[发明专利]一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统，其中方法包括：采集视频帧图像；对所述视频帧图像进行人脸检测，获取人脸图像；利用Sobel算子边缘检测算法对所述人脸图像进行卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，实现对眼部的粗定位；对粗定位得到的人眼区域进行灰度投影，分割左右眼，并分别提取左、右眼的条形区域；对左右眼的所述条形区域进行人眼精确定位，并标注出瞳孔的所在位置。本发明通过简单的算法可快速找到输入的视频图像中的人眼区域，并且能够实现在人眼移动时对变化的瞳孔位置的实时跟踪和准确定位。

技术领域

本发明涉及眼部跟踪和表情动画技术领域，具体涉及一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统。

背景技术

通过对瞳孔的跟踪定位分析人眼的注视点，在注意力分析、眼疾患者病患程度分析、儿童兴趣分析、情感识别等技术领域起着非常重要的作用。但现有的瞳孔跟踪定位算法比较复杂，无法确保对瞳孔定位跟踪的实时性，而且跟踪定位效果并不理想。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法和系统，以解决上述技术问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种基于视频图像的实时瞳孔跟踪方法，包括：

采集视频帧图像；

对所述视频帧图像进行人脸检测，获取人脸图像；

利用Sobel算子边缘检测算法对所述人脸图像进行卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；

对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，实现对眼部的粗定位；

对粗定位得到的人眼区域进行灰度投影，分割左右眼，并分别提取左、右眼的条形区域；

对左右眼的所述条形区域进行人眼精确定位，并标注出瞳孔的所在位置。

作为本发明的一种优选方案，对所述视频帧图像进行人脸检测的方法包括：

将所述视频帧图像从RGB颜色空间转换为YC_bC_r颜色空间；

判断所述视频帧图像上各像素点的像素值是否落入给定的肤色值区间，

若是，则判定该像素点为人脸区域的像素点并予以保留；

若否，则舍弃该像素点；

根据肤色值判断结果，对检测到的人脸区域进行裁剪，得到所述人脸图像。

作为本发明的一种优选方案，所述肤色值区间为：

C_b＝[72 129]

C_r＝[123 180]

C_b＝0.564(B-Y)+128；

C_r＝0.712(R-Y)+128；

Y＝0.299R+0.587G+0.114B。

作为本发明的一种优选方案，对眼部进行粗定位的方法包括：

按预设高宽比对所述人脸图像进行裁剪；

对经裁剪后的所述人脸图像利用Sobel算子边缘检测算法进行图像卷积处理，得到人脸的水平边缘信息特征图；

对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理，用线框标出粗定位到的人眼区域。

作为本发明的一种优选方案，对所述水平边缘信息特征图进行水平投影处理的方法包括：