[发明专利]面部特征点快速定位方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理和模式识别的技术领域，具体涉及一种根据面部视频实时定位规定的特征点的面部特征点快速定位方法。

背景技术

目前，已有的基于面部图像判断眼睛的状态，并测定该人的视线方向，推测该人的觉醒程度的方法。为了判断眼睛的状态，需要正确检测面部图像的眼部特征点。此外，当判断车辆驾驶员的觉醒状态时，需要实时检测面部的特征点，包括眼部特征点和嘴部特征点。

例如，在专利文献1(CN102254151A，一种基于面部视频分析的驾驶人疲劳检测方法)中，记载有人脸特征点定位、以及驾驶人疲劳检测等技术。在文献1的人脸特征点定位技术中，在进行人脸检测后，采用与人脸检测类似的方法完成对眼睛、鼻子、嘴巴局部器官的初步定位；然后采用主动形状模型(ASM)对人脸特征点进行精确定位。

例如，在专利文献2(CN101266648B，面部特征点检测装置、面部特征点检测方法及其程序)中，记载有一种在外部乱光或者面部形貌等个人差别，也能够检测规定的面部特征点的方法和装置。该方法通过使用特定权值系数的窗口来寻找和加强特定形状的边缘，这些特定形状的边缘对应于图像中人眼的边缘，从而定位眼部特征点。

专利文献1的方法中，ASM利用局部表观模型特征进行迭代，通过调整形状参数，改变当前模型的位置和形状，完成图像与模型的匹配，当相似度不再变大时得到新的特征点位置。此方法虽然在多数情况下能够精确定位特征点，但是迭代匹配过程随着特征点数的增加急剧增大，匹配时间太长，不适用于实际。

专利文献2对检测到的眼部边缘图像采用特定形状约束去检测眼睛的边缘，在实际应用时存在两方面的问题，一是固定形状约束很难同时满足不同大小和形状的人眼，二是同一人眼的边缘形状受不同人脸姿态的影响较大，这种方法需要有文献二中所提出的特殊装置，才能保证算法的可靠性。

上述论述内容目的在于向读者介绍可能与下面将被描述和/或主张的本发明的各个方面相关的技术的各个方面，相信该论述内容有助于为读者提供背景信息，以有利于更好地理解本发明的各个方面，因此，应了解是以这个角度来阅读这些论述，而不是承认现有技术。

发明内容

本发明的目的在于避免现有技术中的不足而提供一种面部特征点快速定位方法，其不需要特殊装置，即可快速准确定位面部特征点。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

提供一种面部特征点快速定位方法，包括如下步骤：

1)以Haar-Like特征为基础，采用训练好的级联分类器依次检测左眼和右眼，包括以下子步骤：

11)采用openCV中提供的左眼分类器获取图像中的人眼集，取最右边的人眼作为左眼检测结果；

12)利用检测到的左眼的范围半径，和右眼在左眼右方向，按半径的一定比例确定搜索右眼区域的位置和半径大小确定右眼的搜索范围；

13)采用openCV中提供的右眼分类器检测图像中的人眼集，取最左边的人眼作为右眼检测结果；

2)以左右人眼检测结果为基础，获取左右眼内眼角点的精确位置，包括以下子步骤：

21)在左右眼范围内，采用阀值法分割虹膜，得到左右虹膜中心点的坐标；

22)利用虹膜中心连线，将人脸矫正在水平线上；

23)在虹膜中心连线上，以虹膜中心距离的一定比例设定左右眼内眼角各自的矩形搜索范围；

24)利用Ostu算法分别获得左右眼角矩形搜索区域内的分割阀值；

25)采用漫水填充算法快速将肤色和眼睛部分分离，同时获得肤色区域点的掩模；

26)利用canny算子分别获得两个内眼角区域内的边缘，去掉肤色掩模范围内的边缘，在左眼角区域剩下的边缘中从左到右，从上到下的第一个边缘点就是左眼内眼角点，在右眼角区域剩下的边缘中从右到左，从上到下的第一个边缘点就是右眼内眼角点；

3)以内眼角点及其距离为基准，运用人眼三庭五眼几何特征，快速确定嘴巴和眼睛外轮廓上的关键特征点，并保存这些点作为参考特征表，作为下一帧特征点搜索的参考，包括以下子步骤：

31)计算内眼角的距离，作为人脸三庭五眼中的眼距离，利用人脸的三庭五眼结构特点，划定嘴巴所在的区域；

32)在划定的嘴巴区域内，用Ostu算法获取分割阀值，去除肤色，留下嘴巴部分；

33)从上到下，从左到右检测嘴巴区域的边界点，获得嘴巴的外轮廓；