[发明专利]使用机器学习对眼睛图像进行校正的方法以及机器学习的方法

权利要求书

1.一种基于计算机的系统，所述系统用于预测器的机器学习，所述预测器用于校正图像中的目光方位，所述系统被配置来：

获得多个预定图像对，所述预定图像对包含同一个人的视图，所述预定图像对的不同之处在于目光方向，并且其中对于所有预定图像对，在所述预定图像对的每个图像中的目光方向上的差异是相等的；

确定眼睛在所述预定图像对的每个图像中的位置；

确定预测器，用于针对每个预定图像对，通过将所述预定图像对中的第一图像的每个像素的颜色分量取代成所述预定图像对中的所述第一图像的根据所述预测器的预测的另一像素的颜色分量来生成调整位移矢量场，得到尽可能地类似于所述预定图像对中的第二图像的图像；以及

将所述预测器保存在信息介质中。

2.如权利要求1所述的系统，其中所述预测器是单层或多层神经网络。

3.如权利要求1所述的系统，其中所述预测器是至少一个决策树或决策树集合。

4.如权利要求1所述的系统，其中所述预测器生成仅取决于涉及眼睛的特性点的像素位置的固定位移矢量。

5.如权利要求1所述的系统，其中使所述预定图像对中的眼睛区域为预设像素尺度。

6.如权利要求1所述的系统，其中存储所述预测器的信息介质包括硬盘或固态驱动器、或闪存、或光学盘、或混合驱动器、或随机存取存储器(RAM)、或远程计算机系统、或远程数据存储。

7.一种基于计算机的系统，所述系统用于预测器的机器学习，所述预测器用于校正图像中的目光方位，所述系统被配置来：

加载预测器，所述预测器是基于多个预定图像对的，所述预定图像对包含同一个人的视图，所述预定图像对的不同之处在于目光方向；

对人的脸至少获得一个帧；

确定所述人的眼睛在所述图像中的位置，并且形成紧密包围所述眼睛的两个矩形眼睛区域；以及

将所述两个矩形眼睛区域中的每个像素的颜色分量取代成根据所述预测器的基于机器学习的预测的像素的颜色分量。

8.如权利要求7所述的系统，其中所述系统进一步被配置来：

确定眼睛在所述预定图像对的每个图像中的位置；

学习所述预测器，用于针对每个预定图像对，通过将所述预定图像对中的第一图像的每个像素的颜色分量取代成所述预定图像对中的所述第一图像的根据所述预测器的预测的另一像素的颜色分量来生成调整位移矢量场，得到尽可能地类似于所述预定图像对中的第二图像的图像；以及

将所述预测器保存在信息介质中。

9.如权利要求7所述的系统，其中所述预测器从信息介质被加载，所述信息介质包括硬盘或固态驱动器、或闪存、或光学盘、或混合驱动器、或随机存取存储器(RAM)、或远程计算机系统、或远程数据存储中的一个。

10.如权利要求7所述的系统，其中所述预测器是单层或多层神经网络。

11.如权利要求7所述的系统，其中所述预测器是至少一个决策树或决策树集合。

12.如权利要求7所述的系统，其中应用于所述眼睛区域中的每个像素的预测器满足以下内容：

被应用于像素，预测器应生成调整位移矢量，所述调整位移矢量用于用由给定的调整位移矢量确定的取代像素的颜色分量取代给定像素的颜色分量；

所述预测器在多个图像对上被训练，其中一对中的一个图像包含所述人的脸在所述眼睛的位置被调整之前的初始图像，并且另一图像包含具有期望眼睛位置的人的图像。

13.如权利要求12所述的系统，其中所述预测器预测的所述调整位移矢量根据被调整图像中的眼睛的大小与训练样本的比率而被缩放。