[发明专利]基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法

权利要求书

1.一种基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于包括：

在计算机屏幕上设置多个已知坐标点，人眼依次注视所述已知坐标点，采集注视每个已知坐标点时的近红外眼部图像；

对每个近红外眼部图像进行处理，确定相应的瞳孔面积和坐标；

根据所述瞳孔面积和坐标与相应已知坐标点之间的对应关系，采用二次多项式进行拟合，获得瞳孔面积和坐标与计算机屏幕坐标点之间对应关系的标定曲线；

然后采集操作者的当前近红外眼部图像，对当前近红外眼部图像进行处理，获得当前瞳孔面积和坐标；结合所述标定曲线，控制光标至当前瞳孔面积和坐标对应的计算机屏幕坐标点，实现对计算机的视觉控制。

2.根据权利要求1所述的基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于：所述已知坐标点包括九个。

3.根据权利要求2所述的基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于：九个已知坐标点均匀分布在所述计算机屏幕上。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于：对所述近红外眼部图像进行处理的方法包括：

采用AdaBoost算法，对所述近红外眼部图像基于Haar特征确定眼部区域；

再对眼部区域进行形态学滤波提取，获得瞳孔，并采用自适应阈值分割方法分割瞳孔；

根据瞳孔的分割结果，利用最小二乘法拟合获得瞳孔椭圆方程，确定瞳孔面积和坐标。

5.根据权利要求4所述的基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于：

对眼部区域进行形态学滤波提取包括：

对所述眼部区域进行腐蚀，再进行膨胀，获得滤波后的瞳孔。

6.根据权利要求4或5所述的基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于：

采用自适应阈值分割方法分割瞳孔的阈值T的获得方法包括：

T＝Min(g(x,y))+Avg(in(x,y))/n，

式中g(x,y)为滤波后的瞳孔，in(x,y)为近红外眼部图像，Min(g(x,y))为滤波后的瞳孔图像灰度最小值，Avg(in(x,y))为近红外眼部图像灰度平均值，n为设定的检测系数。

7.根据权利要求4至6中任一项所述的基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于：

利用最小二乘法拟合获得的瞳孔椭圆方程为：

式中，A、B、C、D、E为拟合后的多项式参数，(x_i，y_i)为分割瞳孔得到的瞳孔区域边界点，i＝1、…、m，m为瞳孔区域边界点的总个数。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的基于近红外眼部图像的计算机视觉控制方法，其特征在于：

所述近红外眼部图像采用usb近红外摄像头获取。