本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种眨眼检测方法及装置。
背景技术：
眨眼动作作为人类重要的面部特征，准确识别眨眼动作有着广泛的应用场景，可以根据眨眼动作来辅助判断驾驶员疲劳驾驶，可以根据眨眼动作区分活体和图片等非活体。目前现有的眨眼检测一般采用基于人脸68个landmark点计算眼睛宽高比来判断眨眼，然后与预先设置的阈值进行比较，如果在睁眼闭眼状态切换一次，则认为出现眨眼动作，该方法对landmark的准确率要求很高，但是在实际的各种复杂应用场景，不同光线条件，不同头部姿势时，landmark识别的准确率较低，因此基于此方法计算的眨眼检测准确率不高，而且计算量较大，造成延时较高。
技术实现要素：
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种适应各种光线条件，各种场景，不同姿势，不同眼睛大小的实时眨眼检测方法及装置。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
本发明一方面提供一种眨眼检测方法，包括以下步骤：
步骤1，每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像；
步骤2，对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置；
步骤3，利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域，将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若标定位置没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
进一步，所述预设的时间间隔为20～500ms，优选100ms。
进一步，步骤2中采用mtcnn算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
进一步，步骤3包括：
对当前帧图像进行灰度化处理，得到当前帧灰度图像，并将其上一帧灰度图像进行减操作，获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图；
对所述差异图进行二值化处理，并检测差异图的轮廓；
将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若标定位置没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
进一步，对所述差异图进行二值化处理后，还包括对二值化后的差异图进行开操作，去除差异图中的噪点。
本发明另一方面提供一种眨眼检测装置，包括：
图像获取模块，用于每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像；
人脸检测模块，用于对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置；
比对判断模块，用于利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域，将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若标定位置没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
进一步，所述人脸检测模块采用mtcnn算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
进一步，所述比对判断模块具体用于：
差异图获取模块，用于对当前帧图像进行灰度化处理，得到当前帧灰度图像，并将其上一帧灰度图像进行减操作，获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图；
轮廓检测模块，用于对所述差异图进行二值化处理，并检测差异图的轮廓；
眨眼判定模块，将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若标定位置没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
进一步，所述轮廓检测模块，还用于在对所述差异图进行二值化处理后，对差异图进行开操作，去除差异图中的噪点。
本发明的有益效果是：
1.该方法只需要对图像进行灰度化，减运算，二值化，开运算等简单的操作，计算量小，延时低，占用资源少
2.该方法通过前后图像比对计算变化区域，对于光线环境不敏感，在各种环境中都能准确提取眨眼时发生的图像变化区域。
附图说明
图1为本发明提供的一种眨眼检测方法流程示意图；
图2为本发明提供的一种眨眼检测装置结构示意图；
图3为本发明提供的比对判断模块结构示意图。
具体实施方式
以下结合实例对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
本发明一方面提供一种眨眼检测方法，如图1所述，包括以下步骤：
步骤1，每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像；
步骤2，对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置；
步骤3，利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域，将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若标定位置(例如，鼻子位置)没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
进一步，所述预设的时间间隔为20～500ms，优选100ms。
进一步，步骤2中采用mtcnn算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。通过mtcnn算法可获取人脸的位置以及人脸landmark的位置，准确率高，速度快。
进一步，步骤3包括：
对当前帧图像进行灰度化处理，得到当前帧灰度图像，并将其上一帧灰度图像进行减操作，获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图；
对所述差异图进行二值化处理，并检测差异图的轮廓；
将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若鼻子位置没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
进一步，对所述差异图进行二值化处理后，还包括对二值化后的差异图进行开操作，去除差异图中的噪点。
本发明另一方面提供一种眨眼检测装置，如图2所示，包括：
图像获取模块，用于每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像；
人脸检测模块，用于对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置；
比对判断模块，用于利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域，将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若标定位置(例如，鼻子位置)没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
进一步，所述人脸检测模块采用mtcnn算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
进一步，所述比对判断模块，如图3所示，包括：
差异图获取模块，用于对当前帧图像进行灰度化处理，得到当前帧灰度图像，并将其上一帧灰度图像进行减操作，获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图；
轮廓检测模块，用于对所述差异图进行二值化处理，并对差异图进行开操作，去除差异图中的噪点，然后检测差异图的轮廓；
眨眼判定模块，将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对，若标定位置没有变化而双眼区域出现变化，则认为发生一次眨眼动作。
该方法只需要对图像进行灰度化，减运算，二值化，开运算等简单的操作，计算量小，延时低，占用资源少；而且该方法通过前后图像比对计算变化区域，对于光线环境不敏感，在各种环境中都能准确提取眨眼时发生的图像变化区域。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。