[发明专利]用于检测眨眼的方法及装置

权利要求书

1.一种用于检测眨眼的方法，其特征在于，所述方法包括：

从记录人脸的视频中提取两帧人脸图像；

从所述两帧人脸图像中分别提取第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像，并通过设定的标记点将所述第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像对齐，所述标记点用于标记眼睛图像的设定位置；

获取对齐后的所述第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像之间的差分图像，所述差分图像用于表征所述第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像之间的像素区别；

将所述差分图像导入预先训练的眨眼检测模型，得到眨眼检测标签，所述眨眼检测模型用于匹配对应差分图像的眨眼检测标签；

所述方法还包括构建眨眼检测模型的步骤，所述构建眨眼检测模型的步骤包括：

分别从睁眼图像集合和闭眼图像集合中提取睁眼图像和对应睁眼图像的闭眼图像，并通过睁眼图像和闭眼图像构建眼睛状态图像组合，所述眼睛状态图像组合包括第一状态图像和第二状态图像，所述第一状态图像为睁眼图像或闭眼图像，所述第二状态图像为睁眼图像或闭眼图像；

将眼睛状态图像组合的第一状态图像和第二状态图像上位置相同的像素的像素值相减，得到由像素值差构成的对应眼睛状态图像组合的眨眼差分图像和非眨眼差分图像，所述眨眼差分图像包括睁眼-闭眼差分图像和闭眼-睁眼差分图像，所述非眨眼差分图像包括睁眼-睁眼差分图像、闭眼-闭眼差分图像；

分别获取眨眼差分图像和非眨眼差分图像的特征数据，所述特征数据包括差分图像面积、差分图像长宽比、差分图像像素数量、差分图像像素值范围；

将所述特征数据划分为对应眨眼差分图像和非眨眼差分图像的眨眼特征数据和非眨眼特征数据，并分别为眨眼特征数据和非眨眼特征数据设置眨眼检测标签和非眨眼检测标签；

利用机器学习方法，将眨眼差分图像和非眨眼差分图像作为输入，将分别与眨眼差分图像和非眨眼差分图像对应的眨眼检测标签和非眨眼检测标签作为输出，训练得到眨眼检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从记录人脸的视频中提取两帧人脸图像包括：

按照设定时间长度的时间窗将所述视频划分为多个子视频；

对于所述多个子视频中的每个子视频，将该子视频的最后一帧人脸图像分别与该子视频的其他人脸图像中的每个人脸图像两两组合成两帧人脸图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述两帧人脸图像中分别提取第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像包括：

分别确定所述两帧人脸图像中的对应眼睛图像的第一图像区域和第二图像区域；

根据所述第一图像区域和第二图像区域分别从所述两帧人脸图像中提取第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过设定的标记点将所述第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像对齐包括：

在所述第一待处理眼睛图像上的设定位置处设置多个第一标记点，所述设定位置包括大眼角和小眼角；

在所述第二待处理眼睛图像上的所述设定位置处设置多个与第一标记点对应的第二标记点，所述多个第二标记点之间的位置关系与所述多个第一标记点之间的位置关系相同；

将所述第一待处理眼睛图像设置在坐标平面上，得到所述多个第一标记点的多个第一坐标；

将所述的第二待处理眼睛图像的多个第二标记点在所述坐标平面上的多个第二坐标调整至与所述多个第一坐标对应，使得所述第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像对齐。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对齐后的所述第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像之间的差分图像包括：

将对齐后的所述第一待处理眼睛图像和第二待处理眼睛图像上位置相同的像素的像素值相减，得到由像素值差构成的差分图像。