一種基于卷積核和圓邊界微積分的虹膜中心定位的眼球跟蹤方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域，尤其是一種眼球跟蹤方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有的視覺(jué)識(shí)別過(guò)程之中，眼球跟蹤通常采用圓邊界積分微分法，該微分積分算 子首先對(duì)圖像作高斯濾波，然后對(duì)元邊界上的像素點(diǎn)的灰度值作積分，接著對(duì)不同半徑下 的積分值作微分，通過(guò)搜索整幅圖片中微分值最大的那個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的位置和半徑，此時(shí)該位 置和半徑就是對(duì)應(yīng)的虹膜中心與半徑。但是該方法在跟蹤精度和處理速度上沒(méi)有取得較好 的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為了克服已有眼球跟蹤方法的計(jì)算復(fù)雜度較低、精度較低的不足，本發(fā)明提供一 種降低計(jì)算復(fù)雜度、精度較高的基于卷積核和圓邊界微積分的虹膜中心定位的眼球跟蹤方 法。
[0004] 本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：
[0005] -種基于卷積核和圓邊界微積分的虹膜中心定位的眼球跟蹤方法，所述眼球跟蹤 方法包括以下步驟：
[0006] 1)對(duì)第一幀人臉圖像利用虹膜中心定位算法檢測(cè)虹膜中心，過(guò)程如下：
[0007] I. 1)根據(jù)第一幀人臉圖像，定位人臉?biāo)趨^(qū)域；
[0008] 1. 2)然后利用人眼區(qū)域與人臉的比例關(guān)系確定一個(gè)大致的人眼區(qū)域；
[0009] 1. 3)定義卷積核，如下所示：
[0011] 其中，ι?為帶有核心權(quán)重的卷積核，K' M為不具有核心權(quán)重值的卷積核，r是卷積 核的半徑r e [rmin, rmax]，rmin為最小半徑值，:r _為最大半徑，r min和r _根據(jù)眼圖像的大小 來(lái)設(shè)定；
[0012] 卷積核的最小、最大半徑分別為對(duì)0.1 w和0. 2w取整后的值，其中w為人眼區(qū)域的 圖像的寬度，IdP 1\+1是不同的內(nèi)核與眼圖像I的卷積結(jié)果，將1\+1除以L獲得商矩陣序 列^是通過(guò)卷積結(jié)果圖分割計(jì)算得到的比率，最后通過(guò)搜索計(jì)算商矩陣的最 大值處對(duì)應(yīng)的位置來(lái)獲取虹膜中心的信息，其中（x p，yp)為人眼的中心，R為半徑，（xp，yp，R) =argmax (D1O為搜索虹膜中心的位置方程，其中卷積核圓弧周圍各點(diǎn)的權(quán)重相等，并都?xì)w 一化到1，中心點(diǎn)的權(quán)重設(shè)置為一個(gè)有效的值；
[0013] 2)對(duì)于后續(xù)幀，獲取前一幀左右眼的虹膜中心坐標(biāo)，并通過(guò)左右虹膜中心的距離 來(lái)確定當(dāng)前幀左右眼的兩個(gè)正方形區(qū)域，左右正方形區(qū)域的中心分別為前一幀的虹膜中 心，邊長(zhǎng)為左右虹膜中心的距離；
[0014] 3)對(duì)每個(gè)正方形區(qū)域，利用虹膜中心定位算法再次檢測(cè)虹膜中心，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)眼 球的跟蹤。
[0015] 本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：降低計(jì)算復(fù)雜度、精度較高。
【附圖說(shuō)明】
[0016] 圖1是虹膜中心定位的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0017] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0018] 參照?qǐng)D1，一種基于卷積核和圓邊界微積分的虹膜中心定位的眼球跟蹤方法，包括 以下步驟：
[0019] 1)對(duì)第一幀人臉圖像利用虹膜中心定位算法檢測(cè)虹膜中心，過(guò)程如下：
[0020] I. 1)根據(jù)第一幀人臉圖像，定位人臉?biāo)趨^(qū)域；
[0021] 1. 2)然后利用人眼區(qū)域與人臉的比例關(guān)系確定一個(gè)大致的人眼區(qū)域；
[0022] 1. 3)定義卷積核，如下所示：
[0024] 其中，&為帶有核心權(quán)重的卷積核，Κ' μ為不具有核心權(quán)重值的卷積核，r是卷積 核的半徑r e [rmin, rmax]，rmin為最小半徑值，:r _為最大半徑，r min和r _根據(jù)眼圖像的大小 來(lái)設(shè)定；
[0025] 卷積核的最小、最大半徑分別為對(duì)0.1 w和0. 2w取整后的值，其中w為人眼區(qū)域的 圖像的寬度，IdP 1\+1是不同的內(nèi)核與眼圖像I的卷積結(jié)果，將1\+1除以L獲得商矩陣序 列^是通過(guò)卷積結(jié)果圖分割計(jì)算得到的比率，最后通過(guò)搜索計(jì)算商矩陣的最 大值處對(duì)應(yīng)的位置來(lái)獲取虹膜中心的信息，其中（x p，yp)為人眼的中心，R為半徑，（xp，yp，R) =argmax (D1O為搜索虹膜中心的位置方程，其中卷積核圓弧周圍各點(diǎn)的權(quán)重相等，并都?xì)w 一化到1，中心點(diǎn)的權(quán)重設(shè)置為一個(gè)有效的值；
[0026] 2)對(duì)于后續(xù)幀，獲取前一幀左右眼的虹膜中心坐標(biāo)，并通過(guò)左右虹膜中心的距離 來(lái)確定當(dāng)前幀左右眼的兩個(gè)正方形區(qū)域，左右正方形區(qū)域的中心分別為前一幀的虹膜中 心，邊長(zhǎng)為左右虹膜中心的距離；
[0027] 3)對(duì)每個(gè)正方形區(qū)域，利用虹膜中心定位算法再次檢測(cè)虹膜中心，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)眼 球的跟蹤。
[0028] 本實(shí)施例中，虹膜中心定位方法不同于上述的圓形邊界微分積分算子，方法中并 未利用高斯平滑濾波函數(shù)來(lái)處理原始人眼圖像，另外在卷積過(guò)程中采用快速傅立葉變換來(lái) 降低計(jì)算復(fù)雜度，本文提出的算法只需一個(gè)IDFT變換和兩個(gè)DFT變換。此方法的計(jì)算復(fù)雜 為O(Plog 2(P)R),其中P需要滿足P彡X+Y+C，其中X和Y是中心行數(shù)和列數(shù)坐標(biāo)，C是常 數(shù)，R是半徑增加的數(shù)量。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于卷積核和圓邊界微積分的虹膜中心定位的眼球跟蹤方法，其特征在于：所 述眼球跟蹤方法包括以下步驟： 1) 對(duì)第一幀人臉圖像利用虹膜中心定位算法檢測(cè)虹膜中心，過(guò)程如下： 1. 1)根據(jù)第一幀人臉圖像，定位人臉?biāo)趨^(qū)域； 1. 2)然后利用人眼區(qū)域與人臉的比例關(guān)系確定一個(gè)大致的人眼區(qū)域； 1.3)定義卷積核，如下所示：其中，??為帶有核心權(quán)重的卷積核，Κ'Μ為不具有核心權(quán)重值的卷積核，r是卷積核的 半徑re[rmin,rmax]，rmin為最小半徑值，:r_為最大半徑，rmin和r_根據(jù)眼圖像的大小來(lái)設(shè) 定； 卷積核的最小、最大半徑分別為對(duì)〇.lw和0. 2w取整后的值，其中w為人眼區(qū)域的圖像 的寬度，IJP1\+1是不同的內(nèi)核與眼圖像I的卷積結(jié)果，將1\+1除以L獲得商矩陣序列 =是通過(guò)卷積結(jié)果圖分割計(jì)算得到的比率，最后通過(guò)搜索計(jì)算商矩陣的最大值 處對(duì)應(yīng)的位置來(lái)獲取虹膜中心的信息，其中（xp，yp)為人眼的中心，R為半徑，（xp，yp，R)= argmax?^為搜索虹膜中心的位置方程，其中卷積核圓弧周圍各點(diǎn)的權(quán)重相等，并都?xì)w一 化到1，中心點(diǎn)的權(quán)重設(shè)置為一個(gè)有效的值； 2) 對(duì)于后續(xù)幀，獲取前一幀左右眼的虹膜中心坐標(biāo)，并通過(guò)左右虹膜中心的距離來(lái)確 定當(dāng)前幀左右眼的兩個(gè)正方形區(qū)域，左右正方形區(qū)域的中心分別為前一幀的虹膜中心，邊 長(zhǎng)為左右虹膜中心的距離； 3) 對(duì)每個(gè)正方形區(qū)域，利用虹膜中心定位算法再次檢測(cè)虹膜中心，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)眼球的 跟蹤。
【專利摘要】一種基于卷積核和圓邊界微積分的虹膜中心定位的眼球跟蹤方法，包括以下步驟：1)對(duì)第一幀人臉圖像利用虹膜中心定位算法檢測(cè)虹膜中心，過(guò)程如下：1.1)根據(jù)第一幀人臉圖像，定位人臉?biāo)趨^(qū)域；1.2)然后利用人眼區(qū)域與人臉的比例關(guān)系確定一個(gè)大致的人眼區(qū)域；1.3)定義卷積核，通過(guò)卷積結(jié)果圖分割計(jì)算得到的比率，最后通過(guò)搜索計(jì)算商矩陣的最大值處對(duì)應(yīng)的位置來(lái)獲取虹膜中心的信息；2)對(duì)于后續(xù)幀，獲取前一幀左右眼的虹膜中心坐標(biāo)，并通過(guò)左右虹膜中心的距離來(lái)確定當(dāng)前幀左右眼的兩個(gè)正方形區(qū)域；3)對(duì)每個(gè)正方形區(qū)域，利用虹膜中心定位算法再次檢測(cè)虹膜中心，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)眼球的跟蹤。本發(fā)明能降低計(jì)算復(fù)雜度、精度較高。
【IPC分類】G06K9/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105260717
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510671600
【發(fā)明人】陳勝勇, 張劍華, 蔡海斌, 劉洪海
【申請(qǐng)人】浙江工業(yè)大學(xué)
【公開(kāi)日】2016年1月20日
【申請(qǐng)日】2015年10月16日