[发明专利]一种基于级联卷积神经网络的斜眼检测方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于级联卷积神经网络的斜眼检测方法，所述方法包括：整理相机拍摄的斜眼图像，并建立所述图像的斜眼图像库；利用人脸数据库：iBUG23,LPFW24,Helen25和AFW训练一个级联卷积神经网络，并确定所述级联卷积神经网络中的学习参数；利用所述完成训练的级联卷积神经网络分割斜眼图像库中斜眼图像的眼睛；完成斜眼图像的眼睛分割后，利用大津算法分割斜眼图像的眼睛虹膜；根据虹膜在眼睛中的相对位置关系确定人是否患有斜眼。本发明充分利用级联卷积神经网络较强的识别和分割能力，并结合图像处理算法，可以高效准确地确定人是否患有斜眼，从而有助于医生对病人的斜眼诊断和治疗。

主权项

1.一种基于级联卷积神经网络的斜眼检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取相机拍摄的斜眼图像，并建立所述斜眼图像的斜眼图像库；步骤2：利用已建立的人脸数据库训练一个级联卷积神经网络，并确定所述级联卷积神经网络中的学习参数；步骤3：利用完成训练的级联卷积神经网络分割所述斜眼图像库中斜眼图像的眼睛；步骤4：利用大津算法分割斜眼图像的眼睛虹膜；步骤5：根据虹膜在眼睛中的相对位置关系输出斜眼检测的结果。