[发明专利]一种基于边缘及颜色双特征空间直方图的人眼跟踪方法

摘要

本发明提出一种基于边缘及颜色双特征空间直方图的人眼跟踪方法，它有七大步骤。在经典均值偏移算法框架体系下，对人眼区域的颜色特征及边缘特征分别建立空间直方图模型，目标区域模型与候选区域模型在颜色特征空间与边缘特征空间中各自的相似度由巴氏系数衡量，综合相似度为两子特征的加权和。利用由新的综合相似度推导得出的迭代公式计算均值偏移向量进行人眼实时跟踪。本发明对于快速运动人眼及眨动人眼的跟踪有实时性好，鲁棒性强的优点。

主权项

一种基于边缘及颜色双特征空间直方图的人眼跟踪算法，其特征在于：该方法具体步骤包括：步骤1.目标区域建模；利用Soble算子对初始帧中人眼区域进行边缘提取，计算目标区域的颜色空间直方图hc'和边缘空间直方图he'；步骤2.候选区域建模；在当前帧中，初始搜索位置y0定为上一帧中眼睛的位置，计算候选区域的颜色空间直方图hc(y0)和边缘空间直方图he(y0)；步骤3.计算目标区域与候选区域相似度；计算各个特征空间中的目标模型与候选模型的相似度和特征权重值，从而计算联合相似度ρ(y0)；步骤4.计算均值偏移向量；计算每个采样点的权值，从而得到当前搜索位置处的均值偏移向量，若||y1‑y0||＞ε，ε为衡量均值偏移向量不为0的最小阀值，则该向量指向被跟踪目标的新位置y1，若||y1‑y0||≤ε，则停止搜索；步骤5.相似度比较；将搜索窗口移动到步骤4中的新位置y1处，更新候选模型，即计算y1处的颜色空间直方图hc(y1)和边缘空间直方图he(y1)；步骤6.计算y1处的联合相似度ρ(y1)；步骤7.若ρ(y1)＜ρ(y0)，则新位置为否则y0←y1，转到步骤4。