视频中虹膜正视判断识别；
所述的虚拟人眼模型包括：虚拟眼皮、虚拟眼球和虚拟虹膜，其中：虚拟眼球为球体、球体表面设置一个球冠作为虚拟虹膜、设置两条曲线为界限的灰色区域作为虚拟眼皮；
所述的虚拟人眼模型，经参数调整以接近真实人眼的实际比例。
2.根据权利要求1所述的注视检测方法，其特征是，所述的参数调整以接近真实人眼的实际比例，具体为：保持虚拟眼皮形状不变，调整虚拟眼球的球体的半径和球心位置、虚拟虹膜在球体表面上的位置和半径。
3.根据权利要求1所述的注视检测方法，其特征是，所述的虚拟数据集，通过对虚拟人眼模型进行中心投影和标注得到，具体为：定义投影图像中心与虚拟眼球的球心所在直线为基准线，当球心与虚拟虹膜中心连线与基准线夹角小于临界角时标注为正在注视，否则标注为没有注视，然后调整眼皮形状与位置获取标注数据集，以夹角作为标签。
4.根据权利要求1所述的注视检测方法，其特征是，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张正，宫新保，宋罡，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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