[发明专利]人眼检测方法

权利要求书

1.一种人眼检测方法，其特征在于，所述人眼检测方法包括：

步骤S1.输入图像及其深度图像；

步骤S2.对深度图像按照检测距离范围进行预处理，去除非检测距离范围内背景；

步骤S3.对预处理后的深度图进行深度直方图分割，获得目标候选区域；

步骤S4.对候选区域用头肩模板进行匹配验证，确定人脸候选区域；

步骤S5.人脸候选框的重叠区域进行比较,将满足设定阈值的候选框合并；

步骤S6.判断当前帧是否为第一帧；

如果为第一帧，将合并后的候选框映射到原始图像的对应区域,并分割出头部区域作为模型的输入图像，在训练好的CNN模型中做人脸框回归与关键点回归计算，得到人眼的位置；将第一帧检测的人脸位置保留，作为下一帧的先验知识；

如果不是第一帧，计算当前帧的人脸位置与上一帧检测人脸位置的中心点偏移值，并将得到的偏移值传入CNN模型中；将当前帧的人脸图像作为输入图像，做人脸框回归与关键点回归计算；在训练好的CNN模型中引入偏移值对人脸的分值做正则化，提高眼睛检测稳定性；将当前帧检测的结果保存，作为下一帧的先验知识；

所述步骤S6中，当前帧步骤S5得到的候选区域中心点与上一帧的CNN检测框中心点做偏移值计算，并对得到的偏移值做排序，取出最小偏移值，传入CNN网络；通过与上一帧中所有人脸结果求最小偏移值，并采用最小偏移值，考虑了上一帧多个检测结果情况以及相邻帧之间检测目标的关联性。

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S6中，先判断是否为第一帧图像输入，如果为第一帧图像输入，直接作为CNN模型中对做人脸框回归与关键点位置回归。

3.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S6中，将得到的第一帧的检测结果保存，与下一帧结果求偏移，作为下一帧结果惩罚项。

4.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S6中，将得到最小偏移值与当前候选区域输入CNN模型，在求分类score的代价函数中对函数加入惩罚项λ*||p_i-p_per||；Score的目标函数公式如下：

其中，表示score在CNN模型的代价函数；λ*||p_i-p_per||表示对score值的惩罚项，λ为惩罚系数，p_i表示第i个候选框中心点，p_per表示上一帧最近人脸的中心点。

5.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S6中，将当前帧得到的人脸区域保存，继续与下一帧候选区域求最小偏移值。