CN103793719A

CN103793719A - 一种基于人眼定位的单目测距方法和系统

Info

Publication number: CN103793719A
Application number: CN201410035041.4A
Authority: CN
Inventors: 罗静云; 胡媛媛; 张力
Original assignee: Shenzhen University
Current assignee: Shenzhen University
Priority date: 2014-01-26
Filing date: 2014-01-26
Publication date: 2014-05-14

Abstract

本发明公开了一种基于人眼定位的单目测距方法和系统。所述方法包括：通过移动终端自带的摄像头采集人脸图像，进行图像预处理操作；对预处理完的图像进行人脸检测和人眼定位，得到两瞳孔的圆心坐标位置；由上述圆心坐标位置结合实际瞳距和摄像头焦距采用几何相似法求得人眼到移动终端屏幕的距离。本发明可提醒移动终端使用者保持正确的姿势，以及与电子屏幕保持适当的距离，预防近视。

Description

一种基于人眼定位的单目测距方法和系统

技术领域

本发明涉及移动终端的测距领域，尤其涉及的是一种基于人眼定位的单目测距方法和系统。

背景技术

随着移动电子设备如智能手机，平板电脑的普及，人们长时间使用移动电子设备会造成眼睛疲劳，特别是青少年不注意保持观看电子屏幕的距离，非常容易导致近视。现有的防近视产品，主要是通过物理按摩缓解眼部疲劳和矫正坐姿方法来达到预防目的，例如防近视眼镜和“背背佳”，然而这些方法具有如下缺陷：

1. 在应用中不能提醒使用者保持合适距离观看电子设备屏幕；

2. 移动电子设备体积小，携带方便，使用者可以用各种姿势在各种场合使用，矫正坐姿的方法难以实现；

3. 这些防近视产品携带不方便。

而目前相关的测距技术主要有红外测距，超声波测距，激光测距，双目测距及单目测距，单目测距方法包括单目定焦，离焦，及双焦法等。这些测距技术在实际应用中存在很多缺陷，具体如下：

1．使用超声波测距，激光测距，双目测距等方法需要的较高的硬件设备，例如红外发射器，激光发射器，和3D双目立体摄像头，而一般的移动电子设备不具备这些硬件，难以应用这几种技术；

2. 定焦法依赖于对相机模型的准确标定，技术要求较高；

3. 双焦法则需要能够物理变焦的摄像头，一般的电子设备体积较小和轻薄，配备的摄像头一般都没有物理变焦功能；

4. 离焦法需要对图像进行复杂的分析，如判断图像模糊度，进行插值运算进行边缘检测及宽度计算，不适用于实时测量距离，且对系统的性能要求较高。

现有移动电子设备中，还没有通过单目测距方法来实现观看距离的测量以达到预防近视的技术。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

针对现在技术的问题，本发明的目的是提出一种基于人眼定位的单目测距方法和系统，以通过测量电子设备使用者的眼睛与屏幕之间的距离，来提醒用户保持观看距离和正确姿势，达到预防近视的目的。

为达到上述目的,本发明的技术方案如下：

一种基于人眼定位的单目测距方法，其中，包括步骤：

移动终端通过摄像头采集人脸图像，并对所述人脸图像进行预处理；

对预处理后的人脸图像进行人脸检测和人眼定位，得到两个瞳孔坐标；

根据所述瞳孔坐标计算人脸图像中的瞳距，并结合实际瞳距和摄像头焦距，根据三角形相似原理计算人眼到移动终端屏幕的距离。

进一步地，采用级联分类器方法对预处理后的人脸图像进行人脸检测。

进一步地，人眼定位的步骤具体包括：在人脸检测后，设置感兴趣区域，并进行图像二值化；将二值化后的图像进行边缘检测；通过霍夫变换检测两个瞳孔所处的圆心位置。

进一步地，结合实际瞳距和摄像头的焦距，计算人眼到移动终端屏幕的距离步骤包括：

通过以下公式计算人眼到移动终端屏幕的距离：

；

其中，d表示人眼到移动终端屏幕的距离，R表示实际瞳距，f表示摄像头焦距，r表示人脸图像中的瞳距。

进一步地，在进行人脸检测时，若检测不到人脸，则移动终端提示用户保持正确姿势。

进一步地，在计算人脸图像中的瞳距时，若人眼到移动终端屏幕的距离小于预定值，则移动终端提示用户保持与移动终端的距离。

一种基于人眼定位的单目测距系统，所述系统包括：

图像预处理模块，用于对摄像头采集的人脸图像进行预处理；

定位模块，用于对预处理后的人脸图像进行人脸检测和人眼定位，得到两个瞳孔坐标；

计算模块，用于根据所述瞳孔坐标计算人脸图像中的瞳距，并结合实际瞳距和摄像头焦距，计算人眼到移动终端屏幕的距离。

进一步地，定位模块具体还包括：

人脸检测模块，用于采用级联分类器方法对预处理后的人脸图像进行人脸检测；

图像二值化模块，用于对人脸检测模块处理后的人脸图像设置感兴趣区域，并进行图像二值化；

边缘检测模块，用于将图像二值化模块二值化后的图像进行边缘检测；

圆心检测模块，用于通过霍夫变换检测两个瞳孔所处的圆心位置。

进一步地，系统还包括第一提醒模块，用于人脸检测模块检测不到人脸图像中的人脸时，向用户发出保持正确姿势的提示。

进一步地，系统还包括第二提醒模块，用于所述计算模块计算得出的人眼到移动终端屏幕的距离小于预定值时向用户发出保持与移动终端距离的提示。

本发明提供的基于人眼定位的单目测距方法和系统，通过测出电子设备使用者眼睛与手机屏幕之间的距离来预防近视的方法，该方法可以提醒电子设备使用者与屏幕保持合适距离，并且当系统检测不到使用者的眼睛时，会提醒使用者保持正确姿势观看电子屏幕，本发明仅需要用到电子设备中的摄像头，使用非常便利。

附图说明

图1是本发明提供的基于人眼定位的单目测距方法的流程图。

图2是本发明提供的基于人眼定位的单目测距方法中级联分类器的训练流程图。

图3是本发明提供的基于人眼定位的单目测距方法中人眼定位流程图。

图4是本发明提供的基于人眼定位的单目测距方法中几何相似法测距原理图。

图5是本发明提供的基于人眼定位的单目测距系统的结构框图。

图6是本发明提供的基于人眼定位的单目测距系统中定位模块的结构框图。

图7是本发明提供的基于人眼定位的单目测距系统中一优选实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明提供的一种基于人眼定位的单目测距方法的流程图，具体包括以下几个步骤：

步骤S100、移动终端通过摄像头采集人脸图像，并对所述人脸图像进行预处理；

步骤S200、对预处理后的人脸图像进行人脸检测和人眼定位，得到两个瞳孔坐标；

步骤S300、根据所述瞳孔坐标计算人脸图像中的瞳距，并结合实际瞳距和摄像头焦距，计算人眼到移动终端屏幕的距离。

下面结合具体的实施例对上述步骤进行详细的说明。

在步骤S100中，首先由移动终端的摄像头采集人脸图像，然后再进行图像预处理，包括灰度化处理、均值滤波和直方图均衡化。图像增强主要包括空域增强和频域增强，本方案采用的是空域增强。第一步将图像转化为灰度图，这样可以提高系统的运行效率，第二步进行均值滤波，均值滤波器是常用的线性滤波器之一，对噪声有较好的抑制作用，还可以对图像进行中值滤波、邻域平均滤波法进行处理。第三步是直方图均衡化，直方图表示图像中每一个灰度级与其出现的频率之间的统计关系，对图像进行灰度拉伸，可以提高图像对比度，去除一些对人眼检测造成的不利因素，如光照等。

步骤S100主要是为了对摄像头采集的人脸图像进行处理，得到质量较高的图像，以便后续人脸检测和人眼定位更加准确。因此在执行完步骤S100后执行步骤S200，进行人脸检测和人眼定位操作，以得到使用者两个瞳孔的坐标。

在步骤S200中，人脸检测通常采用级联分类器方法，级联分类器是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强）。基于级联分类器学习算法，从一个较大的特征集中选择少量的关键的特征，被选取的特征应尽量满足两个特性：较强的区分性和较强的独立性，继而产生一个高效的强分类器。再用级联的方式将单个的强分类器合成为一个更加复杂的级联分类器，使图像的背景区域快速的丢弃，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算，图2是级联分类器的训练流程，包括以下步骤：

步骤S201、训练开始；

步骤S202、创建haar特征(矩形特征)；

步骤S203、加载训练样本；所述训练样本为用户预先采集的一些人脸图像；

步骤S204、判断虚警率是否达到设定值，如果是，执行步骤S205；如果否则执行步骤S207；

步骤S205、分类器完成训练，并保存信息到XML文件；

步骤S206、强分类器训练完成；

步骤S207、判断强分类器个数是否达到设定个数，如果是执行步骤S205，否则执行步骤S208；

步骤S208、计算Haar特征值；

步骤S209、用Adaboost（级联分类器）算法训练强分类器；

步骤S210、临时保存强分类器，并重新开始执行步骤S201，直到强分类器训练完成。

基于统计的方法中“人脸”区别非人脸的特征是通过大量的样本学习得到的，不依赖于人脸的先验知识，可以避免不精确或者不完整的知识造成的错误，因此它能给出一个稳定的、实时的目标检测框架，能够提高检测的准确率和系统的鲁棒性。而强分类器方法就是基于统计的方法，其通过大量人脸图像的训练样本，得到一个准确的人脸检测结果，能够大大提高人脸检测的准确率。

而在人脸检测过程中，通常由于各种原因，比如用户眼睛距离电子设备屏幕太近、或者坐姿不对，导致检测不到人脸，因此，通过级联分类器方法进行人脸检测时，如果检测不到人脸，则系统会给用户发出提醒，提示用户保持正确坐姿。提醒方式包括语音提示或指示灯提示等等。用户也可以预先录制提示音存储在移动终端中，使用时直接调用即可，使提醒功能更加人性化。

进一步地，人眼定位同样是用级联分类器算法进行检测，如图3所示，人眼定位的具体步骤包括：

步骤S301、对人脸检测后的人脸图像设置感兴趣区域，并进行图像二值化。其中，图像二值化可以使人脸图像中人眼的部分特征更加显著；

步骤S302、对二值化后的人脸图像进行边缘检测。在进行边缘检测时，本发明采用Canny算法，它具有较高的定位精度，对同一边缘的低重复响应次数有较好的检测结果，使得本实施例的边缘检测更加准确；

步骤S303、通过霍夫变换检测两个圆心位置；本发明采用霍夫变换来检测两个瞳孔的圆心位置，其优点是对图像的噪声具有良好的抗干扰特性，同时便于计算机进行并行处理。

在执行完上述人眼定位的步骤后，即可得到人眼的两个瞳孔坐标。

进一步地，在步骤S300中，由上述两瞳孔坐标可计算出人脸图像中两瞳孔之间的距离，即瞳距，结合摄像头的焦距、实际瞳距，参见图4，利用三角形相似法则即

，就可以计算出人眼到移动终端屏幕的距离d，计算公式为：

。其中，d表示人眼到移动终端屏幕的距离，R表示实际瞳距，f表示摄像头焦距,r表示人脸图像中的瞳距。焦距f可以通过摄像头标定或直接查找产品说明得到,而实际瞳距R可以由用户自行测量或者根据人体特性设置默认值。

优选地，在计算人眼到移动终端屏幕的距离时，移动终端自动调用预先存储的摄像头焦距和实际瞳距；或者向用户发出输入摄像头焦距和实际瞳距的提示，由用户直接输入。

通过本发明的上述方法，计算出人眼到电子屏幕的距离后，系统会对该距离进行相应的判断，系统预先会设定一个最小的观看距离，如果人眼到电子屏幕的距离小于预定的观看距离，则系统会发出提醒，提示用户作出调整，与电子屏幕保持合适的距离。提醒方式与上述人脸检测过程中的提提醒方式相同，在此不再赘述。

基于上述单目测距方法，本发明还提供了一种基于人眼定位的单目测距系统，如图5所示，该系统包括：图像预处理模块10、定位模块20和计算模块30，具体地；

图像预处理模块10，用于对摄像头采集的人脸图像进行预处理；定位模块20，用于对预处理后的人脸图像进行人脸检测和人眼定位，得到两个瞳孔坐标；计算模块30，用于根据所述瞳孔坐标计算人脸图像中的瞳距，并结合实际瞳距和摄像头焦距，根据三角形相似原理计算人眼到移动终端屏幕的距离。

进一步地，如图6所示，上述定位模块20还包括：人脸检测模块21、图像二值化模块22、边缘检测模块23和圆心检测模块24，具体地，人脸检测模块21用于采用级联分类器方法对预处理后的人脸图像进行人脸检测；图像二值化模块22用于对人脸检测模块21处理后的人脸图像设置感兴趣区域，并进行图像二值化；边缘检测模块23用于将图像二值化模块22二值化后的图像进行边缘检测；圆心检测模块24用于通过霍夫变换检测两个瞳孔所处的圆心位置。

进一步地，如图7所示，所述系统还包括第一提醒模块41和第二提醒模块42，其中第一提醒模块41用于人脸检测模块21检测不到人脸图像中的人脸时，向用户发出保持正确姿势的提示；第二提醒模块42用于所述计算模块计算得出的人眼到移动终端屏幕的距离小于预定值时向用户发出保持与移动终端距离的提示。

上述系统的实施过程参见单目测距方法，在此不再详细赘述。

综上所述，本发明提供的基于人眼定位的单目测距方法和系统，硬件上仅需用到移动电子设备自带的摄像头即可实现，且对摄像头要求不高，也不需要多个摄像头或者其具有可变焦功能。同时本发明可以通过测距达到提醒用户观看距离的功能，并实现预防近视的目的。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，例如，采用其它的面部几何特征如内眦距等作为参数计算观看距离，或者采用其他的检测方式进行人脸检测和人眼定位。所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims

1.一种基于人眼定位的单目测距方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人眼定位的单目测距方法，其特征在于，采用级联分类器方法对预处理后的人脸图像进行人脸检测。

3.根据权利要求2所述的基于人眼定位的单目测距方法，其特征在于，所述人眼定位的步骤具体包括：

在人脸检测后，设置感兴趣区域，并进行图像二值化；

将二值化后的图像进行边缘检测；

通过霍夫变换检测两个瞳孔所处的圆心位置。

4.根据权利要求1所述的基于人眼定位的单目测距方法，其特征在于，所述结合实际瞳距和摄像头焦距，计算人眼到移动终端屏幕的距离的步骤具体包括：

通过以下公式计算人眼到移动终端屏幕的距离：

；

5.根据权利要求1所述的基于人眼定位的单目测距方法，其特征在于，在进行人脸检测时，若检测不到人脸，则移动终端提示用户保持正确姿势。

6.根据权利要求1所述的基于人眼定位的单目测距方法，其特征在于，计算人眼到移动终端屏幕的距离后，若所述人眼到移动终端屏幕的距离小于预定值，则移动终端提示用户保持与移动终端的距离。

7.一种基于人眼定位的单目测距系统，其特征在于，所述系统包括：

计算模块，用于根据所述瞳孔坐标计算人脸图像中的瞳距，并结合实际瞳距和摄像头焦距，根据三角形相似原理计算人眼到移动终端屏幕的距离。

8.根据权利要求7所述的基于人眼定位的单目测距系统，其特征在于，

所述定位模块具体还包括：

图像二值化模块，用于对所述人脸检测模块处理后的人脸图像设置感兴趣区域，并进行图像二值化；

9.根据权利要求8所述的基于人眼定位的单目测距系统，其特征在于，所述系统还包括第一提醒模块，用于人脸检测模块检测不到人脸图像中的人脸时，向用户发出保持正确姿势的提示。

10.根据权利要求8所述的基于人眼定位的单目测距系统，其特征在于，所述系统还包括第二提醒模块，用于所述计算模块计算得出的人眼到移动终端屏幕距离小于预定值时向用户发出保持与移动终端距离的提示。