一种由粗略到精确的瞳孔定位算法

电子设计工程

EleｃtroniｃDesign Engineering

第24卷Vol.24第15期Ｎo.152016年8月Aug.2016

收稿日期：2015-09-02

稿件编号：201509019

基金项目：重庆高校优秀成果转化资助项目（KJZH14213）；重庆市科技人才培养计划（新产品研发团队）（CSJC2013KJRC-TD -

JS40012）

作者简介：周永修（1990—），男，重庆人，硕士研究生。研究方向：模式识别，图像处理，计算机视觉。

对眼睛及其运动的研究是了解人类视觉机制、理解人的情感和行为以及基于眼动的人机交互等问题的关键。人眼检测与跟踪是人脸识别、表情识别、眼动分析、虹膜识别等技术的必要步骤，涉及图像处理、计算机视觉、模式识别等多个学科。

近年来眼睛定位算法很多，其中比较典型的有基于人体测量学标准的方法[1]，基于肤色模型的检测方法[2]，基于训练数据的统计学习方法[3]。其中基于统计学习的算法又是现阶段人眼检测算法的热点，因为这类方法适用性较强，在人工智能及模式识别领域都有较为深入的研究。将基于统计学习的算法应用于人眼检测主要有Adaboost 算法[4]和Deep learning 算法[5]，这两种算法在人眼测量领域都有不错的效果。

但上述算法基本都是对于瞳孔位于人眼正中的人脸图像进行定位，不能精确检测瞳孔转动时的精确位置。为了瞳孔精确定位及跟踪的要求，本文提出了一种由粗略到精确的瞳孔精确定位算法，该算法主要思想是由粗略到精确一步一步地对瞳孔进行精确定位，每一步都选择最合适的算法进行瞳孔精确定位。

文中所做的人眼检测是基于已经提取得到的人脸图像，文中采用Adaboost 算法提取人脸图像[6]。

1人眼粗略提取

现阶段的人眼粗略检测方法大致可以分为基于统计的

方法和基于图像处理的方法。基于统计的方法也可称为基于学习的模式识别处理方法，主要算法有Adaboost 算法和

Deep learning 神经网络算法。这类方法的特点是算法智能化，

对所处理的图片质量要求较低，对各种姿势的人眼检测都具有较好的效果；但是基于学习的方法都有需要大量的训练样本，以及训练过程和分类器构成复杂的缺点。在人眼粗略检测的过程中，检测精度要求并不高，但是对检测速度具有很高的要求，所以本文采用基于图像的处理方法。

1.1垂直方向上的人脸灰度梯度积分投影

由于眼睛是人脸垂直方向上灰度积分变化最大的区域，

所以用灰度积分投影可以很方便地找出眼睛在人脸垂直方向上的位置。垂直方向上人脸灰度积分投影表达式为：

P y （x ）=移w

y=1I （x ,y ）

（1）

式I （x ,y ）中表示图像第x 行、第y 列的灰度值，W 表示图像的宽度，P y （x ）表示图像第x 行的灰度积分值，其曲线如图

一种由粗略到精确的瞳孔定位算法

周永修，张莲，高梓翔，陈大孝

（重庆理工大学电子学院，重庆400054）

摘要：针对现阶段实现瞳孔精确定位算法过于繁琐的问题，提出一种由粗略到精确的瞳孔精确定位算法。首先用灰度积分算法粗略找出人眼部位在人脸上的大概位置，然后用Hougｈ变换定位出人眼瞳孔中心的精确位置，接着用

Harris 角点检测算法对眼角点进行定位，最后通过瞳孔与眼角点的相互坐标定位出人眼瞳孔的精确位置。通过matlab

对所提算法进行检验，证明了该算法是一种实现简单、定位精确的算法。关键词：瞳孔精确定位；灰度积分投影；Hougｈ变换；Harris 角点检测中图分类号：TＮ06

文献标识码：A

文章编号：1674-6236（2016）15-0181-03

A pupil precise localization algorithm from rough to precise

ZHOU Yong-xiu ，ZHAＮG Lian ，GAO Zi -xiang ，CHEＮDa -xiao

（School of Electronic Information and Automation ，Chongqing University of Technology ，Chongqing 400054，China ）

Abstract:Aiming at pupil preｃise loｃaliｚation algoritｈm is too ｃompliｃated in present stage ，put forward a pupil preｃise loｃaliｚation algoritｈm from rougｈto preｃise.First ，aｃｃording to graysｃale integral projeｃtion of tｈe faｃe ，tｈe general loｃation of tｈe eyes ｃan be determined quiｃkly.Tｈen use tｈe Hougｈtransform to loｃate tｈe exaｃt position of eye pupil ｃenter.Ｎext ，use Harris ｃorner deteｃtion algoritｈm find tｈe ｃorner of tｈe eye.Finally ，determine tｈe exaｃt position of tｈe pupil tｈrougｈtｈe ｃoordinate loｃation of tｈe pupil and eye ｃorner.Tｈe proposed algoritｈm tested witｈtｈe MATLAB ，it is proved to be a simple ，aｃｃurate positioning algoritｈm.

Key words:pupil loｃation ；graysｃale integral projeｃtion ；Hougｈtransform ；Harris ｃorner deteｃtion

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