[發明專利]一種眼睛定位方法和系統

有效

• 申請號: 201410049139.5
• 申請日: 2014-02-12
• 公開（公告）號: CN103793720B
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 劉曉春;趙元興;王賢良
• 申請（專利權）人: 北京海鑫科金高科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 李迪

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體涉及一種眼睛定位方法和系統。

背景技術

眼睛定位技術主要應用于人臉識別、表情識別等相關領域，其主要目標為精確定位復雜背景中的眼睛位置，是銜接二維圖像數據與更高層認知的核心環節。

目前，眼睛定位問題基本上都是基于學習的方法進行解決的，基于學習的方法主要通過提取特征，訓練分類器模型的方式來進行眼睛定位，基于學習的方法可以很好地適應外界環境的復雜變化，是眼睛定位領域的主流方法。在基于學習的眼睛定位方法中，有很多相關的研究，其中效果比較好的一種眼睛定位方法是通過以下方式實現的：

該方法訓練階段分別訓練左眼分類器、右眼分類器以及眼對分類器。定位階段主要包括三步，首先通過輸入圖像的垂直投影確定眼睛可能出現的大概位置區域，然后在該區域中分別檢測左眼和右眼，最后將左眼候選點和右眼候選點進行兩兩組合，輸出置信度，選置信度最大的一對眼睛最為最終結果。

但是該方法在定位過程中多次涉及窮舉搜索，包括窮舉搜索候選區域查找眼睛位置和窮舉搜索所有候選眼對，這大幅度提高了算法的定位時間，對于實時性要求比較高的應用場景，該算法存在一定的局限性。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種眼睛定位方法和系統，能夠實現眼睛的快速準確定位。

為實現上述目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種眼睛定位方法，該方法包括：

對若干圖像進行預處理后作為輸入樣本，對若干對眼睛位置坐標進行預處理后作為目標樣本；

利用所述輸入樣本和目標樣本訓練組合分類器；

將待定位圖像進行預處理后輸入所述組合分類器得到與所述待定位圖像對應的眼睛位置坐標。

較佳地，所述對若干圖像進行預處理后作為輸入樣本包括：

對若干圖像進行人臉檢測，得到若干人臉檢測圖像；

對若干人臉檢測圖像進行歸一化處理，使每幅圖像的大小一致；

對歸一化處理后的某幅人臉檢測圖像，將其圖像灰度值逐行首尾拼接后轉化為0均值單位方差的向量，得到特征向量x_i，對其它幅人臉檢測圖像按照相同的方式進行處理，得到輸入樣本的特征向量集合X＝(...x_i...)。

較佳地，所述對若干對眼睛位置坐標進行預處理后作為目標樣本包括：

對若干對眼睛位置坐標進行與所述人臉檢測圖像相同比例的歸一化處理；

將原相對于整幅圖像左上角的眼睛位置坐標轉化為相對于歸一化處理后的人臉檢測圖像左上角的眼睛位置坐標；

將某個轉化后的眼睛位置坐標按照左眼橫坐標、左眼縱坐標、右眼橫坐標、右眼縱坐標的順序存儲為目標樣本向量y_i，將其它轉化后的眼睛位置坐標按照相同的方式進行處理，得到目標樣本的向量集合Y＝(...y_i...)。

較佳地，所述利用所述輸入樣本和目標樣本訓練組合分類器包括：

設置向量V_f[i]，i＝1,2,...,n，用來存放n個分類器的特征組；

其中，所述特征組由L_f個點對特征組成，每一個點對特征為{x[i₁],x[i₂],T_b}，x為輸入樣本的特征向量，i₁、i₂分別為特征向量x中兩維特征的下標，T_b為兩維特征之差的閾值，每一個點對特征的特征值f按以下公式計算：

L_f個點對特征的特征值組成一個長度為L_f的二進制串，將長度為L_f的二進制串轉化成十進制數后即可得到特征組的特征值，其取值范圍為共個取值；

設置向量V_c[i]，i＝1,2,...,n，用來存放n個分類器的查找表；

其中，所述每個查找表為一矩陣，共行5列，行與所述特征組的特征值一一對應，5列依次存放左眼橫坐標殘差改變量、左眼縱坐標殘差改變量、右眼橫坐標殘差改變量、左眼縱坐標殘差改變量、置信度；

設置殘差向量R₀，用目標樣本的向量集合Y＝(...y_i...)初始化殘差向量R₀＝{...r_i...}；