[發明專利]一種基于邊緣及顏色雙特征空間直方圖的人眼跟蹤方法

在審

• 申請號: 201410382238.5
• 申請日: 2014-08-06
• 公開（公告）號: CN104166996A
• 公開（公告）日: 2014-11-26
• 發明（設計）人: 王建;陳洪;趙云波;周文立
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

1.一種基于邊緣及顏色雙特征空間直方圖的人眼跟蹤算法，其特征在于：該方法具體步驟包括：

步驟1.目標區域建模；利用Soble算子對初始幀中人眼區域進行邊緣提取，計算目標區域的顏色空間直方圖h_c'和邊緣空間直方圖h_e'；

步驟2.候選區域建模；在當前幀中，初始搜索位置y₀定為上一幀中眼睛的位置，計算候選區域的顏色空間直方圖h_c(y₀)和邊緣空間直方圖h_e(y₀)；

步驟3.計算目標區域與候選區域相似度；計算各個特征空間中的目標模型與候選模型的相似度和特征權重值，從而計算聯合相似度ρ(y₀)；

步驟4.計算均值偏移向量；計算每個采樣點的權值，從而得到當前搜索位置處的均值偏移向量，若||y₁-y₀||＞ε，ε為衡量均值偏移向量不為0的最小閥值，則該向量指向被跟蹤目標的新位置y₁，若||y₁-y₀||≤ε，則停止搜索；

步驟5.相似度比較；將搜索窗口移動到步驟4中的新位置y₁處，更新候選模型，即計算y₁處的顏色空間直方圖h_c(y₁)和邊緣空間直方圖h_e(y₁)；

步驟6.計算y₁處的聯合相似度ρ(y₁)；

步驟7.若ρ(y₁)＜ρ(y₀)，則新位置為否則y₀←y₁，轉到步驟4。

2.根據權利要求1所述的一種基于邊緣及顏色雙特征空間直方圖的人眼跟蹤算法，其特征在于：在步驟1中，進行邊緣提取的Soble算子水平和垂直梯度模板分別為：

dx=-1-2-1000121]]>和dy=-101-202-101]]>

利用梯度模板與3×3圖像矩陣卷積得水平垂直梯度G_x和G_y，則梯度幅值G和梯度方向θ由公式(1)計算出；

G=Gx2+Gy2θ=arctan(GyGx)]]>公式(1)

目標區域顏色空間直方圖h_c'＝<n^c',μ^c',Σ^c'>的計算步驟為：將RGB顏色空間均分為N_C個區間，首先計算落入第b個區間的像素加權個數接著計算落入第b個區間的像素點的坐標均值向量和坐標協方差矩陣計算方法由公式(2)給出；

nbc′=CΣi=1Nk(||xi-x0h||2)δibμb=1Σj=1NhδjbΣi=1Nh(xi-y)δibΣb=1Σj=1NhδjbΣi=1Nh(xi-μb)T(xi-μb)δib]]>公式(2)

公式(2)中，點{x_i}_i＝1…N為初始幀人眼矩形區域中的N個采樣像素點，x₀為矩形區域中心；k(·)為核函數，選取Epanechnikov核函數，h為核窗寬；若第i個采樣點x_i落入第b個區間則δ_ib為1，否則為0；C為歸一化常數：C=1/Σi=1Nk(||xi-x0/h||2)]]>

目標區域的邊緣空間直方圖h_e'＝<n^e',μ^e',Σ^e'>計算方法為，根據梯度幅值G≥T將像素點分為邊緣像素點和非邊緣像素點，閥值T由最大類間方差法得出，對邊緣像素點，根據梯度方向θ分為個N_E區間，分別計算落入每個區間的邊緣像素點的加權個數，坐標均值向量和協方差矩陣，計算方法與計算顏色空間直方圖同理。