[发明专利]一种眨眼识别方法及电子设备

说明书

技术领域

本发明涉及机器识别领域，特别涉及一种眨眼识别方法及电子设备。

背景技术

人眼状态(即是否眨眼)是交通安全和游戏等领域的研究热点，以使计算机通过人眼状态的判定实现疲劳驾驶以及游戏控制等需求。

现有技术所提供的方法达大多是基于眼睛区域纹理、眼睛局部形状、基于脸部全局形状约束以及基于Haar特征等的人眼监测器实现人眼状态的判定。

但是现有技术所提供的方法的稳定性较差，且容易受到光照影响，从而降低了人眼状态的准确率。

发明内容

为了提高眨眼识别的准确率，本发明实施例提供了一种眨眼识别方法及电子设备。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种眨眼识别方法，所述方法包括：

通过人脸检测器从当前输入的画面中获取人脸区域；

通过左右眼滤波器对所述人脸区域进行滤波，获取眼球位置参数；

根据所述眼球位置参数，获取眼球对应的特征向量；

将所述特征向量输入眨眼识别器，通过所述眨眼识别器识别当前输入的画面中的人眼是否眨眼。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述通过左右眼滤波器对所述人脸区域进行滤波，获取眼球位置参数之前，所述方法还包括：

对所述人脸区域的尺寸和/或光照进行归一化，得到归一化后的人脸区域；

将所述归一化后的人脸区域转化为频域数据。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述通过左右眼滤波器对所述人脸区域进行滤波，获取眼球位置参数包括：

对所述频域数据进行滤波，确定滤波输出结果中最大值所在的位置参数为所述眼球位置参数。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述根据所述眼球位置参数，获取眼球对应的特征向量包括：

获取眼球所在位置的第一高维特征向量；

根据所述第一高维特征向量与第一预设降维矩阵，获取与所述眼球对应的特征向量。

结合第一方面至第一方面的第三种任意一种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述方法还包括：

获取多个人眼训练样本；

生成与所述多个人眼训练样本对应的多个精确人眼识别器；

根据所述多个精确人眼识别器，生成所述左右眼滤波器。

结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述根据所述多个精确人眼识别器，生成所述左右眼滤波器包括：

根据所述多个精确人眼识别器的平均值，生成所述左右眼滤波器。

结合第一方面至第一方面的第五种任意一种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述方法还包括：

获取多个眨眼训练样本对应的多个用于描述人眼的第二高维特征向量，所述多个眨眼训练样本包括多个睁眼训练样本和多个闭眼训练样本；

根据第二预设降维矩阵与所述多个第二高维特征向量，获取多个用于描述人眼的特征向量；

通过所述多个用于描述人眼的特征向量，对支持向量机进行训练，获取所 述眨眼识别器。

第二方面，提供了一种电子设备，所述设备包括：

人脸检测模块，用于通过人脸检测器从当前输入的画面中获取人脸区域；

眼球检测模块，用于通过左右眼滤波器对所述人脸区域进行滤波，获取眼球位置参数；

处理模块，用于根据所述眼球位置参数，获取眼球对应的特征向量；

眨眼识别模块，用于将所述特征向量输入眨眼识别器，通过所述眨眼识别器识别当前输入的画面中的人眼是否眨眼。

结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述设备还包括：

归一化模块，用于对所述人脸区域的尺寸和/或光照进行归一化，得到归一化后的人脸区域；

频域转化模块，用于将所述归一化后的人脸区域转化为频域数据。

结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述眼球检测模块具体用于：

对所述频域数据进行滤波，确定滤波输出结果中最大值所在的位置参数为所述眼球位置参数。

结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述处理模块具体用于：

获取眼球所在位置的第一高维特征向量；

根据所述第一高维特征向量与第一预设降维矩阵，获取与所述眼球对应的特征向量。

结合第二方面至第二方面的第三种任意一种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述设备还包括：