[发明专利]眼球特征检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请的实施方式提供了一种眼球特征检测方法、眼球特征检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：从当前图像的人脸区域中识别出眼部区域；将眼部区域输入至少一个眼球特征检测网络，通过至少一个眼球特征检测网络计算眼部区域对应的全局特征向量，并对全局特征向量进行多层卷积，得到眼部区域对应的局部特征向量；根据局部特征向量确定当前图像对应的瞳孔位置信息以及眼球形态信息。可见，实施本申请实施例可以提升对于瞳孔位置信息以及眼球形态信息的预测精度。

技术领域

本申请的实施方式涉及人工智能技术领域，更具体地，本申请的实施方式涉及眼球特征检测方法、眼球特征检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

对于眼部特征提取领域而言，精准的瞳孔位置和眼球信息，对提高人脸识别系统的性能具有重要的意义，例如，可以辅助人脸识别，人脸认证等。瞳孔位置和眼球信息一般需要基于对图像像素值的识别得到，也就是说，一般可以通过对于瞳孔的像素(如，黑色像素)以及眼球的像素(如，棕色像素)的识别，判定瞳孔位置和眼球信息。但是，在用户佩戴了美瞳类的产品时，通常会改变瞳孔和眼球处正常的像素值，进而，容易造成对于瞳孔位置和眼球信息的预测不准确的问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此，不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

基于上述问题，发明人进行了相应的思考，做出了有针对性的改进，提供了眼球特征检测方法、眼球特征检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，可以提升对于瞳孔位置信息以及眼球形态信息的预测精度。

根据本申请实施例的第一方面，公开了一种眼球特征检测方法，包括：

从当前图像的人脸区域中识别出眼部区域；

将眼部区域输入至少一个眼球特征检测网络，通过至少一个眼球特征检测网络计算眼部区域对应的全局特征向量，并对全局特征向量进行多层卷积，得到眼部区域对应的局部特征向量；

根据局部特征向量确定当前图像对应的瞳孔位置信息以及眼球形态信息。

在一个实施例中，基于前述方案，从当前图像的人脸区域中识别出眼部区域，包括：

识别人脸区域中的多个特征点；

根据多个特征点中的左眼特征点确定左眼区域，以及根据多个特征点中的右眼特征点确定右眼区域；

其中，左眼区域和右眼区域均与鼻部特征点对应的鼻部区域不存在交集，鼻部特征点属于多个特征点，左眼区域和右眼区域的面积之和小于人脸区域的面积；

将左眼区域和右眼区域进行拼接，得到眼部区域。

在一个实施例中，基于前述方案，识别人脸区域中的多个特征点之前，上述方法还包括：

对当前图像进行卷积和池化，得到图像特征向量；

计算图像特征向量属于各图像类别的概率；

若最大概率对应的图像类别为人脸类别，则判定当前图像中存在人脸区域。

在一个实施例中，基于前述方案，通过至少一个眼球特征检测网络计算眼部区域对应的全局特征向量之前，上述方法还包括：

获取对应于实际结果的图像样本；其中，实际结果包括实际瞳孔中心坐标以及实际眼球半径；

预测图像样本对应的参考瞳孔中心坐标以及参考眼球半径；

计算参考瞳孔中心坐标与实际瞳孔中心坐标之间的第一损失函数；

计算参考眼球半径与实际眼球半径之间的第二损失函数；