[发明专利]一种人眼定位方法、系统及电子设备

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，尤其涉及一种人眼定位方法、系统及电子设备。

背景技术

近年来，人眼检测与定位技术作为计算机视觉与模式识别领域中的重要技术，被广泛应用在医学应用、视频会议、公安刑侦等方面。

现有技术提供了一种基于灰度投影法的人眼定位方法，该方法首先检测图像中的人脸区域，之后在人脸区域上，对人脸灰度图像进行水平及垂直方向上的投影，分别找到这两个方向上灰度投影的特定变化点，并结合先验知识对特定变化点的位置进行综合判断，从而得到人眼的位置。但该方法对人脸姿态的变化和图像中存在的噪声极其敏感，检测及定位效果较差，且仅在摄像机与人脸之间的距离较近时才有效果。

为此，现有技术提供了另一种基于类哈尔(Haar)特征和自适应增强(Adaboost)算法的人眼定位方法。该方法基于类哈尔特征对大量的人眼样本与非人眼样本进行训练，利用自适应增强算法提取出性能较好的一些弱分类器，并将提取出的弱分类器进行级联，组成最终的强分类器，并利用该强分类器对待识别图像中的人眼进行检测和定位。相对于基于灰度投影法的人眼定位方法，该种方法检测效果好、定位速度快，但仍未解决摄像机与人脸之间的距离限制，当摄像机与人脸之间距离较远时，由于检测到的人眼特征较模糊，容易出现漏检、误检的情况。

在本背景技术本部分所公开的上述信息仅仅用于增加对本发明背景技术的理解，因此其可能包括不构成对该国的本领域普通技术人员已知的现有技术。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种人眼定位方法，旨在解决现有技术在基于类哈尔特征和自适应增强算法进行人眼定位时，若摄像机与人脸之间的距离较远，由于人眼特征较模糊，易于出现漏检、误检的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种人眼定位方法，所述方法包括以下步骤：

利用用于人脸检测的第一级联分类器从当前待识别图像中提取出人脸区域，根据所述人脸区域的尺寸，从两个或两个以上的、用于不同距离人眼检测的第二级联分类器中选择相应的所述第二级联分类器；

利用选择的所述第二级联分类器定位所述当前待识别图像中的人眼位置。

本发明实施例的另一目的在于提供一种人眼定位系统，所述系统包括：

第二级联分类器选择单元，用于利用用于人脸检测的第一级联分类器从当前待识别图像中提取出人脸区域，根据所述人脸区域的尺寸，从两个或两个以上的、用于不同距离人眼检测的第二级联分类器中选择相应的第二级联分类器；

定位单元，用于利用所述第二级联分类器选择单元选择的所述第二级联分类器定位所述当前待识别图像中的人眼位置。

本发明实施例的另一目的在于提供一种电子设备，包括一显示单元，所述电子设备还包括一如上所述的人眼定位系统，所述显示单元用于显示所述人眼定位系统定位得到的所述当前待识别图像中的所述人眼位置。

本发明实施例提供的人眼定位方法及系统是利用第一级联分类器提取出待识别图像上的人脸区域，并根据该人脸区域的尺寸，选择合适的第二级联分类器进行人眼定位。由于与图像采集设备距离不同的人眼的特征存在差异，因而应用本发明实施例提供的人眼定位方法及系统可更好的适应不同距离的人眼检测定位任务，提高人眼定位的准确率，避免误检、漏检等现象的发生。

附图说明

图1是本发明实施例提供的人眼定位方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的人眼定位方法中提取出的人脸矩形区域的示例图；

图3是本发明实施例提供的人眼定位方法中提取出的右眼矩形区域的示例图；

图4是本发明实施例提供的人眼定位方法中提取出的左眼矩形区域的示例图；

图5是本发明实施例提供的人眼定位系统的结构原理图；

图6是图5中训练单元的结构图；

图7是图5中第二级联分类器选择单元的结构图；

图8是图5中定位单元的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有人眼定位存在的问题，本发明实施例提供的人眼定位方法是基于类哈尔特征和自适应增强算法训练第一级联分类器和多个第二级联分类器，利用第一级联分类器提取出待识别图像上的人脸区域，并根据该人脸区域选择合适的第二级联分类器进行人眼的定位。