[发明专利]一种眼皮运动分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种眼皮运动分析方法及系统，获取待分析的眼图集合的各个眼图图像；将每个眼图图像输入至预创建的眼皮检测模型，获得与眼图图像相匹配的上下眼皮距离；然后根据获得的上下眼皮距离，生成眼皮张合程度曲线，基于该曲线分析得到眼皮运动数据。在本发明中利用了眼皮检测模型对眼图图像进行处理，而该眼皮检测模型是通过眼图图像对神经网络训练得到的，相比于对眼图图像的眼皮定位检测对资源的占用率低，算法效果更鲁棒，从而提升眼皮运动分析的准确性。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种眼皮运动分析方法及系 统。

背景技术

眼皮运动分析是虚拟现实(Virtual Reality，VR)系统视线跟踪中重要的环 节。眼皮运动分析是指根据眼图视频，分析出眼皮睁闭的幅度，从而可以将 眼皮运动呈现在虚拟现实系统中虚拟人物上，从而获得高逼真度的用户体验。

目前对眼皮运动分析是基于图像处理的方法，通过提取位置信息，得到 上下眼皮之间的距离。

但是，基于图像处理的方法利用了眼图的眼部特征和睁眼、闭眼时这些 特征的差异，由于是人工提取特征，容易受到眼睑、眼睫毛和镜片反光等因 素的干扰，准确率较低。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种眼皮运动分析方法及系统，实现了提 升眼皮运动分析的准确性的目的。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种眼皮运动分析方法，该方法包括：

获取待分析的眼图集合的各个眼图图像；

将每个所述眼图图像输入至预创建的眼皮检测模式，获得与所述眼图图 像相匹配的上下眼皮距离；

依据所述眼图集合对应的各个所述上下眼皮距离，生成眼皮张合程度曲 线；

基于所述眼皮张合程度曲线，分析得到眼皮运动数据。

可选地，所述方法还包括：

获取样本信息，所述样本信息表征若干幅标识了上下眼皮距离的眼图图 像；

将各个样本信息分别作为神经网络的训练输入，训练得到眼皮检测模型， 所述眼皮检测模型具有将输入的眼图图像对应的上下眼皮距离趋于所述眼图 图像对应的实际的上下眼皮距离的能力。

可选地，所述将各个样本信息分别作为神经网络的训练输入，训练得到 眼皮检测模型，包括：

获取样本信息的标注信息，所述标注信息表征了上下眼皮距离信息；

对所述标注信息进行预处理，得到处理后的样本信息，所述预处理为使 得样本信息对应的眼图图像中睁眼数据和闭眼数据分布均匀的处理方式；

将各个所述处理后的样本信息分别作为神经网络的训练输入，训练得到 眼皮检测模型。

可选地，所述训练得到眼皮检测模型，包括：

利用预创建的损失函数，训练得到眼皮检测模型；

其中，所述预创建的损失函数在所述预创建损 失函数中n表示样本数据量，y_true表示训练样本中上下眼皮距离与图像高度的 占比的真值，且y_true＝d/h，d表示上下眼皮的像素距离，h为图像高度，y_predict为模型的输出值；其中，所述眼皮检测模型为5层结构的卷积神经网络，其 中，前3层为卷积层，后两层为全连接层，所述全连接层后连接sigmoid函数。

可选地，所述依据所述眼图集合对应的各个所述上下眼皮距离，生成眼 皮张合程度曲线，包括：

对所述上下眼皮距离进行滤波处理，得到处理后的结果；