人眼定位

摘要： 系统利用Python OpenCV进行图像分析,确定人脸位置并实现人眼定位,利用Dlib库确定人眼的坐标位置。利用脸部局部状态信息进行非接触式测量,计算眼睛纵横比,即EAR值,根据设定的疲劳度阈值比较判断值班人员是否瞌睡。当检测出值班人员瞌睡时,系统会自动报警。实验结果表明,该检测方法使用非接触式测量值班人员生理响应特性,识别精度比较好且满足实用性要求。

摘要： 针对当前人眼定位相关算法任务单一、且在多种干扰因素影响下(如光照、眼镜、遮挡)性能下降的问题,提出了可同时检测人眼感兴趣区域、识别人眼多种属性及定位关键点的轻量型神经网络MEL-YOLO。将YOLOV3算法与改进的DS-sandglass模块结合,在关键点回归分支应用去归一化的编解码方法提高网络定位宽度,并且在损失函数引入完全交并比(Complete intersection-over-union,CIoU)和均方误差(Mean square error,MSE),使得网络整体性能提升。MEL-YOLO算法在近红外虹膜数据集上人眼检测准确率为100%;属性识别和关键点定位准确率分别为98.7%和96.5%,在可见光数据集UBIRIS上分别达到92%和91%。实验结果证明:MEL-YOLO能同时实现人眼检测、属性识别及关键点定位,且准确率高、模型较小、泛化能力强,能够适用于低性能的边缘计算设备。

摘要： 为了提高教学质量,需要对学生的课堂状态进行判断,找出处于疲劳的学生;然而传统的卷积神经网络不能同时保证检测的实时性和准确性。为此,提出一种改进的多任务级联神经网络(MTCNN)来实现疲劳检测。首先,通过MTCNN实现人脸关键点定位;其次,提出一种基于多任务约束学习的眼部精准定位方法;并将常规的激活函数ReLU替换为Leaky ReLU避免了神经元失活的影响;接着,构建眼、嘴数据集,完成眼、嘴部状态分类模型训练;最后,利用训练好的模型,结合相应的判断标准实现疲劳检测。实验结果表明:本文方法的准确率达到了95.7%,同时实时性也得到了极大的改善。

摘要： 基于双目视觉设计一种由人眼在二维及三维空间相对位置的变化估计头部姿态的方法,并将头部姿态分为15种.用光照补偿和肤色模型划分人脸区域的方法减少传统级联分类器易受光照和角度的影响而产生的人眼误检;对双目相机标定以进行立体校正和去畸变,图像经过对极约束、重投影和立体匹配过程得到视差,根据左右图像中对应的人眼位置的视差由三角测量原理算出其深度信息.通过实验证明,本文方法的人眼定位效果和测距精度良好,头部姿态估计准确率高.

摘要： 人眼检测是计算机视觉领域的重要研究对象,也是人脸检测、虹膜分割以及人眼跟踪技术等技术的关键前提条件,广泛应用于各种场景之中.利用投影函数能分析图像特征,提取出图像的关键点,大量的研究表明利用投影函数能有效地检测人眼.文章详细介绍了各类基于投影函数的人眼检测方法原理,分析了其特点,希望能为相关研究人员提供参考.

摘要： 针对当前儿童长时间、近距离使用电子产品或者在光照强度不佳的情况下使用电子产品,提出了基于图像采集的儿童视力保护系统。从系统设计方案、硬件设计及软件设计方面给出了儿童视力保护系统的设计思路,当儿童在使用电子产品时,主控芯片MK66FX1M0VLQ18通过摄像头模块MT9V034采集图像,利用算法计算出儿童眼睛离电子产品的直线距离。如果距离小于33CM或者使用时间超过30分钟,就开启蜂鸣器预警模块,提醒儿童保护视力;同样,主控芯片通过光线强度检测模块检测当前光线强度,利用设置阈值的方式来判断当前的光线是否过强或者过弱,如果不在设置的范围内,开启LED闪烁预警模块,给儿童以提示,从而有效的保护儿童的视力。

摘要： 人眼检测是计算机视觉领域的重要研究对象,也是人脸检测、虹膜分割以及人眼跟踪技术等技术的关键前提条件,广泛应用于各种场景之中。利用投影函数能分析图像特征,提取出图像的关键点,大量的研究表明利用投影函数能有效地检测人眼。文章详细介绍了各类基于投影函数的人眼检测方法原理,分析了其特点,希望能为相关研究人员提供参考。

摘要： 针对当前的人眼定位算法应对复杂环境的抗干扰能力不强、定位准确度较差以及无左右眼分类的问题,提出了一种基于轻量级网络的虹膜图像人眼定位及左右眼分类算法.利用YOLO算法结合高性能的轻量级网络模型设计EL-YOLO模型,损失函数引入广义交并比(GIoU),使得网络训练可以快速收敛,且定位精度高.在CASIA-IrisV4、MIR2016以及本实验室采集的数据集SEPAD_V1和SEPAD_V2上的实验结果表明,EL-YOLO模型较小,运行速度快,且拥有较高的定位及分类准确率,具有较强的泛化能力.

摘要： 针对传统的Adaboost算法将非人脸、人眼目标误识别为人脸、人眼的问题,将基于椭圆模型的肤色检测融合进人脸定位算法并采用优化的先验知识法实现人眼定位.采用优化的梯度重心法和Dlib特征点法进行虹膜中心、眼角点定位,完成自然光源下眼动的视觉测量,从而解决传统的虹膜中心、眼角点定位算法存在参数设置依赖于光照条件、图像质量的问题.实验结果表明,该优化算法与传统方法相比,人脸误检率降低了8％,人眼真实检测率提高了21％,虹膜中心定位误差仅相差0.1,视频帧眼角点定位时间降低了55 ms.

摘要： 针对传统的投影方法在人眼定位时易受光照干扰以及难以获得精准的人眼中心点的问题,提出一种基于多尺度自商图和改进的积分投影法的人眼定位算法.首先利用多尺度自商图消除人脸图像的光照影响;然后分析眼睛在水平方向上灰度分布的特点,采用两个行梯度算子对积分投影法进行了改进,以提升眼睛区域特征并初步定位人眼区域;接着采用Sobel算子对人眼区域进行滤波得到人眼滤波图,并对人眼滤波图的垂直积分投影曲线进行高斯函数拟合,根据拟合结果分割出左眼窗口和右眼窗口;最后,计算左眼窗口和右眼窗口的尺寸,获取左眼窗口和右眼窗口的中心点,即为人眼中心点.在YaleB人脸数据库和JAFFE人脸数据库上测试表明,本文方法对复杂光照、人脸边缘以及人脸表情适应性强,可以获得较为精准的人眼中心点.

摘要： 实现了基于嵌入式ARM实验平台的人眼定位系统,提出利用背景差分法和大津方法确定人脸区域的方法。结合RGB空间下的眉毛和眼球的灰度分布特点,使用灰度投影法提取眉眼区域,然后根据眼球的特征精确定位眼球的位置,实验结果表明该系统能够准确实时的完成人眼的定位。

摘要： 本文提出了一种由粗到细的快速人眼定位方法。首先,利用AdaBoost人脸检测算法得到人脸区域；然后,根据Harris变换后的图像在眼睛区域幅值较大的特点。通过投影方法确定眼睛区域；最后,结合眼睛区域灰度分布的特点进一步确定眼睛中心的准确位置.在FERET和CAS-PEAL人脸数据库上的测试结果表明,该算法不仅速度快、定位精确,而且对光照、背景、表情和姿态的变化具有较强的鲁棒性。

摘要： 快速、准确的人眼定位是人机交互研究中的重要课题。本文提出了一种基于色度图像的人眼定位方法。首先使用肤色信息提取人脸区域，再进行额头和嘴唇的肤色定位，缩小检测空间。当获得较为精确的人脸区域，通过设定阈值分离出眉眼区域，再使用竖直方向投影，峰值提取等方法提取出人眼中心。因为算法只使用了色度平面，且算法主体为加减运算，因此可以节省存储空间，并有很高的定位速度，适于硬件实现。

摘要： 针对在可见光中人脸检测受光照影响的问题,提出基于Adaboost的近红外光人脸检测与人眼定位算法.首先使用基于Haar特征的Adaboost算法得到人脸区域,通过统计大量的人眼相对人脸位置的分布确定人眼待测区域.为了减少亮瞳与非亮瞳以及左右眼的差异影响,使用亮瞳、非亮瞳、左眼、右眼检测器,然后再用Haar特征的Adaboost算法在人眼待测区域进行人眼定位.实验结果表明,该方法的准确率高,速度快,达到实时性的要求.

摘要： 眼睛定位是基于视觉的疲劳驾驶监测的关键步骤之一。为了准确快速地定位眼睛，提出了水平灰度积分与区域生长法相结合的眼睛定位新方法。对人脸图像进行水平灰度积分投影，并根据投影曲线在眉毛与瞳孔处出现的两个局部极小值的位置粗定位眼睛窗口。应用自适应阈值法求取眼睛窗口的阈值，并对眼睛窗口二值化。再应用区域生长法在二值化后的眼睛窗口中精定位眼球。该算法已在TMS320DM643开发系统上实现。实验结果表明：采用所提方法能够实时准确地提取眼睛状态，具有良好的鲁棒性。

摘要： 眨眼检测,可用在人脸活性判别与司机疲劳检测等方面.在复杂检测背景与非可控光照的条件下,进行实时眨眼检测,需要解决闭眼人脸图像中眼部定位问题.本文提出了一种新的基于投影函数的快速人眼粗定位算法.实验表明,该方法运算量小,且具有较强的光照鲁棒性,对闭眼图像的眼部定位也十分准确.该方法首先构造了一种基于Boosted Cascade与LAT的人脸检测方法进行人脸区域提取,进而综合眼睛形态特征与投影函数进行眼部粗定位.该定位算法已用于眨眼判别的实际系统中.

摘要： 司机人眼的实时、高效、准确定位在实际应用中有很重要的意义，针对司机驾驶过程中头部运动多变、行车环境光线多变情况下，本文提出一种人眼快速定位方法。该方法首先对图像进行光线补偿，而后在YCbCr 颜色空间进行肤色区域划分，根据人脸特征，进行分割；然后用Sobel 边缘算子提取边缘信息，再利用人眼模板匹配方法快速定位人眼。充分利用视频图像帧与帧之间相关性进行人眼的跟踪与定位，实验证明该方法快捷有效、具有很好的鲁棒性。

摘要： 司机人眼的实时、高效、准确定位在实际应用中有很重要的意义，针对司机驾驶过程中头部运动多变、行车环境光线多变情况下，本文提出一种人眼快速定位方法。该方法首先对图像进行光线补偿，而后在YCbCr 颜色空间进行肤色区域划分，根据人脸特征，进行分割；然后用Sobel 边缘算子提取边缘信息，再利用人眼模板匹配方法快速定位人眼。充分利用视频图像帧与帧之间相关性进行人眼的跟踪与定位，实验证明该方法快捷有效、具有很好的鲁棒性。

摘要： 司机人眼的实时、高效、准确定位在实际应用中有很重要的意义，针对司机驾驶过程中头部运动多变、行车环境光线多变情况下，本文提出一种人眼快速定位方法。该方法首先对图像进行光线补偿，而后在YCbCr 颜色空间进行肤色区域划分，根据人脸特征，进行分割；然后用Sobel 边缘算子提取边缘信息，再利用人眼模板匹配方法快速定位人眼。充分利用视频图像帧与帧之间相关性进行人眼的跟踪与定位，实验证明该方法快捷有效、具有很好的鲁棒性。

摘要： 司机人眼的实时、高效、准确定位在实际应用中有很重要的意义，针对司机驾驶过程中头部运动多变、行车环境光线多变情况下，本文提出一种人眼快速定位方法。该方法首先对图像进行光线补偿，而后在YCbCr 颜色空间进行肤色区域划分，根据人脸特征，进行分割；然后用Sobel 边缘算子提取边缘信息，再利用人眼模板匹配方法快速定位人眼。充分利用视频图像帧与帧之间相关性进行人眼的跟踪与定位，实验证明该方法快捷有效、具有很好的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种人眼定位方法，包括构造两类卷积核，每类分别包含不同的半径的卷积核；在人脸图像上截取眼区域图像部分，将两类不同半径的卷积核分别与眼区域图像卷积获取卷积后的图像，将两类卷积后的图像相除获取卷积商矩阵。通过计算商矩阵最大值处对应的位置及卷积核的半径来获得人眼的中心和半径。本发明还公开了一种基于人眼定位的视线估计方法，通过对人脸图像计算人脸特征点和头部朝向，并结合人眼中心坐标、眼角坐标以及头部朝向最终确定视线方向。本发明利用傅立叶变换来计算卷积，考虑了眼睛中心处的灰度值，减少了眉毛、眼皮、眼镜以及光照对定位的干扰，能够快速、准确的定位出人眼的中心及半径以及估计人眼的视线方向。

摘要： 本发明公开了一种人眼定位方法及装置，用于解决现有技术中存在的无法对低分辨率下的人脸图像无法定位人眼的问题。本发明还提供了一种人眼区域定位方法及装置，用于解决现有技术中存在的在眼镜及眉毛的干扰下，人眼区域定位的鲁棒性较差的问题。该方法包括：确定人脸灰度图像的左眼区域和右眼区域；根据获取的左眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影，确定左眼眼球中心在左眼区域中的位置，根据获取的右眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影，水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影，确定右眼眼球中心在右眼区域中的位置。

摘要： 本发明揭示了一种用于裸眼3D显示系统的人眼定位方法及系统，所述人眼定位方法包括：人脸训练步骤；人脸检测步骤：使用人脸训练步骤训练的分类器模型得到图像中可能的人脸区域，并标记脸部位置；眼部区域训练步骤；人眼区域估计步骤：提取人脸检测步骤得到的人脸区域，使用眼部区域训练步骤训练的正面和侧面脸部回归模型；人眼区域校正步骤；利用人眼区域估计步骤得到的用于描述眼部区域的一些像素点位置坐标，计算左右眼部区域；对左右眼部位的区域进行校正；眼球定位步骤；提取左右眼区域，得到人眼中心点的位置。本发明可提高人眼眼球定位的准确率，提升裸眼3D显示系统的稳定性，给用户提供更好的3D观看体验。

摘要： 本发明涉及一种基于鼻眼结构约束下的人眼定位方法，属于人眼定位技术领域，通过人脸检测、人眼和鼻孔检测、滤除误差点、基于模板匹配的漏检弥补四个步骤完成对人眼位置的实时检测。与现有技术相比，本发明基于大量鼻眼特征点数据的混合概率模型输出可信度最高的一组鼻眼特征点数据簇，滤除不合理的输出，为了克服现有技术中人眼检测受到干扰多无法精确检测的技术问题，引入对不易受干扰且检测精度较高的鼻孔检测，依据人脸中鼻眼分布自带的结构关联性，对检测出的所有鼻眼特征点数据进行基于混合概率模型的数据聚类以此提高正确人眼位置出现的概率，增加其可信度。

摘要： 本发明公开了一种人眼定位方法，包括构造两类卷积核，每类分别包含不同的半径的卷积核；在人脸图像上截取眼区域图像部分，将两类不同半径的卷积核分别与眼区域图像卷积获取卷积后的图像，将两类卷积后的图像相除获取卷积商矩阵。通过计算商矩阵最大值处对应的位置及卷积核的半径来获得人眼的中心和半径。本发明还公开了一种基于人眼定位的视线估计方法，通过对人脸图像计算人脸特征点和头部朝向，并结合人眼中心坐标、眼角坐标以及头部朝向最终确定视线方向。本发明利用傅立叶变换来计算卷积，考虑了眼睛中心处的灰度值，减少了眉毛、眼皮、眼镜以及光照对定位的干扰，能够快速、准确的定位出人眼的中心及半径以及估计人眼的视线方向。

摘要： 本发明公开了一种人眼定位方法及装置，用于解决现有技术中存在的无法对低分辨率下的人脸图像无法定位人眼的问题。本发明还提供了一种人眼区域定位方法及装置，用于解决现有技术中存在的在眼镜及眉毛的干扰下，人眼区域定位的鲁棒性较差的问题。该方法包括：确定人脸灰度图像的左眼区域和右眼区域；根据获取的左眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影、水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影，确定左眼眼球中心在左眼区域中的位置，根据获取的右眼区域的水平灰度积分投影、垂直灰度积分投影，水平梯度积分投影和垂直梯度积分投影，确定右眼眼球中心在右眼区域中的位置。

摘要： 本发明涉及一种人眼定位和人眼张开闭合的识别方法。本发明主要解决对动态图象的人眼进识别的问题。其步骤为：将摄像头动态提取到的一帧图象利用灰度直方图进行自动灰度均衡，将人的脸部从背景中凸现出来，再利用可调半窗口域值将人脸从背景中提取出来，根据估算的人眼象素块大小，去掉非人眼区域，然后结合人眼的二维几何关系自动确定人的双眼，用黑框在原始图像上显示出来，如果没有检测到双眼，系统声音提示；再利用眼睛象素的大小，判断眼睛的张开与闭合；如果眼睛张开，原始图像上将有黑框显示，程序不发出提示音；如果眼睛闭上，原始图像上将没有黑框显示，程序发出提示音。本发明可应用于多种检测系统，如疲劳驾驶报警系统。

摘要： 本发明公开了一种结合多特征级联SVM与人眼模板的人眼定位方法及系统，属于人眼定位技术领域，包括步骤：S1，获取视频图像，并初始化视频图像，生成初始的人眼初始信息包并输出人眼坐标，人眼信息包包括人眼模板图像与满足预定数量的人眼坐标集合；S2，将人眼坐标集合拟合成人眼运动模型，生成预测位置，并将预测位置及邻域作为人眼搜索区域；S3，对其进行基于双层特征级联SVM的人眼检测，判断人眼搜索区域内是否检测到人眼；S4，若检测到，则更新人眼信息包并输出人眼坐标；若未检测到，则通过人眼模板在人眼搜索区域内匹配人眼并输出人眼坐标。本发明克服现有技术中人眼检测精度的技术问题，能够有效提高人眼检测精度，并提高整个系统的实时性。

摘要： 本发明涉及一种基于鼻眼结构约束下的人眼定位方法，属于人眼定位技术领域，通过人脸检测、人眼和鼻孔检测、滤除误差点、基于模板匹配的漏检弥补四个步骤完成对人眼位置的实时检测。与现有技术相比，本发明基于大量鼻眼特征点数据的混合概率模型输出可信度最高的一组鼻眼特征点数据簇，滤除不合理的输出，为了克服现有技术中人眼检测受到干扰多无法精确检测的技术问题，引入对不易受干扰且检测精度较高的鼻孔检测，依据人脸中鼻眼分布自带的结构关联性，对检测出的所有鼻眼特征点数据进行基于混合概率模型的数据聚类以此提高正确人眼位置出现的概率，增加其可信度。

摘要： 本发明揭示了一种用于裸眼3D显示系统的人眼定位方法及系统，所述人眼定位方法包括：人脸训练步骤；人脸检测步骤：使用人脸训练步骤训练的分类器模型得到图像中可能的人脸区域，并标记脸部位置；眼部区域训练步骤；人眼区域估计步骤：提取人脸检测步骤得到的人脸区域，使用眼部区域训练步骤训练的正面和侧面脸部回归模型；人眼区域校正步骤；利用人眼区域估计步骤得到的用于描述眼部区域的一些像素点位置坐标，计算左右眼部区域；对左右眼部位的区域进行校正；眼球定位步骤；提取左右眼区域，得到人眼中心点的位置。本发明可提高人眼眼球定位的准确率，提升裸眼3D显示系统的稳定性，给用户提供更好的3D观看体验。