[发明专利]一种改进的人眼检测及跟踪方法

权利要求书

1.一种改进的人眼检测及跟踪方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：

a).视频图像采集，通过设置于驾驶室内的图像采集装置采集含有驾驶员面部的视频图像，并对视频图像进行分帧；

b).获取人眼区域图像，识别出第一帧图像的人脸区域，然后根据人脸的“三庭五眼”结构确定出人眼区域；

c).人眼检测，在步骤b)中获取的人眼区域中进行人眼检测，获取驾驶员当前帧的人眼图像，设人眼图像的大小为w×h，w、h分别为图像宽度、高度上的像素数；

d).人眼跟踪，当第二帧图像到来时，将上一帧识别出的人眼区域向外扩充后作为当前帧图像的人眼区域，记为S，S的图像大小为m×n，w＜m，h＜n；将上一帧的人眼图像作为模板图像T，当前帧的人眼区域为人眼待匹配图像S，按照由左至右、从上到下的顺序，利用公式(1)计算模板图像T与待匹配图像S所有匹配位置上的标准平方差匹配度R(x,y)：

其中：

T(x,y)表示模板图像T在点(x,y)处的灰度值，S(x+x′,y+y′)表示待匹配图像S在点(x+x′,y+y′)处的灰度值，(x′,y′)表示滑动步长，R(x,y)表示匹配度，w和h表示模板图像的宽与高，表示模板图像T所有像素点灰度值的平均值，表示滑动步长为(x′,y′)位置处的待匹配图像S所有像素点灰度值的平均值；x＝1,2,...w；y＝1,2,...h；

x′依次取1,2,…,m-w，y′依次取1,2,…,n-h，通过公式(1)计算出模板图像与各个人眼待匹配图像各个位置上的标准平方差匹配度共计(m-w)·(n-h)个，从(m-w)·(n-h)个标准平方差匹配度中选取最小值所对应的匹配位置作为当前帧的人眼图像；

e).后续人眼跟踪，当第三帧图像到来时，第二帧就成为上一帧，第三帧就成为当前帧，采用与步骤d)相同的方法识别出第三帧的人眼图像；同样地，后续获取的当前帧，都采用与步骤d)相同的方法识别出人眼图像，以实现对驾驶员的人眼检测和跟踪。

2.根据权利要求1所述的改进的人眼检测及跟踪方法，其特征在于：所述步骤b)和步骤d)中人眼区域图像的获取，以及步骤c)和步骤d)中人眼图像的获取均通过Adaboost算法来实现，Adaboost算法的训练数据使用图像特征处理中的LBP特征，来作为灰度图像的特征提取方法。