一种快速人眼定位方法及装置制造方法及图纸

一种快速人眼定位方法及装置，属于图像处理领域。该方法包括：(a)根据步骤(d)和步骤(f)的检测结果判断上帧图像中是否存在人眼，如有，跳转到步骤(e)；(b)在待测图像中进行人脸检测；如未检测到，跳转到步骤(a)；(c)在待测图像中提取出人脸区域，作为第一待测人眼区域；(d)在第一待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小；(e)根据上一帧图像得到的人眼区域位置和大小，在当前帧待检测图像上确定第二待测人眼区域；(f)在第二待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小。本发明专利技术只检索针对上一帧图像人眼区域在当前帧对应的区域，减少了图像检测的时间，适用于实时图像处理系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理领域，尤其涉及一种快速人眼定位方法及装置。
技术介绍
研究表明，眼睛状态与驾驶员疲劳有较高的相关性，能可靠地反映疲劳状态。而眼睛定位是判断眼睛状态的前提。因此，如何准确、快速地进行人眼定位是实现驾驶疲劳状态监控的关键。人们对人眼定位已经做了相当多的研究，目前主要技术有基于学习、基于模板匹配、基于特征的方法。基于学习的方法包括AdaBoost (Adaptive Boosting,自适应叠加)算法、神经网络、主元分析法等，这些算法的优点是准确率高，但是计算量大，限制了在实时系统中的应用。基于模板的方法则是先得到左右眼的模板，然后在整幅图像中搜索匹配。由于光照变化，角度旋转等的影响，此类方法准确率不高，而且计算量巨大。基于特征的方法包括HSI (HueSaturation htensity，表示色调、色饱和度、亮度)虹膜检测和灰度投影法等。虹膜检测虽然快速，但是需要在彩色空间中进行，不适合红外成像系统。灰度投影方法在人脸偏斜时会失效。还有基于人脸全局特征的人眼定位，眼睛梯度等，这些算法准确率不尚ο在实际图像检测中，由于事先不可能知道要检测目标图像的大小，也不知道会有多少个匹配的目标图像。AdaBoost算法使用的目标图像分类器具有按比例增大(或者缩小)的能力。算法大致流程如图1所示。(a)判断将目标图像分类器放大后，是否大于待检测图像的大小，如果是，检测结束；如果否，转到步骤(b) ； (b)将目标图像分类器放大，用于检查某一大小的目标图像；(c)将放大后的目标图像分类器在待检测图像中遍历匹配，找到所有匹配的目标图像；然后转到步骤(a)。AdabBoost算法依次按比例增大目标图像分类器，来检测不同大小的目标图像；直到待检测的目标图像分类器大小大于整幅图像的大小为止。因此图像越大，可能的目标图像分类器也就越多，而且在每一种可能情况下遍历图像的耗时也越长。这是AdaBoost算法计算量巨大的原因之一。
技术实现思路
本专利技术为解决现有目标图像检测方法速度低的技术问题，提供一种快速人眼定位方法及装置。一种快速人眼定位方法，包括(a)、根据步骤(d)、和步骤(f)的检测结果判断上一帧图像中是否存在人眼区域， 如有，跳转到步骤(e)；(b)、利用人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域，并确定人脸区域位置及大小；如未检测到，跳转到步骤(a)；(C)、根据人脸区域位置及大小在待测图像中提取出人脸区域，作为第一待测人眼区域；(d)、利用人眼分类器在第一待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小；(e)、根据上一帧图像得到的人眼区域位置和大小，扩大所述人眼区域范围在当前帧待测图像上确定第二待测人眼区域；(f)、利用人眼分类器在第二待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小。一种快速人眼定位装置，包括人眼判断单元，根据第一人眼检测单元、和第二人眼检测单元的检测结果判断上一帧图像中是否存在人眼区域；人脸检测单元，根据人眼判断单元判断出上一帧图像中不存在人眼的结果，利用人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域，并确定人脸区域位置及大小；人脸图像提取单元，根据人脸区域位置及大小在待测图像中提取出人脸区域，作为第一待测人眼区域；第一人眼检测单元，利用人眼分类器在第一待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小；人眼图像提取单元，根据人眼判断单元判断出上一帧图像中存在人眼的结果、及根据上一帧图像得到的人眼区域位置和大小，扩大人眼区域范围在当前帧待测图像上确定第二待测人眼区域；第二人眼检测单元，利用人眼分类器在第二待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小。本专利技术先判断上一帧图像是否存在人眼区域，当上一帧图像中存在人眼区域时， 不用对当前帧整幅图像进行全部检索，只检索针对上一帧图像人眼区域在当前帧对应的区域，大大缩短了检测人眼的时间，能迅速的对图像中人眼区域进行定位，适用于实时图像系统。附图说明图1是现有技术提供的AdaBoost算法流程图；图2是本专利技术实施例提供的快速人眼定位方法流程图；图3是本专利技术实施例提供的快速人眼定位装置示意图。具体实施例方式为了使本专利技术所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术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专利技术，并不用于限定本专利技术。本方案的目的在于提供一种快速人眼定位方法及装置，旨在解决现有人眼定位技术中速度慢的技术问题。一种快速人眼定位方法，如图2所示，包括如下步骤(a)、根据步骤(d)、和步骤(f)的检测结果判断上一帧图像中是否存在人眼区域， 如有，跳转到步骤(e)；(b)、利用人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域，并确定人脸区域位置及大小；如未检测到，跳转到步骤(a)；(C)、根据人脸区域位置及大小在待测图像中提取出人脸区域，作为第一待测人眼区域；(d)、利用人眼分类器在第一待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小；(e)、根据上一帧图像得到的人眼区域位置和大小，扩大所述人眼区域范围在当前帧待测图像上确定第二待测人眼区域；(f)、利用人眼分类器在第二待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小。所公知的，步骤(b)中的人脸分类器、步骤(d)和步骤(f)中的人眼分类器通过对图像采样、训练获得。前期人脸样本、人眼样本的采样将红外摄像头设置在不同光照环境、不同角度进行样本采样，不同光照环境包括但不限于日光灯照射下、暗室无可见光照射下、不同光亮的车内仪表器旁等。采样的对象包括高矮不一、戴近视眼镜或者戴太阳眼镜、肤色不一的人群等；这样就拥有了足够量的人脸库。在人脸库中，从图片上截取眼睛部分作为人眼库。采集人脸样本库、人眼样本库与足够量的不包含人脸、人眼的样本库。计算所有样本库的特征值，训练得到人脸分类器、人眼分类器。步骤(e)中根据上一帧图像得到的人眼区域位置及大小，扩大人眼区域范围在当前帧待测图像上确定第二待测人眼区域采用如下操作当前帧待测图像中的人眼图像中心点位置不变，对其长和宽扩大一定的倍数，如果扩大的区域超出图像的边缘，就停止向这个方向扩大，来确定当前帧待测图像的第二待测人眼区域。作为优选方案，将其长宽都扩大一倍，得到的第二待测人眼区域比较小，便于减少人眼检测的时间，且由于视频图像两帧图像的变化不大，能完全包含人眼区域。所述步骤(b)中利用人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域的方法包括(1)、利用预定大小的人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域；如查找到，跳转到步骤⑶；O)、将人脸分类器进行放大，然后利用放大后的人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域；如查找到，跳转到步骤(3)；如没有查找到，重复本步骤，直到放大后的人脸分类器大小和待测图像大小一致时，跳转到步骤(3)；(3)、停止对待测图像进行人脸图像检测。由于是不断的对人脸分类器进行放大，然后用放大后的人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域，故预定大小的人脸分类器最小，然后不断放大，直到放大后的人脸分类器大小和待测图像大小一致时，停止进行人脸检测。作为优选方案，预定大小为40*40。作为另一实施方案，步骤(b)中利用人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域的方法包括(1)、利用预定大小的人脸分类器在待测图本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种快速人眼定位方法，其特征在于：包括如下步骤：（ａ）、根据步骤（ｄ）、和步骤（ｆ）的检测结果判断上一帧图像中是否存在人眼区域，如有，跳转到步骤（ｅ）；（ｂ）、利用人脸分类器在待测图像中查找人脸图像区域，并确定人脸区域位置及大小；如未检测到，跳转到步骤（ａ）；（ｃ）、根据人脸区域位置及大小在待测图像中提取出人脸区域，作为第一待测人眼区域；（ｄ）、利用人眼分类器在第一待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小；（ｅ）、根据上一帧图像得到的人眼区域位置和大小，扩大所述人眼区域范围在当前帧待测图像上确定第二待测人眼区域；（ｆ）、利用人眼分类器在第二待测人眼区域进行人眼检测，并确定人眼区域位置及大小。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张克宇，汪长堰，徐进，王志刚，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：94