[发明专利]人眼检测方法

权利要求书

1.人眼检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，从视频图像中获取若干对样本人眼的图像，将每对样本人眼的图像送入卷积神经网络中训练，得到与每对样本人眼的图像对应的样本深度特征值，根据得到的全部样本深度特征值构建成高斯混合模型；

步骤二，对视频图像中的目标人眼进行检测，如果在视频图像中仅能检测到第一只目标人眼，在第一只目标人眼的位置处开设有两个滑动窗口；

步骤三，令位于当前位置的两个滑动窗口分别沿第一只目标人眼的左右两边水平移动预设距离，将移动到的位置作为第二只目标人眼的推测位置，提取推测位置的图像作为第二只目标人眼的推测图像；

步骤四，提取第一只目标人眼图像，将第一只目标人眼图像与推测图像送入卷积神经网络中，得到目标深度特征值，将得到的目标深度特征值送到高斯混合模型进行匹配，根据匹配结果判断推测图像是否为第二只目标人眼图像；

步骤五，如果匹配结果表明推测图像不为第二只目标人眼图像，则执行步骤三至步骤四；或

如果匹配结果表明推测图像为第二只目标人眼图像，则退出执行。

2.根据权利要求1所述的人眼检测方法，其特征在于，所述步骤一中根据得到的全部样本深度特征值构建成高斯混合模型，包括：

将得到的全部样本深度特征值进行聚类处理，得到Y个高斯模型，根据Y个高斯模型构建成高斯混合模型。

3.根据权利要求2所述的人眼检测方法，其特征在于，所述根据Y个高斯模型构建成高斯混合模型，高斯混合模型为具有如下公式一的概率分布模型，

其中，p(x)表示概率密度，x表示样本深度特征值，Y表示高斯模型的数量，π_k表示权重，满足N(x；μ_k,Σ_k)表示高斯混合模型的第k个分量。

4.根据权利要求3所述的人眼检测方法，其特征在于，所述步骤四中将得到的目标深度特征值送到高斯混合模型进行匹配，根据匹配结果判断推测图像是否为第二只目标人眼图像，包括：

将提取到的目标深度特征值送入高斯混合模型中，得到若干个概率密度，求得若干个概率密度的最大值P_max，将最大值P_max与预设阈值进行比较；

如果最大值P_max大于预设阈值，则判断推测图像为第二只目标人眼推测图像；或

如果最大值P_max不大于预设阈值，则判断推测图像不为第二只目标人眼图像。