一种基于眼睑曲线相似度与眼型指数的眼型分类方法与流程

本发明属于图像识别技术，特别涉及一种基于眼睑曲线相似度与眼型指数的眼型分类方法。
背景技术：
：文献[1]提出利用ActiveShapeModel进行眼型分类，这种方法只对左眼、右眼进行了区分，并没有针对不同眼睛形状进行眼型分类。并且该方法中仅仅是把ASM特征点进行直线连线，这种眼睛形状描述方式会损失眼睑曲线弧度，而眼睑曲线是对眼型分类的关键所在。目前，没有针对具体眼型进行分类的方法，但受脸型分类方法[2-4]和眼部轮廓提取方法[5-6]的启发。根据不同眼睑的形状，把眼睛分为标准眼、圆眼、眯缝眼、细长眼四种类型，由于眼睛形状的“一般性”，无法使用刚性形状模型来描述。参考文献：[1]S.BhatandM.Savvides,EvaluatingActiveShapeModelsforEye-ShapeClassification,2008IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing,LasVegas,NV,2008,pp.5228-5231.[2]张倩,丁友东,蓝建梁,涂意.基于ASM和K近邻算法的人脸脸型分类[J].计算机工程,2011,11:212-214+217.[3]王俊艳,苏光大.基于下颌轮廓线的人脸分类方法[J].红外与激光工程,2004,02:159-163.[4]赵薇,汪增福.用于大库人脸识别的脸型分类研究[J].电子技术,2009,11:77-79+68.[5]刘伟锋.人脸表情识别研究[D].中国科学技术大学,2007.[6]魏博,李战明.傅里叶变换在人眼轮廓拟合和人眼几何参数计算中的应用[J].电子设计工程,2015,20:177-180.技术实现要素：为了解决上述技术问题，本发明提供一种使用眼睑曲线相似度与眼型指数相结合的眼型分类方法，本方法重点解决在已知眼部特征点的基础上如何得到上、下眼睑轮廓曲线、如何描述眼睑轮廓曲线相似度以及如何利用眼睑轮廓曲线相似度与眼型指数相结合的方法将眼型进行分类这三个问题。解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种基于眼睑曲线相似度与眼型指数的眼型分类方法，其特征在于，通过计算待识别眼型与各类型标准眼型之间眼睑轮廓曲线相似度和眼型指数差达到眼型分类的目的，所述眼型分类方法的步骤如下：令Sampleij为标准样本，i＝1,2,3,4,四类眼型，j＝1,2,…,N,每类眼型有N个标准样本；Unknow为待识别眼型；K-Unknow为待识别眼型的类型；1)从Sampleij中提取特征点向量fij(x0,y0,…,x12,y12)，由所有特征点向量构成特征点集合F；2)由每一个特征点向量fij，计算得到一个采样点向量pij(x0,y0,…,x47,y47)，由所有采样点构成采样点集合P；3)把每一个采样点向量pij分为上下眼睑(x0，y0，…，xm，ym)，(x47，y47，…，xm+1，ym+1)两部分，如果内外眼角点不包含在(x0，y0，…，xm，ym)，(xm+1，ym+1，…，x47，y47)中，则把内外眼角点插入，构成(x内，y内，x0，y0，…，xm，ym，x外，y外)，(x内，y内，x47，y47，…，xm+1，ym+1，x外，y外)；4)使用(x内,y内,x0,y0,…,xm,ym,x外,y外)、(x内,y内,x47,y47,…,xm+1,ym+1,x外,y外)进行最小二乘法函数拟合得到上、下眼睑的曲线方程系数向量aij(c0,…,c9)，c0,…,c4为上眼睑曲线方程系数，c5,…,c9为下眼睑曲线方程系数，由曲线方程系数向量构成系数集合A；5)使用采样点向量pij与系数向量aij计算曲线采样点切线斜率构成斜率向量sij(n0,…,n47)，由所有斜率向量构成斜率集合S；6)使用采样点向量pij与系数向量aij计算眼型指数eij，由所有眼型指数构成眼型指数集合E；7)计算Unknow的斜率向量sunknow(n0,…,n47)、眼型指数eunknow；8)计算sunknow与斜率集合S列向量相似度C(c1,c2,c3,c4)，计算eunknow与眼型指数集合E列向量的差和D(d1,d2,d3,d4)；9)由相似度向量C与差和向量D，判别Unknow的类别K-Unknow，输出K-Unknow。1上下眼睑的轮廓曲线方程的拟合1.1上下眼睑曲线采样点的求取将眼部特征点Fi(i＝0…11)，(F12为瞳孔点，F0为内眼角点，F6为外眼角点，F1—F5为上眼睑点，F7—F11为下眼睑点)依次连线得到眼睛轮廓多边形。以瞳孔点F12为圆心点，以过瞳孔点平行X轴直线为0°线，进行等圆心角采样，将圆心等分48等分，等分线与眼睛轮廓多边形相交得采样点Pi(i＝0，…，47)，即四种眼型采样点分布情况如图1所示。通过内眼角点F0与外眼角点F6连线，把48个采样点Pi(i＝0，…，47)，分为上眼睑采样点Pi(i=0，…，m)，下眼睑采样点Pi(i=m+1，…，47)。1.2眼睑曲线拟合的基函数选取最小二乘算法是以误差的平方和最小为准则，根据观测数据估计线性模型中未知参数的一种基本参数估计方法。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，利用最小二乘法可以进行曲线拟合。上、下眼睑曲线拟合的基函数为只要满足n<m且n<48-m，可以得到唯一眼睑曲线方程。由1.3可知上、下眼睑采样点，内眼角点F0，外眼角点F6满足n<m且n<48-m，所以可以使用最小二乘进行曲线拟合，分别将上眼睑采样点Pi(i＝0…m)，内眼角点F0，外眼角点F6；下眼睑采样点Pi(i＝m+1，…，47)，内眼角点F0，外眼角点F6进行曲线拟合(如果内外眼角点与采样点重复则取其一)分别得到最接近采样点的上、下眼睑曲线方程公式(1)。其中，当*为up时为上眼睑轮廓曲线方程，当*为down时为下眼睑轮廓曲线方程，n为拟合次数，为曲线方程系数，为基函数。1.3拟合次数的选定由于眼角点对于上、下眼睑曲线的确定有着至关重要的作用，通过上、下眼睑的采样点拟合到的眼睑曲线必须经过内眼角点F0、外眼角点F6，取基通过大量实验比较，只有在拟合次数达到4次以上时，上、下眼睑的内、外眼角点位置拟合效果才能达到要求如图2所示，所以取拟合次数n＝4。1.4上下眼睑的轮廓曲线方程取基4次拟合眼部轮廓曲线方程为公式(4)，求的法方程为(3)。分别将圆眼、标准眼、细长眼、眯缝眼的内、外眼角点与上眼睑采样点Pi(i＝0，…，m)，下眼睑采样点Pi(i＝m+1…47)，带入法方程即可求出相应圆眼上、下眼睑轮廓曲线方程为公式(5)，标准眼上、下眼睑轮廓曲线方程为公式(5)，细长眼上、下眼睑轮廓曲线方程为公式(5)，眯缝眼上、下眼睑轮廓曲线方程为公式(5)。mΣi=1mxiΣi=1mxi2Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxiΣi=1mxi2Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi2Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi6Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi6Σi=1mxi7Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi6Σi=1mxi7Σi=1mxi8a0a1a2a3a4=Σi=1myiΣi=1mxi1yiΣi=1mxi2yiΣi=1mxi3yiΣi=1mxi4yi---(3)]]>其中m为采样点个数S*(x)=Σk=04ak*xk---(4)]]>St*(x)=Σk=04atk*xk,t=1,...,4---(5)]]>其中t＝1代表圆眼、t＝2代表标准眼、t＝3代表细长眼、t＝4代表眯缝眼。2眼睑曲线相似度判别方法不同类别眼型在相同位置采样点的眼睑切线坡度是不同的，而同类别眼型在相同位置采样点的眼睑切线坡度是相似的，所以使用眼睑采样点的斜率特征来描述眼睑曲线之间的相似度。并且斜率的几何特征明显，不受缩放和位移的影响，可以得到良好的分类效果。对拟合得到的上、下眼睑的曲线方程求导后，通过公式(6)可以得到上、下眼睑采样点的曲线切线斜率值。通过公式(7)计算得ρ为两个上眼睑或两个下眼睑曲线的相似度。当ρ越大时，两个眼型曲线切线斜率的相似度越大，两个眼型为同类型的程度越高，反之表示两个眼型越不相同，不能为同类型眼型。|p|＝0.95为区分不同眼型的相似度阈值效果比较好。S*′(x)=∂S*∂x=Σk=14k·akxk-1---(6)]]>ρ=Σi=1NX(i)Y(i)Σi=1NX(i)2Σi=1NY(i)2---(7)]]>其中分别为需要比较的两个上眼睑或者两个下眼睑采样点，N为采样点个数。3眼型指数通过测量法对不同类型的眼型进行测量发现，不同类型眼型的眼型指数有着明显的区别。眼型指数Ei，eh、ew如图3所示，得出不同眼型的眼型指数大致范围，见表1，证明眼型指数可以作为判别眼型特征。Ei=|eh||ew|,i=1,2,3,4---(8)]]>其中，ew＝F0-F6表1通过眼睑曲线方程求取眼型指数范围4眼型分类由于眼睛形状属于为人熟知的“一般”形状(也就是说，具体实例各不相同)，无法使用一种刚性形状模型来描述。所以把一个需要判别类型的眼型与不同类型眼型标准样本进行比较，如果需要判别类型的眼型与某一类眼型满足归类条件就认为这个眼型属于这类。把需要判别类别的眼型分别与圆眼、标准眼、眯缝眼、细长眼这四类眼型标准样本通过公式(9)计算每类眼睛可能性Ci,作为归类条件之一。计算需要识别眼型的眼型指数Er，通过公式(10)计算眼型指数差和Di，作为归类条件之一。判断规则如下：(1)当唯一i值同时满足Ci≥0.7，MIN(Di)时，则待识别的眼型是第i类眼型。(2)当多个i值同时满足Ci≥0.7，MIN(Di)时，则MAX(Ci)的i值是第i类眼型。(3)当i值无法满足Ci≥0.7，MIN(Di)时，则无法识别这个眼型。Ci=WiNi,i=1,2,3,4---(9)]]>其中Wi为一类眼型中上下眼睑相似度同时满足|ρ|≥0.95的个数，Ni为一类眼型中标准样本个数Di=Σj=1N|Er-Eij|,i=1,2,3,4---(10)]]>其中N为每类眼型中标准样本个数附图说明图1四种不同眼型采样点分布情况。(1为标准眼、2为眯缝眼，3为细长眼，4为圆眼)图2四次拟合效果图(a)。图3四次拟合效果图(b)。图4眼宽、眼高示意图。图5方法流程图图6圆眼轮廓拟合效果图。图7标准眼轮廓拟合效果图。图8眯缝眼轮廓拟合效果图。图9细长眼轮廓拟合效果图。具体实施方式本实验每类眼型选取无表情、眼部无遮挡正面人脸照各100张，方法流程如图4。1使用最小二乘法拟合出眼睑轮廓曲线随机选取圆眼、标准眼、眯缝眼、细长眼这四类眼型标准图片各10张,使用圆眼轮廓曲线方程标准眼轮廓曲线方程细长眼轮廓曲线方程眯缝眼轮廓曲线方程分别拟合出圆眼、标准眼、细长眼、眯缝眼轮廓曲线，即眼型效果图如图5-8所示，从图中可以看出最小二乘法可以准确拟合出四种眼型的轮廓曲线。2使用曲线切线斜率相似度判别眼型每次随机选取圆眼、标准眼、眯缝眼、细长眼这四类眼型标准图片各20张，进行三次实验，通过类内，类间图片两两进行计算归一化互相关系数，发现两个上、下眼睑|ρ|同时大于0.95时可以比较准确区分开不同类别眼型。如果两个眼型上下眼睑同时满足|ρ|>＝0.95说明这两个眼型属于同一类，否则相比较的两个眼型属于不同类型眼型。实验结果见表2，说明使用眼睑轮廓曲线切线斜率相似度判别不同眼型正确率约为74.3％。表2曲线相似度眼型分类正确率3使用曲线切线斜率相似度判别眼型随机选取圆眼、标准眼、眯缝眼、细长眼这四类眼型标准图片各50张，通过计算眼型指数Eij(i＝1，2，3，4，j＝1，2，…，50),眼型指数Eij满足眼型指数范围见表1，实验结果见表3，说明使用眼型指数Eij判别不同类型眼型准率为85.5％。但经过实验发现，不属于这四类眼型的眼型指数也满足这四类眼型指数范围，所以眼型指数不可以单独作为分类标准，只能在实验2的基础上对分类结果加强。表3眼型指数进行眼型分类正确率4使用曲线切线斜率相似度与眼型指数结合进行眼型分类随机选取圆眼、标准眼、眯缝眼、细长眼这四类眼型标准图片各50张作为测试样本，随机选取圆眼、标准眼、眯缝眼、细长眼这四类眼型标准图片各20张作为标准样本。分类的正确率见表4，标准眼分类正确率最高为92％，圆眼与眯缝眼分类正确率最低86％，平均分类正确率为88.5％。表4曲线相似度与眼型指数结合分类正确率当前第1页1 2 3