[发明专利]一种基于眼球模型几何关系的虹膜中心定位方法

说明书

一种基于眼球模型几何关系的虹膜中心定位方法，包括以下步骤：1)使用人脸对齐方法进行虹膜粗定位；2)虹膜精确定位：2.1)利用眼球中心与虹膜中心之间的位置关系来得到虹膜边界；2.2)根据虹膜边界计算能量函数的值；2.3)考虑8个方向，重复步骤2.1)和2.2)，记录最大能量值，更新虹膜位置，用迭代的方法逐渐接近虹膜中心的最终位置，完成虹膜中心定位。本发明提出一种基于人脸对齐的虹膜中心定位方法，考虑眼球转动对虹膜边界形状的影响以及其他抗干扰因素，并最终在良好的算法速度下保持一个相对较高的精确度。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其是指一种适应不同光照下的虹膜中心定位方法。

背景技术

视线估计在人机交互等众多领域有着广阔的应用前景。虹膜中心定位是视线估计的前提，在很大程度上决定视线估计的准确性。然而，在实际应用中，受不同光照变化和头部运动姿态等因素的影响，所采集的图像往往在噪声、细节、对比度等方面存在不同程度的干扰，如何在保证虹膜定位准确度的情况下提高算法速度仍然是当前研究的重点和难点。

目前的虹膜定位方法大致分为两类：基于特征的和基于形状的。

基于特征的方法有，Kim等人提出的利用加权梯度提取特征点，用聚类方法对特征点进行分组，结合像素值和虹膜边缘梯度值确定虹膜的方法，这种方法复杂度高，不利于后续应用。Valenti和Gevers提出了利用圆形边界曲率和圆中心间关系的虹膜中心定位方法，这种相比较前者，速度上更有优势，且精确度也有一定保障，但其方法在很大程度上取决于虹膜边界特征点的提取，图像的目视区域对最终结果有很大影响。Zhou等人提出了一种改进的结合卷积模板的等照度线法，它不仅提高了效率也没降低精度，但是这种方法并没有考虑头部姿态信息。 Valenti等人则在矫正虹膜中心位置的等照度线方法中考虑头部姿态，能够在大的头部姿态下依然保持强健性。

基于形状的方法有，Cai提出的基于IDO的改进方法，缩小虹膜临界边界的操作范围，提高算法效率，然而这种方法并没有考虑头部姿态。Kim提出的一种基于循环假设的虹膜定位和半径更新方法采用传统的两步策略(先粗定位，再精确定位)，这种方法未考虑在三维条件下眼球转动引起的虹膜边界形状变化。Baek 等人提出了另一种方法，改进了这一因素，考虑了虹膜边界形状变化，并在两维相机平面与三维空间中的几何关系的不同旋转条件下得到了一些候选虹膜边界。最后的虹膜中心位置是通过计算每个候选位置的椭圆匹配程度来确定的。虽然这种方法考虑了眼球转动对图像平面虹膜边界形状的影响，但仅限于个别位置，且不够灵活，不能使最终的定位结果更加准确。

发明内容

为了克服现有的基于形状的虹膜中心定位方法难以解决眼球转动对图像平面虹膜边界形状的影响以及其他干扰因素的影响，本发明提出了一种基于人脸对齐的虹膜中心定位方法，考虑眼球转动对虹膜边界形状的影响以及其他抗干扰因素，并最终在算法的速度和精度上达到一个良好的平衡。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于眼球模型几何关系的虹膜中心定位方法，所述方法包括以下步骤：

S1.使用人脸对齐方法进行虹膜粗定位，过程如下：

用网络摄像头拍摄得到脸部图像，使用人脸对齐方法得到特征点X，X是特征向量，包含所有特征点的二维坐标，定义虹膜半径r_e，眼球半径r_i，得到虹膜中心的初始坐标，眼球中心的初始坐标；

S2.虹膜精确定位，过程如下：

S2.1.利用眼球中心与虹膜中心之间的位置关系来描述眼球的三维旋转信息，得到旋转后的虹膜边界

建立虹膜边界模型具体的步骤如下：