[發(fā)明專利]一種結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010909746.X
• 申請日: 2020-09-02
• 公開（公告）號: CN112183215A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設計）人: 周中奎;李銀國;史豪豪;練建沛;王強
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶利龍科技產(chǎn)業(yè)（集團）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 重慶市前沿專利事務所(普通合伙) 50211
• 代理人: 郭云

本發(fā)明公開了一種結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法及系統(tǒng)，屬于人眼定位技術(shù)領域，包括步驟：S1，獲取視頻圖像，并初始化視頻圖像，生成初始的人眼初始信息包并輸出人眼坐標，人眼信息包包括人眼模板圖像與滿足預定數(shù)量的人眼坐標集合；S2，將人眼坐標集合擬合成人眼運動模型，生成預測位置，并將預測位置及鄰域作為人眼搜索區(qū)域；S3，對其進行基于雙層特征級聯(lián)SVM的人眼檢測，判斷人眼搜索區(qū)域內(nèi)是否檢測到人眼；S4，若檢測到，則更新人眼信息包并輸出人眼坐標；若未檢測到，則通過人眼模板在人眼搜索區(qū)域內(nèi)匹配人眼并輸出人眼坐標。本發(fā)明克服現(xiàn)有技術(shù)中人眼檢測精度的技術(shù)問題，能夠有效提高人眼檢測精度，并提高整個系統(tǒng)的實時性。

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及人眼定位技術(shù)領域，具體涉及一種結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著社會的不斷發(fā)展，人眼定位技術(shù)被廣泛應用于監(jiān)控、刑偵、交通以及醫(yī)療等領域。其技術(shù)融合了生物學、圖像處理、計算機視覺以及模式識別等多個方面。隨著智能交互技術(shù)的不斷發(fā)展，產(chǎn)生了人臉識別、視線跟蹤、虛擬現(xiàn)實以及增強現(xiàn)實等與人眼定位技術(shù)密切相關(guān)的技術(shù)，而現(xiàn)目前常用的人眼定位方法是基于人眼自身的灰度分布來定位人眼，例如，現(xiàn)有的灰度積分直方圖法，則是利用人臉的灰度積分直方圖上人眼的波谷分布，通過取橫縱方向上的灰度積分圖的特定波谷的位置，來定位人眼的位置分布。但灰度積分直方圖法易受眼鏡以及光照的影響，一旦出現(xiàn)陰影遮擋等情況則容易出現(xiàn)誤差。

基于機器學習的人眼檢測方法是現(xiàn)有的人眼檢測方法的主流方向，例如基于Haar特征結(jié)合Adaboost算法、Hog特征結(jié)合支持向量機等，這類方法檢測精度相對較高，魯棒性較好。但大多數(shù)基于機器學習的人眼檢測方法常常存在兩大缺陷。一是現(xiàn)有基于機器學習的人眼檢測方法大多僅通過單一的特征去描述人眼區(qū)域，但帶有各自特征的缺陷，例如，常用的Haar特征，其更多是描述人眼的明暗變化信息，當人臉姿態(tài)變化較大時，明暗變化信息則有較大改變，導致不易識別出眼睛；HOG特征更多是描述人眼外部輪廓的形狀，但其容易將形狀相似的眉毛或某些與眼睛形狀相似的黑色眼鏡框架誤識別成眼睛，誤檢率較高。二是基于機器學習的人眼檢測方法，常常需要全圖搜索人眼，使得整個算法復雜度較高，實時性較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中基于單一特征與支持向量機的人眼檢測方法容易受各自特征缺陷影響，從而影響人眼檢測精度的技術(shù)問題，以及克服現(xiàn)有基于機器學習的人眼檢測常常需要全圖搜索人眼，使得整個算法實時性較低的技術(shù)問題。本發(fā)明所提供的一種結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法及系統(tǒng)，能夠有效提高人眼檢測精度以及人眼檢測的實時性。

為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了以下技術(shù)方案：

一方面，本發(fā)明還提供了一種結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法，所述方法具體包括以下步驟：S1，獲取視頻圖像，并初始化所述視頻圖像，生成初始的人眼信息包并輸出人眼坐標，所述人眼信息包包括人眼模板的圖像與滿足預設數(shù)量的人眼坐標集合；S2，將所述人眼坐標集合擬合成人眼運動模型，預測當前視頻圖像上人眼所在位置，生成預測位置，并將所述預測位置及其鄰域作為人眼搜索區(qū)域；S3，對所述人眼搜索區(qū)域進行基于雙層特征級聯(lián)SVM的人眼檢測，并判斷在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)是否檢測到人眼；S4，若檢測到，則更新所述人眼信息包并輸出人眼坐標；若未檢測到，則通過所述人眼信息包中的人眼模板在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)匹配人眼，并輸出人眼坐標。