一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统，其中方法包括：采集视频帧图像；对所述视频帧图像进行人脸检测，获取人脸图像；利用Sobel算子边缘检测算法对所述人脸图像进行卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，实现对眼部的粗定位；对粗定位得到的人眼区域进行灰度投影，分割左右眼，并分别提取左、右眼的条形区域；对左右眼的所述条形区域进行人眼精确定位，并标注出瞳孔的所在位置。本发明专利技术通过简单的算法可快速找到输入的视频图像中的人眼区域，并且能够实现在人眼移动时对变化的瞳孔位置的实时跟踪和准确定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统
本专利技术涉及眼部跟踪和表情动画
，具体涉及一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统。
技术介绍
通过对瞳孔的跟踪定位分析人眼的注视点，在注意力分析、眼疾患者病患程度分析、儿童兴趣分析、情感识别等
起着非常重要的作用。但现有的瞳孔跟踪定位算法比较复杂，无法确保对瞳孔定位跟踪的实时性，而且跟踪定位效果并不理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统，以解决上述技术问题。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：提供一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，包括：采集视频帧图像；对所述视频帧图像进行人脸检测，获取人脸图像；利用Sobel算子边缘检测算法对所述人脸图像进行卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，实现对眼部的粗定位；对粗定位得到的人眼区域进行灰度投影，分割左右眼，并分别提取左、右眼的条形区域；对左右眼的所述条形区域进行人眼精确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，包括：/n采集视频帧图像；/n对所述视频帧图像进行人脸检测，获取人脸图像；/n利用Sobel算子边缘检测算法对所述人脸图像进行卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；/n对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，实现对眼部的粗定位；/n对粗定位得到的人眼区域进行灰度投影，分割左右眼，并分别提取左、右眼的条形区域；/n对左右眼的所述条形区域进行人眼精确定位，并标注出瞳孔的所在位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，包括：
采集视频帧图像；
对所述视频帧图像进行人脸检测，获取人脸图像；
利用Sobel算子边缘检测算法对所述人脸图像进行卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；
对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，实现对眼部的粗定位；
对粗定位得到的人眼区域进行灰度投影，分割左右眼，并分别提取左、右眼的条形区域；
对左右眼的所述条形区域进行人眼精确定位，并标注出瞳孔的所在位置。


2.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，对所述视频帧图像进行人脸检测的方法包括：
将所述视频帧图像从RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间；
判断所述视频帧图像上各像素点的像素值是否落入给定的肤色值区间，
若是，则判定该像素点为人脸区域的像素点并予以保留；
若否，则舍弃该像素点；
根据肤色值判断结果，对检测到的人脸区域进行裁剪，得到所述人脸图像。


3.根据权利要求2所述的一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，所述肤色值区间为：
Cb＝[72129]
Cr＝[123180]
Cb＝0.564(B-Y)+128；
Cr＝0.712(R-Y)+128；
Y＝0.299R+0.587G+0.114B。


4.根据权利要求3所述的一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，对眼部进行粗定位的方法包括：
按预设高宽比对所述人脸图像进行裁剪；
对经裁剪后的所述人脸图像利用Sobel算子边缘检测算法进行图像卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；
对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，用线框标出粗定位到的人眼区域。


5.根据权利要求4所述的一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理的方法包括：
对所述水平边缘信息特征图进行水平投影，得到关联所述人脸图像的水平投影图；
计算所述水平投影图上各行的水平投影值；
根据各行的所述水平投影值，对所述水平投影图进行阈值分割，得到阈值分割后的水平投影图；
根据阈值分割结果在所述人脸图像中用线框标出粗定位到的人眼区域。


6.根据权利要求5所述的一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，通过以下公式计算所述水平投影图上各行的所述水平投影值，
prow(y)＝∑R′(x,y)
以上公式中，prow(y)表示所述水平投影图上各行的所述水平投影值；
R′(x,y)表示所述人脸图像经Sobel算子边缘检测算法进行图像卷积处理后的结果；
分割所述水平投影图的阈值为max(prow(y))/3，
对所述水平投影图进行阈值分割的方法为：
判断所述水平投影图上各行的所述水平投影值是否小于max(prow(y))/3，
若是，则将该行的所述水平投影值重新赋值为0；
若否，则保留该行的所述水平投影值；
计算每个行区间的区间宽度与每个行区间内的最大行水平投影值的乘积，将乘积最大的行区间判定为眼眉区间，将所述眼眉区间作为对人眼区域的粗定位结果。


7.根据权利要求6所述的一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，其特征在于，对左右眼的所述条形区域进行人眼精确定位的方法包括：
对粗定位得到的所述人眼区域设定阈值进行二值化处理，搜索连通的白色像素块即像素值为1的连通区域，并记录每一像素块中的像素点数，记为n；
判断n是否大于一预设阈值，
若是，则判定所述连通区域为疑似人眼区域；
若否，则判定所述连通区域不足以描述人眼，并将所述连通区域舍弃；
在保留的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：北京华严互娱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11