[发明专利]一种眼睛属性分类方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种眼睛属性分类方法，其特征在于，包括：

获取眼部图像；

获取对所述眼部图像进行标注得到的四类标注数据，并将预设比例的四类标注作为训练数据集，所述四类标注数据包括：无眼睛图像、闭眼图像、瞳孔可见图像和瞳孔不可见图像；

将所述训练数据集输入至预先设计好的神经网络结构进行模型分类训练，得到眼睛属性分类模型；

将待分类眼部图像输入至所述眼睛属性分类模型中，输出所述眼睛属性分类模型中三个级联分类器的分类结果，所述三个级联分类器包括第一分类器、第二分类器和第三分类器，第一分类器用于判断所述待分类眼部图像中是否存在眼睛，所述第二分类器用于判断所述待分类眼部图像中眼睛是否睁开，所述第三分类器用于判断瞳孔是否可见，包括：将待分类眼部图像输入至所述眼睛属性分类模型中，在第一分类器判断所述待分类眼部图像中不存在眼睛图像时，得到分类结果为所述待分类眼部图像中无眼睛图像；在第一分类器判断所述待分类眼部图像中存在眼睛图像时，通过第二分类器判断所述眼睛图像是否睁开，若判断为闭眼状态，则直接输出闭眼图像的分类结果，若判断为睁眼状态，则通过第三分类器判断瞳孔是否可见，若判断瞳孔可见则输出瞳孔可见的分类结果，若瞳孔不可见则输出瞳孔不可见的分类结果。

2.如权利要求1所述的眼睛属性分类方法，其特征在于，所述获取眼部图像，包括：

采集目标图像，利用人脸检测算法检测目标图像中是否存在人脸，若存在人脸则截取所述目标图像中的头部图像，采用关键点检测算法得到所述头部图像的关键信息，并从所述关键点信息位置截取得到所述目标图像中的眼部图像。

3.如权利要求1所述的眼睛属性分类方法，其特征在于，获取对所述眼部图像进行标注得到的四类标注数据，包括：

判断所述眼部图像中是否存在眼睛图像，若不存在眼睛图像，则标注为无眼睛图像；

若存在眼睛图像，判断所述眼睛图像的上下眼睑是否闭合，若是则标注为闭眼图像；

若所述眼睛图像的上下眼睑不闭合，则判断所述眼睛图像中的瞳孔是否可见，在所述瞳孔可见时标注为瞳孔可见图像，在所述瞳孔为不可见时标注为瞳孔不可见图像。

4.如权利要求1所述的眼睛属性分类方法，其特征在于，将所述训练数据集输入至预先设计好的神经网络结构进行模型分类训练，得到眼睛属性分类模型，包括：

将训练数据集进行数据增强处理后得到预处理数据，将所述预处理数据输入至预先设计好的神经网络结构中，采用交叉熵作为损失函数进行模型分类训练，得到眼睛属性分类模型。

5.如权利要求4所述的眼睛属性分类方法，其特征在于，所述数据增强处理包括水平翻转、随机旋转、对比度拉伸、随机高斯噪声、图像亮度变换、图像gamma值调整的至少一种。

6.如权利要求4所述的眼睛属性分类方法，其特征在于，所述损失函数的表达式为：

y_i表示样本i的标签，正样本为1，负样本为0，p_i为模型预测样本i为正样本的概率。