[发明专利]一种基于数字视频图像处理的瞳孔中心定位方法

说明书

一种基于数字视频图像处理的瞳孔中心定位方法，属于图像处理领域。现有的瞳孔定位方法存在定位速度慢、定位准确率低的问题。一种基于数字视频图像处理的瞳孔中心定位方法，通过摄像头采集视频图像并以数字RGB格式输出每一帧；通过粗略人脸图像分割与AdaBoost算法相结合的方法进行人脸检测与定位，确定出视频图像中的人脸部图像；确定脸部图像后利用人眼区域相对于人脸其他区域灰度值差别较大的特点，进行人眼图像的定位；利用边缘检测和Hough变换圆检测，确定瞳孔中心位置。本发明与现有的瞳孔中心检测算法相比，不受刘海、佩戴眼镜对脸部遮挡带来的影响，同时具有很高的实时性和准确率。

技术领域

本发明涉及一种基于数字视频图像处理的瞳孔中心定位方法。

背景技术

眼动追踪技术也称为视觉追踪技术，是利用软件算法、机械、电子、光学等各种检测 手段获取受试者当前视觉注意方向的技术，其应用范围已经渗透到了人类社会生活的各个 领域，例如，在智能人机交互领域，眼动追踪技术将成为人类和机器互动的主要方式之一， 对上肢残疾人士、老年人或者双手因执行操作任务而被占用的人员来说是一个很好的辅助 方式；在医学领域，可以通过眼球的运动轨迹或者瞳孔的变化规律来诊断精神方面的疾病 及眼部疾病；在VR(虚拟现实)领域，眼睛作为人与虚拟世界的唯一接触，眼动追踪技 术成了虚拟现实系统中人机交互重要手段；瞳孔中心定位是眼动追踪技术最核心的部分。

现有的瞳孔中心定位方法抗干扰能力弱，复杂背景下、眼睫毛较长、以及刘海、佩戴 眼镜对脸部遮挡情况下对其准确率影响较大，存在瞳孔定位速度慢、定位准确率低等缺点。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的瞳孔定位方法存在瞳孔定位速度慢、定位准确率低、 复杂背景下、眼睫毛较长、以及刘海、佩戴眼镜对脸部遮挡情况下对准确率影响较大等问 题，而提出一种基于数字视频图像处理的瞳孔中心定位方法。

一种基于数字视频图像处理的瞳孔中心定位方法，所述方法通过以下步骤实现：

步骤一、通过摄像头采集视频图像并以数字RGB格式输出每一帧；

步骤二、通过粗略人脸图像分割与AdaBoost算法相结合的方法进行人脸检测与定位， 确定出视频图像中的人脸部图像；其中，在粗略人脸图像分割中采用YCgCr颜色空间与形 态学运算相结合；在AdaBoost训练算法采用强分类器级联方法；

步骤三、确定脸部图像后利用人眼区域相对于人脸其他区域灰度值差别较大的特点， 进行人眼图像的定位；

步骤四、利用边缘检测和Hough变换圆检测，确定瞳孔中心位置。

本发明的有益效果为：

本发明提出一种基于视频图像处理的瞳孔中心定位方法，该方法能够通过数字摄像头 采集视频图像并以数字RGB格式输出每一帧，实现对人眼瞳孔中心进行实时的追踪，首 先通过摄像头采集视频图像并以数字RGB格式输出每一帧，之后利用YCgCr颜色空间与形 态学运算结合粗略分割出人脸图像，再利用AdaBoost算法对粗略人脸图像进行快速的、精 确的人脸检测与定位，对比单一的采用YCbCr颜色空间肤色聚类分割法，在复杂背景下、眼睫毛较长、以及刘海、佩戴眼镜对脸部遮挡情况下，准确度大幅提高，对比单一的采用AdaBoost算法，可使得保持人脸检测准确性基本一致的情况下，检测速度提升，对比YCbCr颜色空间肤色分割与AdaBoost算法相结合的方法，准确度有提升，并在AdaBoost训练算法上采用了强分类器级联，提高AdaBoost算法检测人脸的速度和准确率，确定人脸图像后利用人眼区域相对于人脸其他区域灰度值差别较大的特点，定位出人眼图像，然后利用边缘检测和Hough变换圆检测确定出瞳孔中心。其中，检测速度的提升是采用YCgCr颜色空 间与形态学运算相结合的方法，快速分割出粗略的人脸图像，然后再用AdaBoost算法检测 分割出的图像，这样就缩减了AdaBoost算法所要检测的像素点的数量，从而AdaBoost算法 检测的速度得以提高。