[发明专利]眼球识别方法及系统

说明书

本发明提供眼球识别方法，包括：a）获取用户面部图像；b）在所获取的面部图像中，划分出包含人脸轮廓的矩形，该矩形为包含人脸轮廓的矩形图像；c）记录所划分出的矩形图像在显示系统中的坐标；d）针对所划分的矩形图像，基于人脸图像的对称性与投影振幅，进行校正，以获得校正后的人脸图像；e）基于校正后的人脸图像以及所记录的位置，识别眼球位置。

技术领域

本发明涉及脸部识别技术，更为具体地，涉及眼球识别技术。

背景技术

眼球追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟。随着摄像头已广泛普及在手机、笔记本电脑、PC等设备中，眼球追踪已广泛用于活体检测、汽车驾驶员疲劳检测、指令控制等场景中。

人脸平面旋转校正是完成眼球跟踪中重要一环，很多识别眼球的实现效果有赖于图像是否旋转校正。

发明内容

有鉴于此，本发明提供眼球识别方法，包括：

a)获取用户面部图像；

b)在所获取的面部图像中，划分出包含人脸轮廓的矩形，该矩形为包含人脸轮廓的矩形图像；

c)记录所划分出的矩形图像在显示系统中的坐标；

d)针对所划分的矩形图像，基于人脸图像的对称性与投影振幅，进行校正，以获得校正后的人脸图像；

e)基于校正后的人脸图像以及所记录的位置，识别眼球位置。

根据本发明一个示例的眼球识别方法，其中，所述步骤d包括：

d1)计算该矩形图像的中心点位置o；

d2)将所述矩形图像转换为灰度图P；

d3)在所述灰度图中，以至少不同比例划分出多个子矩形图像q_i，其中，各子矩形图像q_i均以所述中心点为中心，所述比例均小于1，i为大于1的整数；

d4)将各子矩形图像q_i在矩形图像的平面内绕中心点旋转一定角度α；

d5)对各子矩形图像，向其长度方向做投影得到长度方向投影曲线f(x)，计算该投影曲线f(x)的波峰灰度值g max(q_i)、波谷灰度值g min(q_i)；

d6)对各子矩形图像q_i，计算其对称性Sym(q_i)；

d7)对各子矩形图像q_i，分别计算h(q_i)＝gmax(q_i)-β·gmin(q_i)+η·Sym(q_i)，其中，β与η是预设参数，两者均为正数；可根据图片的特点设置β与η，它们数值越大，与它们相乘的项的权重就越大；

d8)将各子矩形图像q_i的h(q_i)值累加，获得旋转α角度下的累加h值；

d9)在(α1，α2)的角度范围内变换旋转角度α的大小，并依次执行步骤d4到d8获得多个旋转角度下的h值；

d10)从多个旋转角度下的多个h值中选择最大的h值，与该h值对应的旋转角度对应的图像即为校正图像。

根据本发明一个示例的眼球识别方法，其中，所述步骤d6包括：

对每个矩形图像q_i，向长度方向做投影，得到该方向的投影曲线g(y)；