[發明專利]人眼定位方法及裝置

有效

• 申請號: 201310042882.3
• 申請日: 2013-02-01
• 公開（公告）號: CN103093215A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 張要羅;張祥德;張芹芹;唐青松
• 申請（專利權）人: 北京天誠盛業科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 吳貴明;張永明

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種人眼定位方法及裝置。

背景技術

隨著信息技術的飛速發展，信息安全問題日益突出，已經成為技術發展必須要解決的關鍵問題，其中對人的身份識別是信息安全領域的重要組成部分。

面相識別是通過提取人臉的特征來驗證身份的生物特征識別技術，相對于其它的生物特征識別技術具有直接、友好、方便的特點。因此，近年來在國際上有很多研究者將大量的研究放在了基于人臉特征的身份識別和驗證上。

面相識別主要是由人臉檢測、人眼定位、面部特征配準、特征提取與識別這四部分構成。

在面相識別中，其中關鍵的一步就是面部特征配準，也即實現對應位置的配準。目前的面相識別系統雖然主要是通過提取圖像的整體信息、局部紋理信息來進行識別，但是兩幅圖像之間的面部特征是否配準，對最終的識別結果有著重要影響。圖像特征配準的準確性，直接影響著最終的識別結果，因此越來越多的學者開始了對面部主要器官定位的研究。而眼睛作為面部區域最重要、最顯著的特征，擁有豐富的信息，它的檢測與定位的辨識度較高，對最終的識別有較重要的影響；同時，可以根據眼睛與其它面部器官之間的幾何關系定位其它面部器官。因此，人眼定位對其它面部器官的定位以及高性能的自動面相識別系統具有極其重要的作用。

在相關技術中，早期的面相識別算法都是在假定眼睛坐標精確定位的前提下進行的。在過去的幾十年，人眼定位的方法的研究取得了較大進展，國內外的研究人員提出了一些關于人眼定位的方法，大致可以分為以下四類：

（1）基于先驗知識的方法：

眼睛在人臉圖像上具有明顯的特點，其瞳孔的灰度值一般比周圍區域的要低，還有人眼是關于人臉中軸線對稱的，可以用這些信息判別人眼的位置。根據這些先驗知識簡化了定位的難度，減少了誤差。

主要的算法有幾何投影、二值化定位和廣義對稱等。基于先驗知識的方法構造簡單，僅僅使用了人臉圖像中一些像素值的低層信息，強烈的依賴于預先設定的先驗規則，因此算法的適應性不強，而且極易受外界變化的影響，這類方法適用于人眼的粗定位，需要結合其它方法才能進一步的精確定位。

（2）基于幾何形狀信息的方法：

主要思想是根據人臉特征的形狀特點構造一個可變參數的幾何模型，該模型參數反映了特征形狀的可變部分，最終通過模型與圖像的動態交互來修正。主要算法有Snake模型、可變模板、點分布模型（Point?Distribution?Model，簡稱為PDM）、主動形狀模型（Active?Shape?Model，簡稱為ASM）和主動外觀模型（Active?Appearance?Model，簡稱為AAM）等。

基于形狀信息的方法在原理上較為簡單易懂，但是由于面部特征附近的對比度較低，邊界搜索過程緩慢，運算量比較大。

（3）基于色彩信息的方法：

這類方法是用統計方法建立起面部特征的色彩模型，在搜索中根據被測點的色彩與模型的匹配度，篩選出人眼的可能位置信息。基于色彩信息的方法對光照條件和圖像采集設備的特征較為敏感，易受環境因素的干擾，準確率難以保證，但運行速度快，適用于粗定位或者對定位實時性要求比較高的系統。

（4）基于外觀信息的方法：

外觀信息方法是用統計方法對其分布規律建模，在搜索過程，通過計算與人眼模板的匹配程度，判斷是否存在人眼的區域。這類方法對圖像質量、環境條件和目標對象狀態具有很好的適應能力。主要的算法有人工神經網絡（Artificial?Neural?Network，簡稱為ANN）、主成分分析（Principal?ComponentAnalysis，簡稱為PCA）、支持向量機（Support?Vector?Machine，簡稱為SVM）和AdaBoost等方法。

基于外觀信息的方法具有很好的可擴展性，是解決復雜條件下人眼定位問題的有效途徑，不依賴于人臉的先驗知識和參數模型，可以避免不精確或不完整知識造成的錯誤，但是運算量較大，在大型圖片庫上性能不佳。

但是，上述相關技術中的四類算法都具有相似的缺陷：對于不同的圖片沒有采用不同的方法進行人眼定位，這樣對于不同類型的人臉圖片，進行人眼定位的精度就會存在不小的差距。此外，由于人臉是一個復雜多變的非剛性物體，此外人臉表情豐富，加上圖像獲取過程中外界條件發生變化的影響，給人眼定位帶來了困難。因而，單純依賴某一種方法很難實現精確的人眼定位。上述四類算法的缺陷表明對人眼定位有必要進行系統深入的研究。

針對相關技術中人眼定位準確性較差的問題，目前尚未提出有效的解決方案。