[发明专利]一种眼睛定位图像处理方法

说明书

技术领域

本发明属于模式识别和计算机视觉领域的一种生物特征识别方法，具体为非 控条件下的鲁棒精确人眼定位图像处理方法。

背景技术

人脸识别作为一种新的生物认证方法，由于其在公共安全、信息安全、金融 等领域具有潜在的广泛的应用前景，而倍受关注。一个完整的人脸图像信息处理 系统，由以下几个关键模块组成：人脸图像获取，人脸特征点定位，人脸规整化， 人脸特征提取和特征匹配识别。

规整化的人脸是人脸识别算法执行的重要条件，可以大大提高人脸识别的可 靠性。但是，人脸检测只能得到人脸的大致区域和尺寸大小，所以人脸检测器所 检测出的人脸不适合直接用于人脸识别。

人眼是人面部的关键特征，根据两只眼睛的位置可以准确估计人脸的尺寸和 位置，从而可以依据双眼的位置进行人脸图像的规整化，规整化后的标准人脸便 于后续工作的进行。

在本发明之前，有多种人眼定位方法，主要分为三类：基于模板的方法、基 于特征的方法、基于外观的方法。

基于模板和特征的这二种方法，通常都是利用人眼的几何特征或其它有助于 人眼定位的相关典型特征，进行人眼定位。该类方法对图像的分辨率、光照和清 晰度要求很高。而在复杂环境中这些条件很难满足，因此无法实现真实环境中的 精确人眼定位。

第三种基于外观的方法，可以利用完备的统计技术来分析人眼的外观特征， 相对于前两种方法有很大优势。但是在复杂环境下，人眼表现形式变化丰富，很 难提取有判别力的外观特征来区分人眼，因此仅依赖外观特征也很难实现复杂环 境下的精确人眼定位。

另外，图模型(Pictorial Model)结合对象的外观特征和对象的空间结构 特征进行对象检测，因此可以利用更多的信息来检测对象。但是该模型中，简单 的高斯分布外观模型不足以刻画人眼复杂变化的模式，同时基于特征间相对位置 分布的结构模型对旋转、尺度缩放和平移变换不鲁棒，因此很难实现复杂环境下 的人眼精确定位。

综上，现实环境中，人眼的外观表现形式复杂，仅依据外观特征或结合简单 的空间结构模型不易实现精确人眼定位。

发明内容：

本发明的目的在于克服上述缺陷，设计、研制一种眼睛定位图像处理方法。

本发明的技术方案是：

一种眼睛定位图像处理方法，其主要技术步骤包括：

(1)摄像头捕获人脸图像；

(2)人脸检测器对人脸图像检测，截取出人脸；

(3)对两只眼睛和鼻子这三个构件分别建立概率支持向量机外观模型；

(4)对选取的用来描述眼睛和鼻子之间的空间信息的三类空间结构度量参数 分别建立高斯分布模型，重定义三个边长为分别 表示右眼睛与左眼睛的距离、右眼睛与鼻子的距离以及左眼睛与鼻子的距 离，

则最终的结构相似度函数可以表示成如下公式：

其中，和分别表示对三种类型的结构约束变量建立的高斯分布模 型，对模型参数的估计通过最大似然估计方法从训练样本上获得；

(5)建立增强图模型：根据最大化后验概率估计原则，在所有的候选点中，依 据如下的目标优化函数选取同时最大化外观特征相似度和结构相似度的 候选点作为目标的最佳位置，