一種人眼檢測(cè)中消除眼鏡框影響的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于生物特征識(shí)別及信息安全的技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人眼檢測(cè)中消除 眼鏡框影響的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 生物特征識(shí)別技術(shù)因?yàn)樯锾卣?指紋、虹膜、臉像等等）自身固有的特性使得它 超越和替代傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)成為現(xiàn)實(shí)的可能，并且已經(jīng)在一些國家和地區(qū)的特定應(yīng)用 領(lǐng)域開始被推廣和使用。人眼識(shí)別可以在不被觀測(cè)目標(biāo)發(fā)現(xiàn)的情況下對(duì)其進(jìn)行識(shí)別，從而 能在目標(biāo)不配合的情況下也可以進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，使得人臉識(shí)別技術(shù)具有構(gòu)建更加安全的社 會(huì)環(huán)境的應(yīng)用潛力；其中人眼作為人臉特征的關(guān)鍵部位，是生物特征識(shí)別的重要依據(jù)，人眼 檢測(cè)定位的準(zhǔn)確性直接影響著人臉識(shí)別以及疲勞檢測(cè)的可靠性。但是人眼定位的準(zhǔn)確性受 多種因素的影響，在無限定人臉識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用條件下，眼鏡框是引起定位錯(cuò)誤的最主要 因素之一。投影函數(shù)法和Hough變換法作為人眼定位的典型方法，在針對(duì)眼鏡框的處理上 都具有一定的局限性，具體表現(xiàn)為：投影函數(shù)法通過圖像的灰度變化來定位人眼，雖然這種 方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，但因?yàn)檠坨R框在人眼附近，眼鏡框的灰度變化對(duì)人眼定位產(chǎn)生了 干擾，定位效果較差；Hough變換法利用虹膜為圓形的特征進(jìn)行人眼定位，雖然該方法計(jì)算 準(zhǔn)確，但是必須在虹膜完整的情況下才能有較好的效果，而由于鏡片的反光、眼鏡框及眼睫 毛的影響很難采集到完整的虹膜。
[0003] 目前已經(jīng)公開的文獻(xiàn)資料，還沒有針對(duì)眼鏡框?qū)Χㄎ蝗搜鄹蓴_的消除相關(guān)方面的 研宄。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的就是針對(duì)人眼檢測(cè)中眼鏡框?qū)θ搜鄱ㄎ坏母蓴_問題，提供一種人眼 檢測(cè)中消除眼鏡框影響的方法。
[0005] 本發(fā)明方法的具體步驟是： 步驟（1)在利用AdaBoost檢測(cè)算法已經(jīng)得到的人臉眼部區(qū)域的基礎(chǔ)上，對(duì)已確定的人 臉眼部區(qū)域進(jìn)行垂直灰度投影，即沿鼻梁方向投影，根據(jù)灰度投影分布的中間位置的最大 值點(diǎn)來分割得到左、右眼部區(qū)域；對(duì)于非灰度圖像，進(jìn)行灰度化后處理； 步驟（2)對(duì)左、右眼區(qū)域分別進(jìn)行水平灰度投影，即垂直于鼻梁方向投影，根據(jù)灰度投 影分布的中間區(qū)域的極小值點(diǎn)，并結(jié)合人眼的幾何結(jié)構(gòu)特征得到所在人眼的水平位置，從 而提取出左、右眼條形區(qū)域； 步驟（3)對(duì)左、右眼條形區(qū)域進(jìn)行初始二值化，然后利用人眼部區(qū)域虹膜和瞳孔的近 似圓形的結(jié)構(gòu)特征，在二值化圖像中進(jìn)行眼部區(qū)域圓擬合，再通過圓擬合度來自適應(yīng)調(diào)整 二值化閾值再次二值化，多次迭代直至圓擬合度達(dá)到事先設(shè)定的值； 所述的二值化從一個(gè)初始化閾值開始，利用二值化圓擬合來自適應(yīng)調(diào)整二值化的閾 值，最后以達(dá)到要求的圓擬合度對(duì)應(yīng)的圓心作為人眼位置坐標(biāo)。
[0006] 本發(fā)明用來檢測(cè)眼部區(qū)域的AdaBoost算法在訓(xùn)練分類器時(shí)選取眼部區(qū)域和非眼 部區(qū)域作為正、負(fù)樣本，眼鏡框消除是在已經(jīng)檢測(cè)出的眼部區(qū)域中進(jìn)行的。本發(fā)明關(guān)鍵在于 利用人眼類圓形與眼鏡框條形的區(qū)別，利用自適應(yīng)二值化圓擬合的方法，通過圓擬合有效 地消除眼鏡框?qū)Χㄎ蝗搜鄣挠绊憽?br>[0007] 本發(fā)明利用眼鏡框的固有特征和眼睛類圓形的特征作為輔助以消除眼鏡框?qū)Χ?位的不利影響，充分挖掘眼部結(jié)構(gòu)信息，并結(jié)合眼鏡的框型固定特征，有效的避免了鏡框引 起的人眼定位錯(cuò)誤。
[0008]
【具體實(shí)施方式】： 下面結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明。
[0009] 一種人眼檢測(cè)中消除眼鏡框影響的方法，具體如下： 步驟1、在利用AdaBoost檢測(cè)算法得到的人臉眼部區(qū)域的基礎(chǔ)上，首先在眼部區(qū)域內(nèi) 運(yùn)用垂直和水平灰度投影，并結(jié)合鏡框的固有特征來得到左、右眼部條形區(qū)域；其次分別對(duì) 左、右眼部條形區(qū)域進(jìn)行初始二值化，利用人眼虹膜和瞳孔的類圓形特征，運(yùn)用自適應(yīng)二值 化圓擬合來調(diào)整二值化閾值，重新對(duì)左、右眼部條形區(qū)域二值化；迭代處理，最終左、右眼部 條形區(qū)域的二值化圖像圓擬合的圓心即為人臉左、右眼位置坐標(biāo)。
[0010] 在本實(shí)施例中，步驟1 (分割人左、右眼部區(qū)域）具體過程包括：首先將利用 AdaBoost檢測(cè)算法得到的眼部區(qū)域(一般為長(zhǎng)方形)的寬度記為5T (垂直于鼻梁方向)，高度 IS? 記為H (水平于鼻梁方向)，經(jīng)過垂直灰度投影后取j~γ范圍內(nèi)的最大值即為左、右眼中 心線，據(jù)此分割成左、右眼部區(qū)域。
[0011] 步驟2、提取人眼條形區(qū)域，具體過程是：首先進(jìn)行水平灰度投影，低通濾波后，提 取水平灰度投影的所有極小值點(diǎn)。每個(gè)極小值點(diǎn)都是一個(gè)U型的谷底，取具有最大U型開 口，并最靠近高度Ji的中心所對(duì)應(yīng)的極小值點(diǎn)，根據(jù)該點(diǎn)的位置和對(duì)應(yīng)的最大U型開口取 出一個(gè)條形區(qū)域作為人眼條形區(qū)域，左、右眼部區(qū)域處理過程相同。
[0012] 步驟3、自適應(yīng)圓擬合定位人眼，具體過程是：對(duì)提取到的人眼條形區(qū)域二值化， 初始取一個(gè)較小的二值化閾值，本實(shí)施例中初始取二值化閾值％取為1，若區(qū)域中的像素 值小于該閾值時(shí)，二值化后的像素值為0,否則為1。然后搜索所有像素值為0的連通區(qū)域， 判定區(qū)域中包含的像素個(gè)數(shù)是否大于F(F通常取二分之一條形區(qū)域的高度的平方的整 數(shù)，本實(shí)施例中iV取40)，滿足則計(jì)算圓擬合度，如果該區(qū)域包含的像素點(diǎn)最多，并且圓擬 合度大于等于0. 9,則取擬合圓心作為人眼的中心，以此標(biāo)定人眼；如果不滿足則讓二值化 閾值石每次增加一個(gè)確定的值(本實(shí)施例中取增加值為2)，然后重復(fù)上述的判定過程，逐 次迭代直至滿足要求。左、右眼條形區(qū)域處理過程相同，分別處理得到左右眼中心，定位人 眼。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種人眼檢測(cè)中消除眼鏡框影響的方法，其特征在于該方法的具體步驟是： 步驟（1)在利用AdaBoost檢測(cè)算法已經(jīng)得到的人臉眼部區(qū)域的基礎(chǔ)上，對(duì)已確定的人 臉眼部區(qū)域進(jìn)行垂直灰度投影，即沿鼻梁方向投影，根據(jù)灰度投影分布的中間位置的最大 值點(diǎn)來分割得到左、右眼部區(qū)域；對(duì)于非灰度圖像，進(jìn)行灰度化后處理； 步驟（2)對(duì)左、右眼區(qū)域分別進(jìn)行水平灰度投影，即垂直于鼻梁方向投影，根據(jù)灰度投 影分布的中間區(qū)域的極小值點(diǎn)，并結(jié)合人眼的幾何結(jié)構(gòu)特征得到所在人眼的水平位置，從 而提取出左、右眼條形區(qū)域； 步驟（3)對(duì)左、右眼條形區(qū)域進(jìn)行初始二值化，然后利用人眼部區(qū)域虹膜和瞳孔的近 似圓形的結(jié)構(gòu)特征，在二值化圖像中進(jìn)行眼部區(qū)域圓擬合，再通過圓擬合度來自適應(yīng)調(diào)整 二值化閾值再次二值化，多次迭代直至圓擬合度達(dá)到事先設(shè)定的值； 所述的二值化從一個(gè)初始化閾值開始，利用二值化圓擬合來自適應(yīng)調(diào)整二值化的閾 值，最后以達(dá)到要求的圓擬合度對(duì)應(yīng)的圓心作為人眼位置坐標(biāo)。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種人眼檢測(cè)中消除眼鏡框影響的方法。目前人眼檢測(cè)中存在眼鏡框?qū)θ搜鄱ㄎ坏母蓴_問題。本發(fā)明方法在利用AdaBoost檢測(cè)算法得到的人臉眼部區(qū)域的基礎(chǔ)上，首先在眼部區(qū)域內(nèi)運(yùn)用垂直和水平灰度投影，并結(jié)合鏡框的固有特征來得到左、右眼部條形區(qū)域；其次分別對(duì)左、右眼部條形區(qū)域進(jìn)行初始二值化，利用人眼虹膜和瞳孔的類圓形特征，運(yùn)用自適應(yīng)二值化圓擬合來調(diào)整二值化閾值，重新對(duì)左、右眼部條形區(qū)域二值化；迭代處理，最終左、右眼部條形區(qū)域的二值化圖像圓擬合的圓心即為人臉左、右眼位置坐標(biāo)。本發(fā)明方法充分挖掘眼部結(jié)構(gòu)信息，并結(jié)合眼鏡的框型固定特征，有效的避免了鏡框引起的人眼定位錯(cuò)誤。
【IPC分類】G06K9-00
【公開號(hào)】CN104732202
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510074487
【發(fā)明人】葉學(xué)義, 陳華華, 宋倩倩, 呂秋云, 孫淑強(qiáng)
【申請(qǐng)人】杭州電子科技大學(xué)
【公開日】2015年6月24日
【申請(qǐng)日】2015年2月12日