[发明专利]瞳孔检测装置及瞳孔检测方法有效
申请号: | 201180045125.0 | 申请日: | 2011-09-22 |
公开(公告)号: | CN103119623A | 公开(公告)日: | 2013-05-22 |
发明(设计)人: | 筑泽宗太郎;冈兼司 | 申请(专利权)人: | 松下电器产业株式会社 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00;G06T7/60 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 邸万奎 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 瞳孔 检测 装置 方法 | ||
技术领域
本发明涉及瞳孔检测装置和瞳孔检测方法。
背景技术
在检测图像上的瞳孔时,有时由于瞳孔部分的分辨率过低而屡次发生误检测。例如,有时为了对广范围进行拍摄,摄像装置的视角较大,无法充分确保眼区域的分辨率。
在基于图像的一般的瞳孔检测方法中,利用瞳孔部分的亮度比瞳孔部分周边的亮度低的第一特征,或者瞳孔为圆或椭圆形状的第二特征。但是,在无法确保充分的分辨率的情况下,图像上瞳孔轮廓有时变为多边形,而不是圆或椭圆。在这种状态下,若使用上述第二特征进行瞳孔检测,则误检测屡次发生。在眼的周边,诸如睫毛、虹膜轮廓、外眼角和内眼角处发生的阴影,或者S/N比差时发生的噪声等,实际上形状并非为圆或椭圆,但图像上的亮度与瞳孔部分同程度地较低的部分存在有多个。并且,在分辨率较低时,这样虽然形状与瞳孔不同,但亮度与瞳孔部分同程度地较低的部分会被误检测为瞳孔。
对于这种问题,提出如下技术。例如,在专利文献1公开的技术中,从脸图像中检测眼区域,并对检测出的眼区域进行变焦处理。而且,通过拍摄尽可能清楚观测瞳孔边缘地放大的眼区域,确保瞳孔检测所需的瞳孔的分辨率。
另外,虽然不进行瞳孔检测,但作为检测眼的一部分即虹膜的技术,有专利文献2公开的技术。在专利文献2公开的技术中,从眼区域中预先检测虹膜轮廓,并变换眼区域的图像以使虹膜轮廓成为规定的大小的圆。
现有技术文献
专利文献
[专利文献1]日本特开2002-282210号公报
[专利文献2]日本特开2008-90483号公报
发明内容
发明要解决的问题
但是,在专利文献1公开的技术中,在进行对眼区域的变焦处理的阶段,并不知道作为检测对象的瞳孔的大小,因而难以将其变焦倍率设定为最适合于用于瞳孔检测的边缘检测的值。
因此,为了稳定地进行瞳孔检测,需要始终设定即使在瞳孔最小的情况(例如,刺眼时的瞳孔的情况)下也能够检测出瞳孔轮廓作为边缘的变焦倍率。
即,在变焦倍率不足的情况下,如果瞳孔较小,则瞳孔轮廓部分的边缘的像素数较小,瞳孔检测不稳定。因此,需要设定变焦倍率,以使即使在瞳孔较小的情况下也能够确保足够的边缘像素数。
但是,在设定了即使在瞳孔较小时也能够确保足够的边缘像素数的变焦倍率的情况下,在瞳孔较大时,会检测出相对于原本所需的边缘像素数而言过剩的边缘像素数。此时,存在如下问题,即,相对于检测性能而言过多的像素数成为处理对象,因此用于瞳孔检测处理的计算量增加。
另外,在专利文献2公开的技术中,在进行眼区域图像的变换时,需要图像上的虹膜轮廓形状作为变换参数。因此,即使要将该技术适用于瞳孔检测处理,为了进行瞳孔检测而需要瞳孔检测结果,所以该技术的适用也较为困难。
本发明的目的在于提供即使在检测对象图像为低分辨率的情况下,也能够提高瞳孔检测精度的瞳孔检测装置和瞳孔检测方法。
解决问题的方案
本发明的一形式的瞳孔检测装置是检测瞳孔的图像的瞳孔检测装置,包括:获取单元,获取包含所述瞳孔的周边区域的实际尺度值;第一计算单元,计算瞳孔直径的实际尺度预测值;第二计算单元,基于所述计算出的实际尺度预测值,计算分辨率的目标值;归一化单元,基于所述计算出的分辨率的目标值和所述周边区域的实际尺度值,计算放大/缩小倍率,基于所述计算出的放大/缩小倍率,对所述周边区域的图像进行归一化;以及检测单元,从进行了所述归一化的周边区域的图像中检测所述瞳孔的图像。
本发明的一形式的瞳孔检测方法是检测瞳孔的图像的瞳孔检测方法,包括如下步骤:获取包含所述瞳孔的周边区域的实际尺度值;计算瞳孔直径的实际尺度预测值;基于所述计算出的实际尺度预测值,计算分辨率的目标值;基于所述计算出的分辨率的目标值和所述周边区域的实际尺度值,计算放大/缩小倍率;基于所述计算出的放大/缩小倍率,对所述周边区域的图像进行归一化;以及从进行了所述归一化的周边区域的图像中检测所述瞳孔的图像。
发明的效果
根据本发明,能够提供即使在检测对象图像为低分辨率的情况下,也能够提高瞳孔检测精度的瞳孔检测装置和瞳孔检测方法。
附图说明
图1是表示本发明实施方式1的瞳孔检测装置的结构的方框图。
图2是表示眼区域检测单元的结构的框图。
图3是用于说明瞳孔检测装置的动作的流程图。
图4是表示作为目标图像的脸图像的图。
图5是表示分辨率表的例子的图。
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