一种人眼识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种人眼识别系统及方法，所述系统包括：人眼待测区域识别模块，用于从人脸区域上划取左眼和右眼待检测区域；人眼检测模块，用于从左眼和右眼待检测区域检测出左眼和右眼目标区域；人眼权值识别模块，用于通过对左眼和右眼目标区域进行权值计算得到人眼区域，所述权值包括左右眼的大小接近程度、左右眼区域边长与左右眼瞳孔间距比的合理程度和左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹角。通过采用本发明专利技术所述的人眼识别系统，在检测出左眼和右眼目标区域后，通过三个权值来精确定位人眼，有效解决多个人眼目标区域的定位问题，提高了人眼识别的精确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术通常涉及生物特征识别领域，具体来说，涉及一种基于双眼结构权值的辅 助人眼检测系统及方法。
技术介绍
随着计算机视觉技术的发展，人脸识别和表情识别越来越受到重视，而人眼检测 作为人脸识别和表情识别的预处理步骤的先验条件，其检测精度和速度直接影响到识别的 精度和速度，而人眼检测的准确性可以有效地提高人脸识别和表情识别正确率以及自动化 程度。目前，多数表情识别和人脸识别算法都是先定位好人眼，然后根据人眼的位置信息来 进行归一化、特征计算以及特征点的计算，然后再进行表情识别或者人脸识别的。参考图1，图1示出了目前主要的人眼识别的方法流程图，其主要步骤包括采集 图片并进行人脸检测，得到人脸矩形区域；将矩形区域，划取左眼和右眼待检测区域；在待 检测区域提取Haar特征(简单矩形特征)，并收集非人眼区域以及非人眼图片，提取Haar 特征；根据人眼图片和非人眼图片的Haar特征，训练AdaBoost人眼检测模型；测试图片得 到左眼和右眼待检测区域，计算Haar特征，输入AdaBoost人眼检测模型；如果左右区域分 别检测到一个人眼，算法成功，否则失败。现存的人眼定位算法，虽然已经取得了一定效果， 但是仍然存在问题，比如定位不精确、无法定位多个人眼，所以很多时候人眼定位过程中仍 然需要大量的人工纠正，这种问题导致难以实现表情识别和人脸识别的自动化。因此，有必要提出一种能精确定位人眼的识别系统及方法。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了一种人眼识别系统，所述系统包括人眼待测区 域识别模块，用于从人脸区域上划取左眼和右眼待检测区域；人眼检测模块，用于从左眼和 右眼待检测区域检测出左眼和右眼目标区域；人眼权值识别模块，用于通过对左眼和右眼 目标区域进行权值计算得到人眼区域，所述权值包括左右眼的大小接近程度、左右眼区域 边长与左右眼瞳孔间距比的合理程度和左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹角。本专利技术还提供了一种人眼识别方法，所述方法包括获取人脸区域，从所述人脸区 域上划取左眼和右眼待检测区域；从左眼和右眼待检测区域检测出左眼和右眼目标区域； 对左眼和右眼目标区域进行权值计算得到人眼区域，所述权值包括左右眼的大小接近程 度、左右眼区域边长与左右眼瞳孔间距比的合理程度和左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹 角。通过采用本专利技术所述的人眼识别系统，在检测出左眼和右眼目标区域后，通过左 右眼的大小接近程度、左右眼区域边长与左右眼瞳孔间距比的合理程度和左右眼瞳孔间距 连线与水平方向夹角这三个权值来定位人眼，有效解决多个人眼目标区域的定位问题，提 高了人眼识别的精确性和自动化程度。附图说明图1示出了人眼识别系统的流程图；图2示出了人眼检测Haar特征的示意图；图3示出了根据本专利技术实施例的人眼识别系统结构示意图及流程图；图4、图5示出了根据本专利技术实施例的人眼采样区域示意图。具体实施例方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，下面通过参考 附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。参考图3，本专利技术实施例的人眼识别系统包括人眼待测区域识别模块100、人眼 检测模块200和人眼权值识别模块300。所述人眼待测区域识别模块100，用于从人脸区域上划取左眼和右眼待检测区域。所述人眼检测模块200，用于从左眼和右眼待检测区域检测出左眼和右眼目标区 域。在本专利技术实施例中，所述人眼检测模块包括人眼特征提取模块和人眼识别模块，通过所 述人眼特征提取模块用于提取左眼和右眼待检测区域的特征，通过所述人眼识别模块用于 排除所述提取的特征中非人眼区域，以得到左眼和右眼目标区域。所述人眼权值识别模块300，用于通过对左眼和右眼目标区域进行权值计算得到 人眼区域，所述权值包括左右眼的大小接近程度、左右眼区域边长与左右眼瞳孔间距比的 合理程度和左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹角。根据图3所示的流程图，可以通过下述步骤和方法来实现所述人眼识别系统的人 眼识别。在步骤S01，通过在采集的人像图片上进行人脸检测，得到人脸矩形区域。在步骤S02，从人脸区域上划取左眼和右眼待检测区域。在步骤S03，提取左眼和右眼待检测区域的特征。在本专利技术实施例中，可以通过提 取Haar特征作为识别人脸和人眼的特征，Haar特征通常分为三类边缘特征、线性特征、中 心特征和对角线特征，组合成特征模板，如图2所示，特征模板内有白色和黑色两种矩形， 并可以通过定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和，因此可以通过在 图片的Haar特征集合上挑选合适的特征来区分人眼和非人眼。在步骤S04，排除所述提取的特征中非人眼区域，以得到左眼和右眼目标区域。在 本专利技术实施例中，可以通过AdaBoost算法，基于Haar特征信息采用排除方式来去除非人眼 区域，来得到左眼和右眼目标区域。AdaBoost算法是一种级联分类的方法，它把一些比较 弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。在本专利技术实施例中，首先，可以通过 AdaBoost算法从Haar特征中挑选有效的Haar特征来训练左右眼检测器。训练样本分为正 例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(左眼和右眼)，反例样本指其它任意 图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小，在本专利技术一个实施例中所述样本图 片的尺寸可以为20*20，所述样本图片的尺寸大小可以根据需要来确定，还可以为30*30或 其他合适的尺寸。分类器训练完以后，可以应用于输入图像中的左眼和右眼的待检测区域 的检测，所述待检测区域与训练样本具有相同的尺寸。在图像检测过程中，将图像按比例依 次缩放，然后在缩放后的图片的穷举每一个20*20的子窗口。窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区 域即为目标区域。而后，基于Haar特征信息采用排除方式来去除非人眼区域，检测过程结 束得到的是所有未被排除的区域。但在光线不好的情况，眼角眼眉等区域和人眼有类似的 Haar特征，很容易被误识别为人眼，出现人脸一侧识别出多个人眼的情况。在步骤S05，对左眼和右眼目标区域进行权值计算得到人眼区域，本专利技术通过三权 值计算得到精确的人眼区域，所述三权值包括左右眼的大小接近程度、左右眼区域边长与 左右眼瞳孔间距比的合理程度和左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹角，通过判断两个人眼 接近程度、眼睛大小和瞳孔距离比例是否接近0. 6以及瞳孔连线和水平夹角接近水平这三 个权值来得到一个最精确的人眼区域。本专利技术实施例中，所述权值计算方法为所述左眼和右眼的大小接近程度=W1 = 1-1 S1-Sr I / (S^Sr)，S1代表左眼区域边长， 民代表右眼区域边长。如果S1和民大小接近那么IS1-S^接近0，从而W1接近于1，因此， 对于所述左眼和右眼的大小接近程度W1的值越接近于1，左眼和右眼的大小越接近。所述左右眼区域的边长与左右眼瞳孔间距比的合理程度W2 = l-|Lp-L|/(Lp+L)， Lp代表两个瞳孔的间距，L通过L = (S^Sr) *5/6计算而得，在本专利技术实施例中，通过左右眼 区域边长与左右眼瞳孔间距比是否接近0. 6来判断所述权值评2的合理程度，其中Lp代表两 个瞳孔实际测量的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人眼识别系统，所述系统包括：人眼待测区域识别模块，用于从人脸区域上划取左眼和右眼待检测区域；人眼检测模块，用于从左眼和右眼待检测区域检测出左眼和右眼目标区域；人眼权值识别模块，用于通过对左眼和右眼目标区域进行权值计算得到人眼区域，所述权值包括左右眼的大小接近程度、左右眼区域边长与左右眼瞳孔间距比的合理程度和左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹角。

【技术特征摘要】
一种人眼识别系统，所述系统包括人眼待测区域识别模块，用于从人脸区域上划取左眼和右眼待检测区域；人眼检测模块，用于从左眼和右眼待检测区域检测出左眼和右眼目标区域；人眼权值识别模块，用于通过对左眼和右眼目标区域进行权值计算得到人眼区域，所述权值包括左右眼的大小接近程度、左右眼区域边长与左右眼瞳孔间距比的合理程度和左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹角。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述人眼检测模块包括人眼特征提取模 块和人眼识别模块，所述人眼特征提取模块用于提取左眼和右眼待检测区域的Haar特征， 所述人眼识别模块用于排除所述提取的Haar特征中非人眼区域，以得到左眼和右眼目标 区域。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述人眼识别模块通过AdaBoost算法来 检测识别目标区域。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述左右眼的大小接近程度W1= ι-1 S1-Sr ι / (S^Sr)，S1代表左眼区域边长，Sr代表右眼区域边长；左右眼区域边长与左右眼 瞳孔间距比的合理程度评2 = 1-|LP-L|/(LP+L)，Lp代表两个瞳孔的间距，L = (S^Sr)*5/6 ； 左右眼瞳孔间距连线与水平方向夹角，其中W3 = Dx/(Dx+Dy)，Dx代表两个瞳孔的水平距离， Dy代表两个瞳孔的垂直距离。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，通过将所述权值相加得到权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王上飞，吕彦鹏，彭鹏，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：34[中国|安徽]