人眼跟蹤與視線檢測(cè)算法分析

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1、人眼跟蹤與視線檢測(cè)算法研究主觀感知法、記紋鼓肌肉記錄方法、眼電圖法或EOG法、電磁線圈法、紅外光電反射法、紅外電視法【2】【3】【41。目前最受青睞的是紅外電視法，在紅外線照射下，用紅外敏感的攝像機(jī)將眼睛的圖像拍攝下來(lái)，就可得到垂直和水平的動(dòng)態(tài)眼球位置信號(hào)【5】。視線跟蹤技術(shù)在國(guó)外也是剛剛起步，由于視線跟蹤技術(shù)還沒(méi)有完全成熟，另外眼動(dòng)本身存在固有的抖動(dòng)，以及眨眼等所造成的數(shù)據(jù)消失等問(wèn)題，會(huì)存在許多干擾信號(hào)，使得我們?cè)诎炎⒁暯裹c(diǎn)與屏幕元素相關(guān)聯(lián)時(shí)存在困難，目前只能簡(jiǎn)單的將離觀測(cè)點(diǎn)最近的目標(biāo)作為用戶感興趣的目標(biāo)，當(dāng)需要更高分辨率的實(shí)現(xiàn)無(wú)縫連接時(shí)還沒(méi)有一種行之有效的辦法，需要不斷的研究與創(chuàng)

2、新。1．2國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀及應(yīng)用眼睛檢測(cè)算法的研究從很早就開(kāi)始了，己經(jīng)有了比較成形的想法，但是在算法的普遍性上還存在著不足需要進(jìn)～步研究。視線跟蹤雖然剛剛起步，但是由于它的應(yīng)用前景很有吸引力，也有很多人開(kāi)始在眼睛檢測(cè)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步的研究視線跟蹤，并且取得了一定的成果，在研究者的共同努力下，正朝著更好的方向發(fā)展。下面簡(jiǎn)單介紹一下眼睛檢測(cè)與視線跟蹤的一些算法。1．2．1眼睛檢測(cè)方法(1)模板匹配法【61傳統(tǒng)的模板匹配方法一般是從人臉圖像庫(kù)中選取，然后分別用左右眼模板在圖像中進(jìn)行匹配，得到兩個(gè)相似度最大的點(diǎn)作為定位的眼睛。這種方法由于要對(duì)整幅圖掃描兩次，分別定位左眼和右眼，因此計(jì)算量較大，且常常

3、只能定位到一只眼睛。后來(lái)的研究者利用眼睛對(duì)的相對(duì)位置關(guān)系，將選取的左眼模板和右眼模板合成，用來(lái)檢測(cè)在圖像中匹配后選取多個(gè)相似眼睛點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算相似眼睛點(diǎn)之間的兩兩距離來(lái)同時(shí)定位眼睛。這在一定程度上克服了傳統(tǒng)模板對(duì)左眼和右眼比較敏感的缺陷，使定位的準(zhǔn)確率顯著提高，有效壓縮了計(jì)算量。(2)Hou曲變換法【7】霍夫變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一，應(yīng)用很廣泛，也有很多改進(jìn)算法。由于眼睛的虹膜是圓形的，如果能夠在人臉圖像邊緣圖中找出這個(gè)圓的圓心，就能精確定位人的眼睛。但是，睫毛和上下眼皮的存在，會(huì)使圓的部分邊緣被遮擋住。霍夫變換具有受噪聲和邊緣間斷影響小的優(yōu)點(diǎn)，利用霍夫變換圓

4、檢測(cè)的算法就可以檢測(cè)到虹膜，進(jìn)而定位到眼睛。Hough變化通過(guò)識(shí)別幾何形狀精確定位人眼中心。通常，在人臉圖像中利用水平積分投影可以確定出眼睛的大致位置，通常在人臉圖像中利用水平積分投影確定出眼睛的大致位置。由于眼睛的大小范圍已經(jīng)確定，在單側(cè)眼睛范圍內(nèi)進(jìn)行Hou曲變換，就能得到該側(cè)眼睛的虹膜半徑和中心點(diǎn)。根據(jù)眼睛的相對(duì)位置可以確定另一側(cè)眼睛的具體位置，實(shí)現(xiàn)人眼精確定位。Hougll變換算法思路簡(jiǎn)單，但是運(yùn)2西華大學(xué)碩士學(xué)位論文算量較大，需要魯棒性較好的邊緣檢測(cè)算法，而且由于它是屬于形狀檢測(cè)，所以需要排除類似于圓形的干擾，在進(jìn)行霍夫變換前首先要確定出眼睛的大致位置。(3)灰度投影法【8l

5、(9l灰度投影法是利用眼睛在灰度圖像中明顯的梯度性確定其位置。雙眼灰度圖像的水平方向上的灰度變化次數(shù)最多，可以首先計(jì)算出圖像水平微分圖像的積分和，對(duì)積分和進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，最大的值就是眼睛的垂直坐標(biāo)。由于眼睛中間的黑色像素最多，在計(jì)算眼睛的水平坐標(biāo)時(shí)，直接計(jì)算灰度圖像垂直方向積分和，直方圖中會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)至高點(diǎn)和谷點(diǎn)，谷點(diǎn)的坐標(biāo)就是一側(cè)眼睛的中心水平坐標(biāo)，同理可得另一側(cè)眼睛中心水平坐標(biāo)。(4)對(duì)稱變換法Ilo】在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中，對(duì)稱性被認(rèn)為是物體的基本性質(zhì)之一，通常在將物體從背景中分割出來(lái)后，用對(duì)稱性來(lái)簡(jiǎn)化物體形狀的描述，或物體的近似。目前研究最多的是點(diǎn)對(duì)稱和軸對(duì)稱，眼睛，鼻子，嘴巴等特

6、征都有很弱的點(diǎn)對(duì)稱性，可以利用廣義對(duì)稱變換定位人眼進(jìn)而提取臉部特征。在廣義對(duì)稱變換的基礎(chǔ)上，利用方向?qū)ΨQ變換，實(shí)現(xiàn)人眼精確定位。以上對(duì)稱變換對(duì)人臉偏轉(zhuǎn)、臉部表情變化、光照變化等因素的左右不敏感，因而具有很好的魯棒性。但是≯以上對(duì)稱變換需要在大范圍進(jìn)行，計(jì)算量大，而且用于人眼定位時(shí)的候選點(diǎn)較多。結(jié)合廣義對(duì)稱變化和方向?qū)ΨQ變化的優(yōu)點(diǎn)，產(chǎn)生了一種新的對(duì)稱變換——離散對(duì)稱變換。它不僅具有廣義對(duì)稱變換描述物體對(duì)稱性大小的特點(diǎn)，而且通過(guò)對(duì)各點(diǎn)鄰域的考察，去除那些處于規(guī)則區(qū)域外的點(diǎn)，可大大降低計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)眼睛定位的快速算法。離散對(duì)稱變換以減少計(jì)算量為出發(fā)點(diǎn)，在計(jì)算對(duì)稱之前加入一個(gè)對(duì)圖像灰度不均勻區(qū)

7、域的檢測(cè)步驟以減少計(jì)算量，其次定義一個(gè)與廣義對(duì)稱變化相似的對(duì)稱算子。完成圖像的離散對(duì)稱變換后，眼睛中心點(diǎn)附近的像素一般都處在對(duì)稱值最大的前四，五位。對(duì)這些點(diǎn)采用兩條簡(jiǎn)單的規(guī)則篩選，規(guī)則l鄰近像素合并，選取對(duì)稱值最大的前l(fā)O位候選點(diǎn)，然后將位置相鄰的后選點(diǎn)合并到對(duì)稱值最大的像素處；規(guī)則2幾何約束判別，后選點(diǎn)經(jīng)過(guò)規(guī)則l篩選后，利用眼睛在臉部的幾何分布性質(zhì)進(jìn)一步篩選，取基本滿足眼睛分布規(guī)律的兩點(diǎn)作為最終的雙眼定位結(jié)果。(5)紅外光照法紅外線照射法是利用紅外光源位