[发明专利]一种人眼定位、人眼区域定位方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理及模式识别领域，尤其涉及一种人眼定位、人眼区域定位方法及装置。

背景技术

人脸检测和面部特征点定位是当前计算机视觉领域中最具挑战性的研究课题之一。人脸脸部特征的位置信息既可以在人脸检测中用于定位人脸、验证人脸检测结果，也可以在人脸识别中用于对齐人脸，或作为识别的依据之一。人眼作为人脸最显著的特征，与嘴、鼻子相比较，能够提供更为可靠的信息，因此人眼检测和瞳孔定位是人脸识别领域的重要组成部分。

从人脸图像中检测出人眼位置并精确定位瞳孔(也就是眼球中心)，是一个复杂的过程。由于受到光照，表情、遮挡等因素的影响，特别是在距离较远的情况下，人眼与眉毛具有很大的相似度，因此目前人眼检测与定位仍充满着很多挑战。目前人眼定位的主要方法有基于学习，基于模板匹配，基于特征的方法。目前用于检测及定位人眼的主流方法是：基于类哈尔(Haar)特征构建级联分类器。基于Haar特征构建级联分类器来检测及定位人眼的方法对于近距离、高分辨率的人眼图像具有很好的定位效果，但是对于低分辨率(50*50)的人眼图像则无法定位人眼位置。另外，在眼镜及眉毛的干扰下，人眼区域定位的鲁棒性较差。

发明内容

本发明提供一种人眼定位方法及装置，用于解决现有技术中存在的无法对低分辨率下的人脸图像无法定位人眼的问题。本发明还提供了一种人眼区域定位方法及装置，用于解决现有技术中存在的在眼镜及眉毛的干扰下，人眼区域定位的鲁棒性较差的问题。

本发明提供了一种人眼定位方法，该方法包括：

确定人脸灰度图像的左眼区域和右眼区域；

获取左眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影，右眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影；

根据左眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影，确定左眼眼球中心在左眼区域中的位置，根据右眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影，水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影，确定右眼眼球中心在右眼区域中的位置。

由于申请人在研究中发现，人眼部位的横向及纵向的梯度分布及横向纵向的灰度分布均具有一定的规律，该规律为：在人眼眼球位置的横向及纵向的梯度值相对于其它位置较大，横向及纵向的灰度值相对于其它位置较小。针对低分辨率下的人脸图像该规律同样存在。因此，利用本发明提供的方法，将水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影结合来确定眼球中心的位置，对于低分辨率的人脸图像中的人眼定位具有很好的效果。

基于与上述人眼定位方法的同样的发明构思，本发明还提供一种人眼定位装置，该装置包括：

第一确定单元，用于确定人脸灰度图像的左眼区域和右眼区域；

获取单元，用于获取左眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影、垂直梯度积分投影，右眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影、垂直梯度积分投影；

第二确定单元，用于根据左眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影、垂直梯度积分投影，确定左眼眼球中心在左眼区域中的位置，根据右眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影，水平梯度积分投影、垂直梯度积分投影，确定右眼眼球中心在右眼区域中的位置。

由于申请人在研究中发现，人眼部位的横向及纵向的梯度分布及横向纵向的灰度分布均具有一定的规律，该规律为：在人眼眼球位置的横向及纵向的梯度值相对于其它位置较大，横向及纵向的灰度值相对于其它位置较小。针对低分辨率下的人脸图像该规律同样存在。因此，利用本发明提供的方法，将水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影结合来确定眼球中心的位置，对于低分辨率的人脸图像中的人眼定位具有很好的效果。

本发明还提供了一种人眼区域定位方法，该方法包括：

确定人脸灰度图像中的人眼候选区域；

在人眼候选区域中使用预先训练的模板库中各个双眼模板进行匹配，确定人眼区域，双眼模板是在对人眼样本图像提取主要特征后形成的。

利用上述方法利用提取主要特征后形成的模板进行匹配，该主要特征为人眼区域的主要特征，从而确定人眼区域，能够很好消除眼镜和眉毛的对人眼区域定位的干扰，定位的人眼区域效果更佳。

基于与上述人眼区域定位方法同样的发明构思，本发明还提供了一种人眼区域定位装置，该装置包括：

第一确定单元，用于确定人脸灰度图像中的人眼候选区域；