[發明專利]一種近紅外眼睛定位及眼睛狀態識別方法

有效

• 申請號: 201410259390.4
• 申請日: 2014-06-11
• 公開（公告）號: CN104091147B
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發明（設計）人: 秦華標;劉軍;仝錫民
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司44102
• 代理人: 何淑珍

技術領域

本發明屬于圖像處理和模式識別領域，具體涉及一種近紅外眼睛定位及眼睛狀態識別方法。

背景技術

眼睛是人臉生物特征識別的重要組成部分，因此眼睛的精確位置信息及眼睛狀態在駕駛員疲勞檢測、視線跟蹤等智能系統有廣泛應用。

根據眼睛定位方法所采用的特征和模型可以分為以下三類：

第一類是基于眼睛外觀特征的定位方法，如眼睛固有形狀、瞳孔、虹膜和眼白的灰度分布、亮瞳效應。這類定位方法依賴于好的成像條件，在駕駛環境中，需克服光照、頭部轉動、戴眼鏡等諸多不可控條件，才能有較好定位效果。

第二類是基于特征描述子的統計學習方法，即提取有用的視覺特征，在大量眼睛訓練樣本基礎上建立眼睛定位模型。如通過Adaboost算法訓練基于Haar特征的眼睛級聯分類器，但是目前方法大部分只提取睜眼時的特征描述子，因此，定位睜眼的眼睛具有較好的性能，而閉眼時定位算法失效。

第三類方法是利用眼睛的空間結構信息建立眼睛定位模型。主動形狀模型是一種具有代表性的圖形結構模型，這種模型用形狀向量來描述物體形狀的變化，這類方法能同時定位睜眼和閉眼，但是計算復雜度高，不能滿足實時性要求。

根據眼睛狀態識別方法采用的特征和模型可以分為以下兩類：

第一類是基于外貌特征的眼睛狀態判別方法，利用眼睛的一些固有外觀特征進行識別，比如眼睛虹膜的形狀、眼瞼的曲率、眼睛的灰度分布等。眼睛的一些固有外觀特征會受到外界的環境影響而發生改變，在實際不可控的條件下，這種方法往往變得并不可靠。

第二類是基于統計學習的眼睛狀態判別方法，這種方法往往需要大量不同變化模式下的訓練樣本，這樣才能讓學習模型能夠有足夠好的泛化能力，因此它在處理不確定樣本數據時，比基于外貌特征的識別方法表現出更好的穩定性和魯棒性。

在實際應用中，為了減少復雜光照的影響，同時滿足夜間使用的要求，很多智能系統采用主動近紅外光源和窄帶濾光片相結合的圖像采集系統。然而近紅外眼睛圖像中虹膜消失，圖像噪聲增大，與自然光譜下圖像有較大差別，并且在實際應用環境中，眼鏡反光、 睜閉眼、頭部轉動使得目前存在的眼睛定位及眼睛狀態識別算法性能都出現大幅度下降，使用單一的特征或定位方法不能保證在所有應用環境下的魯棒性。

發明內容

本發明的目的在于提出一種近紅外眼睛定位及眼睛狀態識別方法，在紅外條件下，能夠克服睜閉眼、眼鏡反光、頭部轉動等因素的影響，實時地準確定位眼睛位置并輸出眼睛狀態，從而提高相應智能系統的魯棒性。

實現本發明目的的技術解決方案為：

一種近紅外眼睛定位及眼睛狀態識別方法，包括如下步驟：

步驟1：獲取一幀近紅外圖像，所述近紅外圖像由具有850nm主動近紅外光源和窄帶濾光片的圖像采集系統獲得，在獲取的近紅外圖像上定位人臉區域，如果定位成功，獲取人臉圖像，執行步驟2，否則繼續獲取下一幀紅外圖像；

步驟2：在獲取的人臉圖像上利用基于級聯結構的近紅外眼睛定位算法定位眼睛區域，如果定位成功，獲取眼睛圖像，執行步驟3，否則執行步驟1；

步驟3：在獲取的眼睛圖像上利用基于HOG-LBP特征融合的近紅外眼睛狀態識別算法判定眼睛狀態，輸出眼睛狀態識別結果；

步驟4：重復步驟1～3，實時輸出眼睛狀態識別結果。

進一步的，步驟2具體包括以下步驟：

步驟2.1：利用人臉三庭五眼的比例劃分人臉圖像獲得眼睛感興趣區域，在獲取的眼睛感興趣區域利用基于Haar特征的眼睛級聯分類檢測器定位眼睛區域，如果定位成功，即可輸出眼睛精確位置，獲取眼睛圖像，否則執行步驟2.2；

步驟2.2：在獲取的眼睛感興趣區域利用基于形態學的方法定位眼睛區域，如果定位成功，即可輸出眼睛精確位置，獲取眼睛圖像，否則這幀圖像眼睛定位失敗。

進一步的，所述步驟2.2中在獲取的眼睛感興趣區域利用基于形態學的方法定位眼睛區域包括以下步驟：

步驟2.2.1：對眼睛感興趣區域進行對數變換，并利用基于最大熵的自適應閾值分割算法分割對數變換后的眼睛感興趣區域，得到分割后的圖像；

步驟2.2.2：利用形態學閉操作處理分割后的圖像，并進行團塊提取，根據團塊的大小和的設定值，去除不在設定值范圍內的團塊；

步驟2.2.3：計算團塊的包圍盒，如果團塊的包圍盒的寬度大于長度，則去除該團塊；

步驟2.2.4：計算團塊的質心位置，并搜索質心坐標在眼睛感興趣區域中心點附近的矩 形區域內的最大團塊，該最大團塊的包圍盒即為眼睛所在矩形位置，完成眼睛精確定位。