一种复杂场景中人眼定位方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种复杂场景中人眼定位方法及系统。
【背景技术】
[0002] 人脸识别是模式识别研究领域的重要课题，在信息安全、出入口访问控制、智能卡 等方面有着良好的应用前景。其中，二维和三维人脸识别方法中一个很重要的过程就是人 眼的检测和定位，这是由于眼睛区域包含了丰富的可用于个体区分的重要信息，不仅可以 提高识别和检测的速度，而且能够降低识别算法的复杂度。同时，由于双眼位置和间距受光 照和表情变化的影响最小，眼睛的定位又是人脸图像进行位置、大小和角度归一化的前提， 也是人脸其他部件眉毛、鼻子、嘴巴等检测和抽取的基础。因此，人眼的自动定位成为人脸 识别研究中的一个基本且非常重要的课题。
[0003]目前，针对人眼定位的方法有很多，主要包括基于模板匹配的方法、基于灰度投影 的方法和基于分类器设计的方法等，其中，这些人眼定位方法存在缺陷，具体为：
[0004] 在基于模板匹配的方法中，需要分别使用左眼模板和右眼模板在图像中进行匹 配，不需要大量的先验知识，但是其对初始位置有要求并且计算量大；
[0005] 基于灰度投影法，由于其计算量小的特点常常被用作人眼的定位，但是该方法需 要大量的图像预处理，并且受光照和遮挡的影响较大，对于出现头发的遮挡会使得算法失 效；
[0006]基于分类器设计方法主要包括支持向量机（SupportVectorMachine，SVM)、神 经网络、迭代算法AdaBoost等，这些方法将人眼定位作为一个分类问题，其定位精度较高， 但是在大场景中，人眼作为微弱目标存在，利用分类器全局多次搜索图像计算量大，过程繁 琐。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于提供一种能够在复杂大场景下，对人脸进行快速准确定位的复 杂场景中人眼定位方法。
[0008] 本发明是这样实现的，一种复杂场景中人眼定位方法，所述方法包括下述步骤：
[0009] 对获取到的图像进行人脸图像处理和检测，生成包含纯人脸区域的人脸图像；
[0010] 对包含纯人脸区域的人脸图像进行对比度增强处理，获得凸显人脸眼部的灰度特 征的人脸图像；
[0011] 在凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像上进行人眼的初步定位处理，获取候选眼 睛区域的人眼图像；
[0012] 根据获取到的候选眼睛区域中眼睛中心的位置，计算所述眼睛中心在采集到的图 像中的坐标，并标记。
[0013] 作为一种改进的方案，所述对采集到的图像进行人脸图像处理和检测，生成包含 纯人脸区域的人脸图像的步骤具体包括下述步骤：
[0014] 将获取到的RGB图像转换为彩色空间图像；
[0015] 对所述彩色空间图像进行基于肤色的模型分析以及基于形态学的运算处理，得到 基于灰度的人脸图像；
[0016] 对基于形态学运算处理后的人脸图像进行区域筛选，获取基于灰度的人脸候选区 域的图像；
[0017] 根据获取到的人脸候选区域的图像，获取人脸候选截图；
[0018] 将所述人脸候选截图转换为灰度图像，并对所述灰度图像进行人脸区域的检测， 生成包含纯人脸区域的人脸图像。
[0019] 作为一种改进的方案，所述对包含纯人脸区域的人脸图像进行对比度增强处理， 获得凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像的步骤具体包括下述步骤：
[0020] 对包含纯人脸区域的人脸图像进行高帽变换处理；
[0021] 对人脸图像进行低帽变换处理；
[0022] 对人脸图像进行对比度增强计算；
[0023] 对对比度增强计算后的人脸图像进行二值化处理；
[0024] 对二值化处理后的人脸图像进行滤除处理，得到凸显人脸眼部的灰度特征的人脸 图像。
[0025] 作为一种改进的方案，所述在凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像上进行人眼的 初步定位处理，获取候选眼睛区域的人眼图像的步骤具体包括下述步骤：
[0026] 对凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像进行裁图，并剔除边缘头发区域；
[0027] 对剔除边缘头发区域的人脸图像进行筛选，选取其中2个区域作为候选眼睛区 域；
[0028] 对选取到的2个候选眼睛区域进行框图标注和填充，形成掩膜二值图像；
[0029] 将所述掩膜二值图像与裁图后的灰度特征的人脸图像进行抠图处理，获得粗左眼 图像和粗右眼图像；
[0030] 将所述粗左眼图像和粗右眼图像送入支持向量机分类器进行检测验证，获取符合 人眼特征的候选眼睛区域的人眼图像，并输出。
[0031] 作为一种改进的方案，所述在凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像上进行人眼的 初步定位处理，获取候选眼睛区域的人眼图像的步骤之后，所述根据获取到的候选眼睛区 域中眼睛中心的位置，计算所述眼睛中心在采集到的图像中的坐标的步骤之前还包括下述 步骤：
[0032] 对获取到的候选眼睛区域的人眼图像，进行候选眼睛区域的瞳孔中心进行定位， 确定候选眼睛区域中眼睛中心的位置。
[0033] 本发明的另一目的在于提供一种复杂场景中人眼定位系统，所述系统包括：
[0034] 人脸图像生成模块，用于对获取到的图像进行人脸图像处理和检测，生成包含纯 人脸区域的人脸图像；
[0035] 对比度增强处理模块，用于对包含纯人脸区域的人脸图像进行对比度增强处理， 获得凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像；
[0036] 候选眼睛区域获取模块，用于在凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像上进行人眼 的初步定位处理，获取候选眼睛区域的人眼图像；
[0037] 眼睛中心计算标记模块，用于根据获取到的候选眼睛区域中眼睛中心的位置，计 算所述眼睛中心在采集到的图像中的坐标，并标记。
[0038] 作为一种改进的方案，所述人脸图像生成模块具体包括：
[0039] 色彩转换模块，用于将获取到的RGB图像转换为彩色空间图像；
[0040] 肤色模型分析模块，用于对所述彩色空间图像进行基于肤色的模型分析；
[0041] 形态学运算模块，用于基于形态学的运算处理，得到基于灰度的人脸图像；
[0042] 区域筛选模块，用于对基于形态学运算处理后的人脸图像进行区域筛选，获取基 于灰度的人脸候选区域的图像；
[0043] 人脸候选截图获取模块，用于根据获取到的人脸候选区域的图像，获取人脸候选 截图；
[0044] 转换检测模块，用于将所述人脸候选截图转换为灰度图像，并对所述灰度图像进 行人脸区域的检测，生成包含纯人脸区域的人脸图像。
[0045] 作为一种改进的方案，所述对比度增强处理模块具体包括：
[0046] 高帽变换处理模块，用于对包含纯人脸区域的人脸图像进行高帽变换处理；
[0047] 低帽变换处理模块，用于对人脸图像进行低帽变换处理；
[0048] 对比度增强计算模块，用于对人脸图像进行对比度增强计算；
[0049] 二值化处理模块，用于对对比度增强计算后的人脸图像进行二值化处理；
[0050] 滤除处理模块，用于对二值化处理后的人脸图像进行滤除处理，得到凸显人脸眼 部的灰度特征的人脸图像。
[0051] 作为一种改进的方案，所述候选眼睛区域获取模块具体包括：
[0052] 截图处理模块，用于对凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像进行裁图，并剔除边 缘头发区域；
[0053] 筛选模块，用于对剔除边缘头发区域的人脸图像进行筛选，选取其中2个区域作 为候选眼睛区域；
[0054] 掩膜二值图像形成模块，用于对选取到的2个候选眼睛区域进行框图标注和填 充，形成掩膜二值图像；
[0055] 抠图处理模块，用于将所述掩膜二值图像与裁图后的灰度特征的人脸图像进行抠 图处理，获得粗左眼图像和粗右眼图像；
[0056] 分类检测验证模块，用于将所述粗左眼图像和粗右眼图像送入支持向量机分类器 进行检测验证，获取符合人眼特征的候选眼睛区域的人眼图像，并输出。
[0057] 作为一种改进的方案，所述系统还包括：
[0058] 瞳孔中心定位模块，用于对获取到的候选眼睛区域的人眼图像，进行候选眼睛区 域的瞳孔中心进行定位，确定候选眼睛区域中眼睛中心的位置。
[0059] 在本发明实施例中，对获取到的图像进行人脸图像处理和检测，生成包含纯人脸 区域的人脸图像；对包含纯人脸区域的人脸图像进行对比度增强处理，获得凸显人脸眼部 的灰度特征的人脸图像；在凸显人脸眼部的灰度特征的人脸图像上进行人眼的初步定位处 理，获取候选眼睛区域的人眼图像；根据获取到的候选眼睛区域中眼睛中心的位置，计算眼 睛中心在采集到的图像中的坐标，并标记，实现在大场景下对人脸进行快速、准确的定位。
【附图说明】
[0060] 图1是本发明提供的复杂场景中人眼定位方法的实现流程图；
[0061] 图