[發明專利]一種基于特征的多級瞳孔中心定位技術實現方法

在審

• 申請號: 202010145597.4
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111339982A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 趙歆波;任鑫偉;鄒曉春
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 劉新瓊

1.一種基于特征的多級瞳孔中心定位技術實現方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：輸入眼部圖像，基于Haar-like特征的瞳孔粗定位得到瞳孔局部區域：

使用眼部圖像的積分圖，在線性時間內計算每個像素位置的Haar-like特征的響應，即對積分圖8個角點位置的值進行采樣后計算就能得到響應值，選擇該特征響應值最大值的位置作為瞳孔粗中心：

其中，a、b、c、d、e、f、h、g為圖像積分圖的8個角點位置；SAT(·)為圖像積分圖中的每個點的值，即原圖像中該點與圖像原點構成的矩形的所有像素的和；

步驟2：星射線算法提取瞳孔輪廓特征點：

在從步驟1得到的瞳孔粗中心出發的一周射線上搜索，若當前點滿足灰度差分閾值就放入瞳孔特征點集合，完成這樣的一個過程以后，再反過來，以特征點為中心，反向沿和初始中心的連線方向重復求瞳孔輪廓特征點；

步驟3：RANSAC算法估計瞳孔橢圓：

利用RANSAC算法對特征點集合進行多次隨機采樣，每次隨機取出5個作為內點，其余放入外點集；用內點集使用最小二乘法確定橢圓參數P＝{x_c,y_c,a,b,φ}，并計算外點集中的點到橢圓邊界的距離d；若d距離閾值t，則將該點放入內點集合，如果內點集的點個數占特征點總和的比重達到設定閾值的時候，輸出當前橢圓參數P＝{x_c,y_c,a,b,φ}；

步驟4：給定瞳孔中心(x_c,y_c)，采用3D眼球模型計算其他三個橢圓參數：

其中，r_p為以瞳孔的輪廓為圓的半徑，D為眼球中心到瞳孔中心的距離；(x′_c,y′_c)是(x_c,y_c)在相機坐標系下的坐標，兩者滿足關系：f是相機的焦距，u₀和v₀是圖像中心，z_p是瞳孔輪廓平面的Z軸坐標、t_x和t_y是外參矩陣的平移變換陣參數；

步驟5：判斷步驟3和步驟4得到的兩組橢圓對應的參數是否在閾值內，設步驟3中3個參數為{a,b,φ}，步驟4中3個參數為{a′,b′,φ′}，如果則認為在閾值內，否則認為步驟3中的橢圓不滿足條件；如果滿足選擇對輪廓特征點匹配最好的橢圓參數；如果不滿足，基于3D眼球模型的橢圓匹配方法，輸出最優瞳孔橢圓參數：

1)查找表中選擇n個與初始瞳孔中心x_c(x_c,y_c)最相似的橢圓參數P_k(k＝1,…,n)；所述的查找表為對瞳孔中心坐標均勻離散化采樣后計算得到的橢圓參數，i＝1…N，N為采樣點個數；

2)依據從n組橢圓參數對瞳孔輪廓特征點擬合效果最好的一組參數其中||edge_x_i-P_k||表示輪廓點到橢圓的距離；

3)以中的作為初始點，按照步長step_length，0°開始間隔45°8個方向確定該點的8個待搜索點；

4)對初始點及其8個待搜索點，利用3D眼球模型求解對應的橢圓參數P_k，依據損失函數計算各點的損失，其中R(P_k)表示橢圓及其內部區域；

5)比較9個點的損失，若初始點的損失最小，則轉到6)；否則將損失最小的搜索點作為初始點，重復3)4)5)；

6)若步長step_length不為1，則步長除以2，轉到3)；否則，輸出此時的初始點的橢圓參數，終止。