[发明专利]一种基于人眼图像中虹膜轮廓分析匹配的视线方向计算方法

摘要

本发明提供一种基于人眼图像中虹膜轮廓分析匹配的视线方向计算方法，包括：一种数据驱动的方法，输入人眼图像，与虚拟眼球外观合成数据进行匹配，稳定求解其三维视线方向；2种新颖的眼球外观优化匹配准则，有效降低图像缩放和噪声等不可控因素对结果的影响；在连续拍摄多张人眼图像的情况下，发明一种联合优化方法，进一步提高计算精度。本发明的应用之一是虚拟现实和人机交互，其原理是通过拍摄用户的眼部图像，计算用户视线方向，从而与智能系统界面或虚拟现实对象进行交互。本发明也可广泛用于训练培训、游戏娱乐、视频监控、医疗监护等领域。

主权项

1.一种基于人眼图像中虹膜轮廓分析匹配的视线方向计算方法，其特征在于包含以下步骤：(1)构造球体眼球模型，遍历不同的物理可能的眼球朝向，通过几何计算，生成不同朝向下的二维虚拟眼球外观，将所有眼球朝向及其对应的虚拟眼球外观数据存储于数据集，以备具体应用时使用；(2)应用时，首先拍摄用户面部图像，定位左眼或右眼区域，预处理人眼图像，完成亮度修正并提取图像中的虹膜边缘像素；(3)对于拍摄并预处理的人眼图像，以及数据集内的虚拟眼球外观数据，通过人眼图像与虚拟眼球外观数据匹配优化算法，进行人眼图像与虚拟眼球外观数据匹配，匹配结果确定了与人眼图像最吻合的眼球朝向和位置；(4)对于连续拍摄的人眼图像，在眼球中心位置不变或人眼图像已被对齐的条件下，以步骤(3)的眼球外观匹配为基础，进一步进行联合优化，精确同时求解各图像对应的三维视线方向；所述步骤(3)中的人眼图像与虚拟眼球外观数据匹配优化算法，具体如下：求解的匹配参数为人眼图像与虚拟眼球外观在二维图像域内的相对平移量，以及虚拟眼球外观对应的眼球朝向，通过寻找这两个匹配参数的最佳值，最优化人眼图像与虚拟眼球外观的匹配度，从而实现进行人眼图像与虚拟眼球外观数据匹配；所述匹配度由如下函数度量计算：(31)圆周对称性度量：当匹配趋于理想时，人眼图像中处于虚拟眼球虹膜轮廓附近的像素具有更好的圆周对称性；(32)虹膜轮廓匹配度度量：当匹配趋于理想时，计算人眼图像中的虹膜边缘各像素与虚拟眼球虹膜轮廓的距离，这些距离趋于相同；步骤(31)中进行圆周对称性度量的方法为，对于任意一组匹配参数，可以确定其对应的虚拟眼球外观虹膜轮廓及虹膜中心位置的坐标；将这些坐标叠加到人眼图像上，以虹膜轮廓上的各点为基准，沿各点与虚拟眼球外观虹膜中心的连线的正负两个方向，在人眼图像上进行连续像素值采集，获得一维像素列向量，采集范围与虚拟眼球外观虹膜轮廓上各点到虚拟眼球外观虹膜中心距离成正比；遍历虚拟眼球外观虹膜轮廓上各点进行采集，将得到的所有一维列向量组合为二维矩阵；最后，计算该矩阵或其垂直方向的梯度矩阵的各列数值分布的一致性，一致性利用矩阵核函数、各列相关系数、奇异值集中度进行度量，一致性越高，圆周对称性越好；步骤(32)中进行虹膜轮廓匹配度度量的方法为，对于任意一组匹配参数，确定该一组匹配参数对应的虚拟眼球外观虹膜轮廓的坐标；遍历人眼图像中提取的虹膜边缘像素，计算各边缘像素与虚拟眼球外观虹膜轮廓的距离；检查这些距离的分布，统计明显与众不同的距离的数量，该数量越少，虹膜轮廓匹配度度量结果越好。