一种检测眼睛睁闭状态的方法及电子设备技术

一种检测眼睛睁闭状态的方法及电子设备，用于解决现有存在的仅通过眼睛开度与单一阈值的比较来判断眼睛睁闭状态准确性较低的问题。上述方法和电子设备不在仅仅通过眼睛开度特征，而是增加黑眼球性状特征和/或垂直方向特征，其中，所述眼睛开度特征用于表征眼睛睁开的程度，所述黑眼球形状特征用于表征人眼中黑眼球的形状，所述垂直方向特征用于表征眼睑曲线的变化程度。通过多个特征来识别眼睛睁闭状态，进而可以提高检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种检测眼睛睁闭状态的方法及电子设备本申请要求在2018年7月16日提交中国专利局、申请号为201810776284.1、专利技术名称为“一种检测用户眼睛睁开闭合状态的方法和装置”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种检测眼睛睁闭状态的方法及电子设备。
技术介绍
在一些通过眼睛状态来实现人机交互的应用中，快速、准确、稳定的识别眼睛的睁闭状态具有重要的意义。有些应用中，可以通过眼睛的睁闭状态发出不同的指令，执行不同的动作。因此，检测用户眼睛睁闭状态，对于通过人机交互控制以及避免外部环境对眼睛刺激具有重要的作用。目前，在检测用户眼睛睁闭状态时，一般是通过摄像头拍摄用户面部，利用面部特征点识别算法，定位用户眼睛位置，计算用户的眼睛开度(眼部纵向距离与横向距离比值)特征，基于预先设定好的阈值进行眼部状态判断。比如当眼睛开度大于设定阈值时，判断眼睛处于睁开状态；当眼睛开度小于设定阈值时，判断眼睛处于闭上状态。眼睛开度的计算依赖于面部特征点识别算法，目前的特征点识别算法稳定性欠佳，经常受本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测眼睛睁闭状态的方法，其特征在于，包括：/n获取待处理人脸图像的人脸眼部的灰度图像；/n提取所述灰度图像中的眼部特征，所述眼部特征包括眼睛开度特征，所述眼部特征还包括黑眼球形状特征和/或垂直方向特征；/n其中，所述眼睛开度特征用于表征眼睛睁开的程度，所述黑眼球形状特征用于表征人眼中黑眼球的形状，所述垂直方向特征用于表征眼睑曲线的变化程度；/n根据所述眼部特征识别眼睛睁闭状态。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180716 CN 2018107762841一种检测眼睛睁闭状态的方法，其特征在于，包括：
获取待处理人脸图像的人脸眼部的灰度图像；
提取所述灰度图像中的眼部特征，所述眼部特征包括眼睛开度特征，所述眼部特征还包括黑眼球形状特征和/或垂直方向特征；
其中，所述眼睛开度特征用于表征眼睛睁开的程度，所述黑眼球形状特征用于表征人眼中黑眼球的形状，所述垂直方向特征用于表征眼睑曲线的变化程度；
根据所述眼部特征识别眼睛睁闭状态。


如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取眼部特征中的黑眼球形状特征，包括：
对所述灰度图像进行二值化处理得到所述灰度图像的二值化图像；
获取所述二值化图像的最大连通区域的凸集；
获取所述凸集包括的任意两个像素点之间在图像坐标系的水平方向的间隔距离，以及在图像坐标系的垂直方向的间隔距离；
从获取的所述水平方向的间隔距离中确定水平方向的最大间隔距离，以及从获取的垂直方向的间隔距离中确定垂直方向的最大间隔距离；
根据所述水平方向的最大间隔距离以及所述垂直方向的最大间隔距离确定所述黑眼球形状特征；
其中，所述黑眼球形状特征为所述水平方向的最大间隔距离与所述垂直方向的最大间隔距离的第一比值，或者为所述垂直方向的最大间隔距离与所述水平方向的最大间隔距离的第二比值，或者为所述第一比值和所述第二比值之间的最小值。


如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行二值化处理，包括：
根据设定的矩形窗口按设定的滑动步长遍历所述灰度图像；
在每个窗口位置，确定矩形窗口内的像素点的平均像素值，得到多个平均像素值；
将多个所述平均像素值中的最小像素值作为阈值对所述灰度图像进行二值化处理。


如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，提取眼部特征中的垂直方向特征，包括：
获取所述灰度图像包括的像素点中N个最小像素点；
其中，所述最小像素点为在图像坐标系下水平坐标相同的像素点中像素值最小的像素点，所述N表示选择的水平坐标的数量；
根据所述N个最小像素点的垂直坐标获取所述垂直方向特征。

【专利技术属性】
技术研发人员：李宏宝，董辰，姜永涛，郜文美，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44