[发明专利]一种瞳孔定位方法及系统

说明书

本发明实施例公开了瞳孔定位方法及系统，应用于信息处理技术领域。在本实施例的方法中，瞳孔定位系统在瞳孔定位的过程中，先根据预置的机器学习模型对待处理人脸图像中眼球边缘的位置信息进行标注，然后根据标注的位置信息所指示区域的图像即第一图像的像素值进行图像划分处理得到两个子区域的图像，即可将其中一个子区域即前景部分区域确定为待处理人脸图像中瞳孔所在区域。由于对眼球边缘的位置信息可以通过简单的机器学习模型就能标注，然后再结合图像处理方法即可实现实时地瞳孔定位，和现有技术中直接对瞳孔的位置信息进行标注相比，降低了复杂度，且定位的瞳孔比较准确。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种瞳孔定位方法及系统。

背景技术

随着人脸五官特征分析和定位技术的不断发展，使基于该技术的应用逐渐成为热点，比如利用人脸特征的身份识别，基于五官特征的人脸特效和人脸卡通动画等。当移动设备的处理能力增强，在手机上做人脸实时检测标记算法处理成为可能，此类应用也成为近期的研究热点。

瞳孔作为人脸重要的生物特征，在身份识别以及实时表情动画中都有着重要的应用，在身份识别中可以作为重要的生物特征，在人脸动画中通过跟踪真实瞳孔的运动驱动动画人物，让动画更加逼真。瞳孔检测和定位是实现这一切的基础，目前的瞳孔定位技术主要分为两大类，一类是基于学习的方法，这种方法通过对瞳孔特征建模，通过大量学习带标记的瞳孔图像得到模型参数，利用模型去做瞳孔定位，这种方法需要花时间进行模型训练和学习，同时复杂度高，不能满足实时性的要求。另外一类方法是基于图像处理的方法，先检测出图像中包含眼部的矩形区域，然后对眼部图像进行边缘检测，借助于边缘信息和瞳孔的几何先验知识，提取出完整的瞳孔边缘，这种方法的干扰因素多，很容易受到姿态和头发等外部因素的影响，鲁棒性差。

发明内容

本发明实施例提供一种瞳孔定位方法及系统，实现了根据待处理人脸图像中眼球边缘的第一图像的像素值将第一图像划分为两个区域，从而确定其中一个区域为瞳孔所在区域。

本发明实施例提供一种瞳孔定位方法，包括：

根据预置的机器学习模型对待处理人脸图像中眼球边缘的位置信息进行标注，所述预置的机器学习模型中包括各个类型的人脸图像的眼球边缘的预测位置信息，所述待处理人脸图像中标注的位置信息所指示区域的图像为第一图像；

根据所述第一图像的像素值进行图像划分处理得到两个子区域的图像；所述两个子区域的像素值分别属于两个不同范围，所述两个范围的平均像素差值大于预置的值；

所述两个子区域包括前景部分区域和背景部分区域，确定所述前景部分区域为所述待处理人脸图像中瞳孔所在区域。

本发明实施例还提供一种瞳孔定位系统，包括：

标注单元，用于根据预置的机器学习模型对待处理人脸图像中眼球边缘的位置信息进行标注，所述预置的机器学习模型中包括各个类型的人脸图像的眼球边缘的预测位置信息，所述待处理人脸图像中标注的位置信息所指示区域的图像为第一图像；

区域划分单元，用于根据所述第一图像的像素值进行图像划分处理得到两个子区域的图像，所述两个子区域的像素值分别属于两个不同范围，所述两个范围的平均像素差值大于预置的值；

确定单元，用于如果所述两个子区域包括前景部分区域和背景部分区域，确定所述前景部分区域为所述待处理人脸图像中瞳孔所在区域。