[发明专利]光照鲁棒的虹膜快速定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理及模式识别领域，尤其是指一种在自然光照条件下、正面人脸图像中的眼睛虹膜中心点检测定位方法。

背景技术

在自然光照下，对一般分辨率的人脸图像进行眼睛中心定位和注视方向检测在近年来逐渐成为计算机视觉和人机交互的研究热点。基于红外光源和高分辨率摄像头的眼动识别仪的虹膜检测方法，使用虹膜区域对红外光照的亮瞳特性，实现对虹膜的检测，这种方法的缺点是需要专用的红外光照设备，对光照有特殊要求。

在自然光照条件下，综合眼界局部区域的灰度等特征，使用图像的投影函数可以确定出眼睛的粗略位置，Feng G.C,Yuen P.C利用方差投影函数实现对眼睛的简单定位；耿新,周志华,陈世福比较了积分投影函数和方差投影函数的优缺点，并提出混合投影方法，实现眼睛定位；杜志军等将三种投影函数综合分析，提出了统一的投影函数法，在实验数据上，采用高分辨率图像和低分辨率图像进行测试，均获得了较好的眼睛定位精度。上述方法可以对眼睛区域的粗略位置实现定位，但是对虹膜中心点的定位一般不涉及或定位精度较低。

使用眼睛模型，Khosravi M.H,Safabakhsh R.首先利用模板匹配检测虹膜，并采用主动轮廓模型定位巩膜；考虑到人眼的虹膜部分是一个近似圆形的灰度区域，Kawaguchi T,Hidaka D,Rizon M采用Hough变换对圆形特征的响应来定位眼睛也是一种常用的方法。这种方法的不足在于眼睛区域的眼睑会对虹膜产生一定的遮挡，导致虹膜区域的像素减少。使用Hough变换的前提是虹膜区域完整可见并且呈现较为规则的圆形，这一要求在通常的情况下是不满足的，因此检测的结果也会出现加大的偏差。

统计学习的方法在眼睛定位中也得到广泛使用。这些方法计算量较大，在大范围搜索时会出现计算效率较低；眼球表面灰度呈现等照度曲率分布，Roberto Valenti，Theo Gevers使用等照度线投票的方法实现对眼睛中心定位和跟踪，由于眼睛的等照度线对光照具有较强的敏感性，当虹膜区域出现较为明显的高光点时，会引起较大的计算误差，而在自然条件下，眼睛的虹膜区域会出现明显的高光点，导致使用该算法的精度降低。

投影函数具有简单、计算量小的优点，能较准确地定位眼睛虹膜的位置，作为后续工作的基础，可以提供较为准确的初始定位。圆积分法在眼睛虹膜区域比较显著显示时可以获得较好的计算定位效果，但是在低分辨率的图像上，由于眼睛区域的像素较少，虹膜不十分明显，会出现较大的偏差。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中虹膜的定位偏差较大的缺陷，提供一种。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种光照鲁棒的虹膜快速定位方法，包括以下步骤：

S1、输入一幅正面人脸的自然光照照片，使用局部主动表观模型在输入的人脸图像上检测眼睛区域的位置；

S2、对眼睛区域执行边缘算子，获取眼睛区域的边缘图像，计算眼睛边缘的拟合曲线，求出眼睛的内外角点；并以眼角点的连线作为参考线，将人脸进行偏转角度校正；

S3、连接内外角点，并以连线的中心点作为起始搜索位置，分别向上方、左上方、右上方、左方、右方进行搜索，搜索虹膜区域的边界；

S4、检测到的虹膜左右边界点的连线距离为虹膜的直径，连线的中心点为定位到的虹膜中心点，输出虹膜的中心点坐标和直径。

本发明所述的方法中，步骤S1中检测眼睛区域的位置具体包括：

S11、使用Adaboost算法进行人脸检测，在检测出的人脸区域输出矩形定位结果；根据预设比例将对齐的人脸区域向外扩展；

S12、在扩展的人脸矩形内，运行局部主动表观模型算法完成对人脸上的主要特征点的对齐；

S13、在对齐的眼睛区域附近，使用局部的眼睛表观模型，进一步确定位眼睛的边界和角点特征点位置，得到人眼区域的粗略位置。

本发明所述的方法中，步骤S2具体包括：

S21、在使用主动表观模型定位的眼睛区域，提取左右眼睛区域的矩形图像；

S22、在提取的眼睛区域使用直方图均衡，滤除眼睛局部区域的高光影响；

S23、使用边缘检测算子，计算眼睛局部区域的边缘图像，在边缘图像上执行眼睛内外眼角点的拟合算法，计算在线的眼睛内外眼角点的精确位置。

S24、确定眼睛的内外眼角点的精确位置，连接左右眼睛的内外眼角，计算左右眼角点连线的中心点,作为眼睛左右中心点，以校正人脸的偏转；