[发明专利]眼晴定位过滤器

说明书

本发明涉及确定眼睛位置的技术，特别是，利用眼睛部位与脸部的灰度图像相比具有相对高的水平对比度来确定眼睛位置的技术。

对于许多视觉的监测和监视应用系统来说，最重要的是从包括人的脸部的一段图像中确定人的眼睛位置，一旦眼睛位置被确定下来，所有其它的重要的脸部特征，如鼻子和嘴巴的位置等，均可容易地被确定下来。基本的脸部几何信息，如两只眼睛之间的距离，鼻子和嘴巴的大小等等，也能进一步地被提取出来。因而这种几何信息可以被应用在各种各样的工作之中，例如从给定的脸部数据库中识别一张脸，眼睛定位系统也可以直接应用来检测汽车司机的打瞌睡行为。

现有的一些眼睛定位技术主要依据于Hough变换，几何形状和对称性检测，以及可变形模型。这些技术大多数不能有效地处理形状的变化，而且这些系统还要求大量的计算机处理时间。进一步，没有一种现有系统能够在眼睛闭合时确定眼睛的位置。

本发明是一种基于过滤器的快速眼睛定位系统，这种过滤器能够利用眼睛部位相对于人的脸部的灰度图像具有相对高的水平对比度来确定眼睛位置。这个系统包括一台能扫描一个人的摄像机，这台摄像机与能完成所需的过滤作用的处理器相连接，过滤部分包括一水平对比计算过滤器，一水平对比度确定过滤器，脸部几何推理和眼睛位置的确定。

图1示出本发明的一个实施例。

图2示出本发明的过滤器的信号流程图。

图3显示出本发明所使用的水平对比过滤器。

图4显示出了水平对比度的确定。

图5显示了水平对比过滤器和水平对比度的确定所得出的结果。

图6显示了脸部几何推理。

图7显示了脸部几何推理的另一个实施例。

图8显示了眼睛位置的确定。

图9显示了具有代表性脸部的眼睛定位。

图10显示了从一段录像片断中得出的三个典型的具代表性的帧。

图11显示了当眼睛带和没有带眼镜时系统所完成的操作的实例。

本发明利用了眼部区域的相对高的水平对比来定位眼睛的位置。图1所示的基本系统包括一个能扫描人体12并与一个能完成所要求的对扫描的图像进行过滤的处理器13相连接的摄像机11。这种过滤包括水平对比的计算，水平对比度的确定，脸部几何推理和眼睛位置的确定。

本发明的整个过滤过程的信号流程图表示在图2之中。从图2中看到，脸部的灰度图像是给水平对比过滤器的输入信号。然后，水平对比过滤器的输出信号，即被过滤后的图像，送到水平对比度过滤器以作进一步过滤用。水平对比度过滤器的输出信号流入该系统的脸部几何推理部分。脸部几何推理部分的输出信号送入该系统的眼睛位置确定部分。来自眼睛位置确定部分的输出，即本发明的输出为左眼和右眼的位置。下面描述水平对比过滤器，水平对比度过滤器，脸部几何推理和眼睛位置的确定的操作过程。

水平对比过滤器的信号流程图显示在图3中。水平对比过滤器的工作过程描述如下，在图像中的一个m点像素×n点像素这样大小的小局域窗口内，首先沿着水平方向对m个像素求和以平滑化在此过滤窗内的垂直结构，然后在这些m个像素的和值中计算出最大的差值。如果这个最大的差值大于给定的阈值。该像素被归类为具有高的水平对比的像素。如果水平对比是高的，并且如果和值S1，.....Sn以递减的序列排列着，过滤器的输出是“1”，它在图像中代表“白”的像素，否则，过滤器的输出是“0”，它在图像中对应于“黑”的像素。如在现有技术中所已知的，对于一个256×256像素大小的输入图像来说，窗口的大小为3×3像素或5×5像素就足够了。水平对比过滤器的一个典型的脸部输入灰度图像和对应的输出图像，即二值掩码(binary mask)图像，分别显示在图5a和5b之中。

必须注意到上述的水平对比过滤器只不过是许多可能的实施例中的一个。大多数现存的水平边缘探测技术只要稍加修正，也可使用。

从作为来自水平对比过滤器的输出的二值掩码图像中可以得到两个观察结果。首先，在双眼和头发附近，以及鼻子和嘴唇附近，水平对比过滤器的输出是“1”。其次，在一些与脸部特征无关的区域过滤器给出一些假的响应。为了净化二值掩码图像，并为眼睛定位产生一个更加合适的图像，这就要求水平对比度的确定。