[發(fā)明專利]基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)性的瞳孔位置濾波方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310627291.2
• 申請(qǐng)日: 2013-11-29
• 公開（公告）號(hào): CN103810472A
• 公開（公告）日: 2014-05-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王元慶;張羽
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249
• 代理人: 陳建和

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是有關(guān)于一種基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)性的瞳孔位置濾波方法。

背景技術(shù)

在許多應(yīng)用中都有涉及瞳孔定位，比如視線追蹤、視線瞄準(zhǔn)、無輔助立體顯示等。以其在無輔助立體顯示中的應(yīng)用為例，在該系統(tǒng)中，需要實(shí)時(shí)精確地定位觀看者的瞳孔位置，利用特殊的光學(xué)引擎將指向光束精準(zhǔn)地投射到用戶的瞳孔位置，在這個(gè)過程中，對(duì)瞳孔定位模塊的性能要求非常高。在定位過程中有時(shí)會(huì)因受到干擾而產(chǎn)生跳變，從而引起光學(xué)設(shè)備的誤動(dòng)作，使得觀看者觀察到閃爍、串影等不良顯示效果，影響觀看體驗(yàn)。

在現(xiàn)行瞳孔定位技術(shù)中，基本關(guān)注于提高定位的精準(zhǔn)度方面，對(duì)穩(wěn)定性方面的關(guān)注較少。在提高穩(wěn)定性方面的研究中，涉及的方法大多過于復(fù)雜，無法應(yīng)用于有很高實(shí)時(shí)性要求的場(chǎng)合中。基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)性的瞳孔位置濾波從人體運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)出發(fā)，結(jié)合精確的瞳孔定位技術(shù)，能有效地克服隨機(jī)干擾，計(jì)算量小，性能可靠。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，提供一種改進(jìn)的瞳孔位置濾波方法，基于人體運(yùn)動(dòng)平滑性的假設(shè)，將基于模板匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)和人眼定位算法相結(jié)合，該方法能有效地克服噪聲干擾，提高穩(wěn)定性。

本發(fā)明的基本原理：

一種基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)性的瞳孔位置濾波方法，包括人臉檢測(cè)部分，人眼檢測(cè)部分以及瞳孔檢測(cè)部分三個(gè)部分，如圖1所示。具體包括：1、采集每幀視頻圖像并提取候選區(qū)域：通過攝像頭采集視頻，為減小計(jì)算復(fù)雜度，對(duì)每幀圖像進(jìn)行候選區(qū)域選取。2、基于候選區(qū)域的人臉檢測(cè)：在通過上述步驟后提取出的候選區(qū)域內(nèi)進(jìn)行人臉檢測(cè)。3、人眼檢測(cè)位置檢測(cè)：在檢測(cè)出人臉的區(qū)域內(nèi)，進(jìn)行人眼檢測(cè)。4、隨后進(jìn)行瞳孔位置的檢測(cè)。

瞳孔檢測(cè)部分包括以下步驟，其流程如圖2所示：

1、基于模板匹配的宏塊跟蹤；

在已經(jīng)檢測(cè)出人臉的范圍內(nèi)，選擇一定區(qū)域作為模板匹配的初始化區(qū)域，將此時(shí)的模板中心位置存入內(nèi)存中，在后續(xù)的每一幀人臉區(qū)域中，利用一定的搜索策略，尋找與初始化模板匹配程度最高的區(qū)域，并將區(qū)域的中心位置存入內(nèi)存，以得到模板匹配值序列。

2、基于候選區(qū)域的瞳孔檢測(cè)；

在已經(jīng)檢測(cè)出人眼的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行瞳孔檢測(cè)，并將每幀視頻中檢測(cè)出的人眼瞳孔位置坐標(biāo)放入相應(yīng)的內(nèi)存區(qū)域中，以得到瞳孔檢測(cè)值序列。

3、基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)性的瞳孔位置濾波；

對(duì)于已經(jīng)存入內(nèi)存區(qū)的模板匹配值序列和瞳孔檢測(cè)值序列，對(duì)于每幀數(shù)據(jù)，考查兩者之間的相關(guān)性是否變差，相關(guān)性變差的判定方法有多種，現(xiàn)在列舉如下：

(x-u)²+(y-v)²＞γ.

(1)

其中：x、y是當(dāng)前瞳孔檢測(cè)值的橫、縱坐標(biāo)，u、v是當(dāng)前模板匹配值的橫、縱坐標(biāo)，γ是閾值。上述表達(dá)式體現(xiàn)的是，如果與當(dāng)前瞳孔檢測(cè)值與模板匹配值坐標(biāo)位置相關(guān)的距離函數(shù)小于閾值，則認(rèn)為此時(shí)瞳孔檢測(cè)準(zhǔn)確，并將瞳孔檢測(cè)值作為最終的輸出值輸出；如果與當(dāng)前的瞳孔檢測(cè)值與模板匹配值坐標(biāo)位置相關(guān)的距離函數(shù)大于閾值，則認(rèn)為兩者相關(guān)性降低，此時(shí)瞳孔檢測(cè)受到干擾，檢測(cè)不準(zhǔn)。

如果出現(xiàn)相關(guān)性降低，瞳孔檢測(cè)受到干擾，需要進(jìn)行下面的濾波處理，其濾波方法有多種，現(xiàn)在列舉如下：

x_t＝x_t-1+u_t-u_t-1.

y_t＝y(tǒng)_t-1+v_t-v_t-1

(2)

其中：x_t-1、y_t-1是上一幀瞳孔檢測(cè)值的橫、縱坐標(biāo)，u_t-u_t-1、v_t-v_t-1是當(dāng)前幀模板匹配值的橫、縱坐標(biāo)減去上一幀模板匹配值的橫、縱坐標(biāo)，即當(dāng)前幀與上一幀之間的運(yùn)動(dòng)偏移量，用該偏移量與上一幀準(zhǔn)確檢測(cè)的瞳孔坐標(biāo)相加，得到當(dāng)前的瞳孔檢測(cè)準(zhǔn)確值作為輸出值輸出。

本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)具有如下有益效果：

本發(fā)明基于運(yùn)動(dòng)的平滑性和相關(guān)性等特點(diǎn)，將基于模板匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法與瞳孔定位技術(shù)相結(jié)合，提出基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)性的瞳孔位置濾波方法，可有效地克服隨機(jī)干擾，提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

附圖說明

圖1為人臉檢測(cè)，人眼檢測(cè)以及瞳孔檢測(cè)流程圖

圖2為基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)性的瞳孔位置濾波方法

具體實(shí)施方式