作为所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
[0146] 具体的，可以假设眼部区域图像中瞳孔中心的像素点为第一像素点C，在眼部区域 图像中除所述第一像素点之外的一个像素点为第二像素点Xi，第二像素点的梯度向量记为 gi;由所述第一像素点C至所述第二像素点xi的位移向量为di，如图4所示，当81与d^勺 方向相同时，g#d满向量乘积的值最大。
[0147] 在实际应用中，由于瞳孔中的灰度是由内向外有层次变化的，仅第一像素点C在 瞳孔中心位置时，对于任意的一个第二像素点Xp才能最大限度的保证81与di在同一个方 向上（即像素点的唯一方向与灰度变化方向相同）。因此，在目标图像中，给定了任意位置 Xi，iG{1，. . .，N}，其中，n为所有像素点的个数，一个环形的最优中心可以表示为：
【主权项】
1. 一种瞳孔中心定位方法，其特征在于，包括： 定位目标图像的内眼角点，所述内眼角点为在水平方向上在鼻梁近端的眼角点； 根据所述内眼角点截取所述目标图像中的眼部区域图像； 根据所述眼部区域图像中图像灰度的差异计算所述眼部区域图像中像素点的梯度，并 根据所述像素点的梯度确定所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
2. 根据所述权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述内眼角点截取所述目 标图像中的眼部区域图像，包括： 根据眼角水平距离以及所述内眼角点确定外眼角点，所述眼角水平距离为预设的所述 内眼角点与所述外眼角点在水平方向上的距离，所述外眼角点为在水平方向上在鼻梁远端 的眼角点； 根据人眼在水平方向以及竖直方向的预设比例，并以所述内眼角点以及所述外眼角为 界设定截取边框； 使用所述截取边框在所述目标图像中截取所述眼部区域图像。
3. 根据所述权利要求2述的方法，其特征在于，所述根据眼角水平距离以及所述内眼 角点确定外眼角点，包括： 根据所述眼角水平距离以及所述内眼角点确定外眼角点的区域图像； 对所述外眼角点的区域图像进行二值化处理； 对所述二值化处理后区域图像中的像素点进行遍历查找，确定在水平往鼻梁方向上的 首个区别像素点为外眼角点。
4. 根据所述权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼部区域图像中图像 灰度的差异计算所述眼部区域图像中像素点的梯度，并根据所述像素点的梯度确定所述眼 部区域图像中的瞳孔中心，包括： 1) 选取第一像素点，所述第一像素点为所述眼部区域图像中的一个像素点； 2) 选取第二像素点，所述第二像素点为所述眼部区域图像中除所述第一像素点之外的 一个像素点； 3) 确定由所述第一像素点至所述第二像素点的位移向量； 4) 确定所述第二像素点的梯度向量，所述梯度向量表示在所述第二像素点处灰度的变 化方向； 5) 将所述位移向量与所述梯度向量相乘，得到向量乘积； 6) 若所述眼部区域图像中还有未被选取的第二像素点，则再次执行步骤2)至步骤5); 若所述眼部区域图像中已经没有未被选取的第二像素点，则对每一个所述第二像素点对应 的所述向量乘积的绝对值或平方值进行求和，得到中心点权值； 7) 若所述眼部区域图像中还有未被选取的第一像素点，则再次执行步骤2)至步骤6); 若所述眼部区域图像中已经没有未被选取的第一像素点，则确定所述中心点权值最大的第 一像素点作为所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
5. 根据所述权利要求4所述的方法，其特征在于， 所述确定由所述第一像素点至所述第二像素点的位移向量，包括： 确定由所述第一像素点至所述第二像素点的位移向量，并对所述位移向量进行归一化 处理； 所述确定所述第二像素点的梯度向量，包括： 确定所述第二像素点的梯度向量，并对所述梯度向量进行归一化处理。
6. 根据所述权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位目标图像的内眼角点，包 括： 使用哈里斯Harris角点检测法、改进的Harris角点检测法、尺度不变特征变换SIFT 算法、加速稳健特征SURF算法、快速FAST算法、简洁BRIEF算法或良好特征跟踪GFTT算法 定位目标图像的内眼角点。
7. 根据所述权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位目标图像的内眼角点，包 括： 根据角点检测法计算所述目标图像中像素点的特征值； 确定所述特征值最大的像素点作为所述目标图像的内眼角点。
8. 根据所述权利要求7所述的方法，其特征在于，根据角点检测法计算所述目标图像 中像素点的特征值之后，包括： 获取所述特征值最大的m个像素点，所述m大于5且小于20的整数； 对所述m个像素点中任意两个像素点所形成的m* (m - 1) /2个线段进行长度求和； 若所述求和的结果不在预设范围内，则不根据所述目标图像进行瞳孔中心的定位，所 述预设范围为所述目标图像为睁眼图像的阈值。
9. 一种瞳孔中心定位装置，其特征在于，包括： 眼角定位单元，用于定位目标图像的内眼角点，所述内眼角点为在水平方向上在鼻梁 近端的眼角点； 区域确定单元，用于根据所述内眼角点截取所述目标图像中的眼部区域图像； 中心定位单元，用于根据所述眼部区域图像中图像灰度的差异计算所述眼部区域图像 中像素点的梯度，并根据所述像素点的梯度确定所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
10. 根据所述权利要求9所述的装置，其特征在于，所述区域确定单元具体用于： 根据眼角水平距离以及所述内眼角点确定外眼角点，所述眼角水平距离为预设的所述 内眼角点与所述外眼角点在水平方向上的距离，所述外眼角点为在水平方向上在鼻梁远端 的眼角点； 根据人眼在水平方向以及竖直方向的预设比例，并以所述内眼角点以及所述外眼角为 界设定截取边框； 使用所述截取边框在所述目标图像中截取所述眼部区域图像。
11. 根据所述权利要求10述的装置，其特征在于，所述区域确定单元具体还用于： 根据所述眼角水平距离以及所述内眼角点确定外眼角点的区域图像； 对所述外眼角点的区域图像进行二值化处理； 对所述二值化处理后区域图像中的像素点进行遍历查找，确定在水平往鼻梁方向上的 首个区别像素点为外眼角点。
12. 根据所述权利要求9所述的装置，其特征在于，所述中心定位单元具体用于： 1) 选取第一像素点，所述第一像素点为所述眼部区域图像中的一个像素点； 2) 选取第二像素点，所述第二像素点为所述眼部区域图像中除所述第一像素点之外的 一个像素点； 3) 确定由所述第一像素点至所述第二像素点的位移向量； 4) 确定所述第二像素点的梯度向量，所述梯度向量表示在所述第二像素点处灰度的变 化方向； 5) 将所述位移向量与所述梯度向量相乘，得到向量乘积； 6) 若所述眼部区域图像中还有未被选取的第二像素点，则再次执行步骤2)至步骤5); 若所述眼部区域图像中已经没有未被选取的第二像素点，则对每一个所述第二像素点对应 的所述向量乘积的绝对值或平方值进行求和，得到中心点权值； 7) 若所述眼部区域图像中还有未被选取的第一像素点，则再次执行步骤2)至步骤6); 若所述眼部区域图像中已经没有未被选取的第一像素点，则确定所述中心点权值最大的第 一像素点作为所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
13. 根据所述权利要求12所述的装置，其特征在于，所述中心定位单元具体还用于： 确定由所述第一像素点至所述第二像素点的位移向量，并对所述位移向量进行归一化 处理； 确定所述第二像素点的梯度向量，并对所述梯度向量进行归一化处理。
14. 根据所述权利要求9所述的装置，其特征在于，所述眼角定位单元具体用于： 使用哈里斯Harris角点检测法、改进的Harris角点检测法、尺度不变特征变换SIFT 算法、加速稳健特征SURF算法、快速FAST算法、简洁BRIEF算法或良好特征跟踪GFTT算法 定位目标图像的内眼角点。
15. 根据所述权利要求9所述的方法，其特征在于，所述眼角定位单元具体还用于： 根据角点检测法计算所述目标图像中像素点的特征值； 确定所述特征值最大的像素点作为所述目标图像的内眼角点。
16. 根据所述权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 睁眼判定单元，用于获取所述特征值最大的m个像素点，所述m大于5且小于20的整 数；对所述m个像素点中任意两个像素点所形成的m* (m - 1)/2个线段进行长度求和；若所 述求和的结果不在预设范围内，则不根据所述目标图像进行瞳孔中心的定位，所述预设范 围为所述目标图像为睁眼图像的阈值。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种瞳孔中心定位方法及装置，用于对快速精确的进行瞳孔中心的定位。本发明实施例方法包括：定位目标图像的内眼角点，所述内眼角点为在水平方向上在鼻梁近端的眼角点；根据所述内眼角点截取所述目标图像中的眼部区域图像；根据所述眼部区域图像中图像灰度的差异计算所述眼部区域图像中像素点的梯度，并根据所述像素点的梯度确定所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
【IPC分类】G06K9-32
【公开号】CN104809458
【申请号】CN201410834735
【发明人】盛斌, 夏立, 殷本俊, 方奎
【申请人】华为技术有限公司, 上海交通大学
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2014年12月29日