CN106529423A - 一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法 - Google Patents

一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106529423A
CN106529423A CN201610917415.4A CN201610917415A CN106529423A CN 106529423 A CN106529423 A CN 106529423A CN 201610917415 A CN201610917415 A CN 201610917415A CN 106529423 A CN106529423 A CN 106529423A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
control module
energy bar
android system
human eye
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610917415.4A
Other languages
English (en)
Inventor
许冉冉
刘建坤
刘传胜
沈小厚
彭立强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hu Yu Medical Technology (shanghai) Co Ltd
Original Assignee
Hu Yu Medical Technology (shanghai) Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hu Yu Medical Technology (shanghai) Co Ltd filed Critical Hu Yu Medical Technology (shanghai) Co Ltd
Priority to CN201610917415.4A priority Critical patent/CN106529423A/zh
Publication of CN106529423A publication Critical patent/CN106529423A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/44Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/193Preprocessing; Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30041Eye; Retina; Ophthalmic
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168Image quality inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法,该方法在能量条人眼测距装置上实现,能量条人眼测距装置包括壳体、摄像模块、控制模块、显示模块、触摸屏、安卓系统,该基于安卓系统的能量条人眼测距方法通过对人眼图像分析,无须增加其他辅助模块即可完成测距,测距系统简单,造价低,且测试简单方便,准确度高。

Description

一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法
技术领域
本发明属于医疗图像处理领域,特别涉及到一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法。
背景技术
手持视力筛查仪的技术原理与检眼镜的原理类似,通过红外光在视网膜反射到瞳孔上的光斑大小确定人眼的视力情况,而红外发光体与人眼的距离有特定的要求,为1m(+-)5cm,常用的人眼测距方法有超声测距,近红外测距,由于这些方法均需要设置辅助模块才能完成测距,不仅测距系统复杂,而且造价高,维护成本高。鉴于上述缺陷,实有必要设计一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于:提供一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法,来解决设置有辅助模块的测距设备系统复杂,成本高的问题。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案是:一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法,该方法在能量条人眼测距装置上实现,能量条人眼测距装置包括壳体、摄像模块、控制模块、显示模块、触摸屏、安卓系统,所述的摄像模块、控制模块、显示模块、触摸屏均与壳体固连,所述的控制模块分别与摄像模块、显示模块、触摸屏电相连,所述的安卓系统写入控制模块内,该能量条人眼测距方法包括以下步骤:
步骤1):开机,安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块;
步骤2):手持并移动壳体,保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上;
步骤3):点击触摸屏上的“开始”按钮,开始检测;
步骤4):设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像,并将光信号转换为电信号;
步骤5):步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取;
步骤6):图像信号处理器先对数据进行处理,生成yuv数据,再将yuv数据上传到应用层;
步骤7):应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据,并将yuv图像数据转化成灰度图;
步骤8):对灰度图像数据进行自适应二值化处理;
步骤9):在二值化处理后的图像上查找连通域,作为待判断轮廓;
步骤10):将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓,所述的设定条件如下:圆形度为0.95-1,面积为12.5mm2-63.6mm2,轮廓间距为40mm-80mm;
步骤11):将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域;
步骤12):对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法,确定瞳孔位置;
步骤13):根据步骤12)确定的瞳孔位置,计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据,进行多边形逼近,求得半径,圆心,以及重心计算;
步骤14):根据步骤13)计算得到的半径,圆心和重心点,确定瞳孔的外接矩形;
步骤15):对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算,所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算,对二差计算后的结果进行累加,得出清晰度的值;
步骤16):设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能,以固定的频率获取固定帧率的图像数据,每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15),从而得到每一帧图像的清晰度值,在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置;
步骤17):前后移动壳体,当清晰度值达到最大时,即表示当前位置距离瞳孔位置为1米,从而完成人眼测距。
有益效果:该基于安卓系统的能量条人眼测距方法通过对人眼图像分析,无须增加其他辅助模块即可完成测距,测距系统简单,造价低,且测试简单方便,准确度高。
附图说明
图1示出本发明流程图
图2示出本发明能量条人眼测距装置结构示意图
壳体 1 摄像模块 2
控制模块 3 显示模块 4
触摸屏 5 安卓系统(图中未画出)
具体实施方式
实施例1
如图1、图2所示,一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法,该方法在能量条人眼测距装置上实现,能量条人眼测距装置包括壳体1、摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5、安卓系统,所述的摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5均与壳体1固连,所述的控制模块3分别与摄像模块2、显示模块3、触摸屏4电相连,所述的安卓系统写入控制模块3内,该能量条人眼测距方法包括以下步骤:
步骤1):开机,安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块;
步骤2):手持并移动壳体,保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上;
步骤3):点击触摸屏上的“开始”按钮,开始检测;
步骤4):设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像,并将光信号转换为电信号;
步骤5):步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取;
步骤6):图像信号处理器先对数据进行处理,生成yuv数据,再将yuv数据上传到应用层;
步骤7):应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据,并将yuv图像数据转化成灰度图;
步骤8):对灰度图像数据进行自适应二值化处理;
步骤9):在二值化处理后的图像上查找连通域,作为待判断轮廓;
步骤10):将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓,所述的设定条件如下:圆形度为1,面积为63.6mm2,轮廓间距为80mm;
步骤11):将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域;
步骤12):对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法,确定瞳孔位置;
步骤13):根据步骤12)确定的瞳孔位置,计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据,进行多边形逼近,求得半径,圆心,以及重心计算;
步骤14):根据步骤13)计算得到的半径,圆心和重心点,确定瞳孔的外接矩形;
步骤15):对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算,所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算,对二差计算后的结果进行累加,得出清晰度的值;
步骤16):设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能,以固定的频率获取固定帧率的图像数据,每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15),从而得到每一帧图像的清晰度值,在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置;
步骤17):前后移动壳体,当清晰度值达到最大时,即表示当前位置距离瞳孔位置为1米,从而完成人眼测距。
实施例2
如图1、图2所示,一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法,该方法在能量条人眼测距装置上实现,能量条人眼测距装置包括壳体1、摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5、安卓系统,所述的摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5均与壳体1固连,所述的控制模块3分别与摄像模块2、显示模块3、触摸屏4电相连,所述的安卓系统写入控制模块3内,该能量条人眼测距方法包括以下步骤:
步骤1):开机,安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块;
步骤2):手持并移动壳体,保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上;
步骤3):点击触摸屏上的“开始”按钮,开始检测;
步骤4):设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像,并将光信号转换为电信号;
步骤5):步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取;
步骤6):图像信号处理器先对数据进行处理,生成yuv数据,再将yuv数据上传到应用层;
步骤7):应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据,并将yuv图像数据转化成灰度图;
步骤8):对灰度图像数据进行自适应二值化处理;
步骤9):在二值化处理后的图像上查找连通域,作为待判断轮廓;
步骤10):将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓,所述的设定条件如下:圆形度为0.95,面积为12.5mm2,轮廓间距为40mm;
步骤11):将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域;
步骤12):对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法,确定瞳孔位置;
步骤13):根据步骤12)确定的瞳孔位置,计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据,进行多边形逼近,求得半径,圆心,以及重心计算;
步骤14):根据步骤13)计算得到的半径,圆心和重心点,确定瞳孔的外接矩形;
步骤15):对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算,所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算,对二差计算后的结果进行累加,得出清晰度的值;
步骤16):设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能,以固定的频率获取固定帧率的图像数据,每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15),从而得到每一帧图像的清晰度值,在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置;
步骤17):前后移动壳体,当清晰度值达到最大时,即表示当前位置距离瞳孔位置为1米,从而完成人眼测距。
实施例3
如图1、图2所示,一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法,该方法在能量条人眼测距装置上实现,能量条人眼测距装置包括壳体1、摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5、安卓系统,所述的摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5均与壳体1固连,所述的控制模块3分别与摄像模块2、显示模块3、触摸屏4电相连,所述的安卓系统写入控制模块3内,该能量条人眼测距方法包括以下步骤:
步骤1):开机,安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块;
步骤2):手持并移动壳体,保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上;
步骤3):点击触摸屏上的“开始”按钮,开始检测;
步骤4):设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像,并将光信号转换为电信号;
步骤5):步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取;
步骤6):图像信号处理器先对数据进行处理,生成yuv数据,再将yuv数据上传到应用层;
步骤7):应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据,并将yuv图像数据转化成灰度图;
步骤8):对灰度图像数据进行自适应二值化处理;
步骤9):在二值化处理后的图像上查找连通域,作为待判断轮廓;
步骤10):将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓,所述的设定条件如下:圆形度为0.97,面积为38mm2,轮廓间距为60mm;
步骤11):将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域;
步骤12):对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法,确定瞳孔位置;
步骤13):根据步骤12)确定的瞳孔位置,计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据,进行多边形逼近,求得半径,圆心,以及重心计算;
步骤14):根据步骤13)计算得到的半径,圆心和重心点,确定瞳孔的外接矩形;
步骤15):对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算,所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算,对二差计算后的结果进行累加,得出清晰度的值;
步骤16):设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能,以固定的频率获取固定帧率的图像数据,每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15),从而得到每一帧图像的清晰度值,在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置;
步骤17):前后移动壳体,当清晰度值达到最大时,即表示当前位置距离瞳孔位置为1米,从而完成人眼测距。
本发明不局限于上述具体的实施方式,本领域的普通技术人员从上述构思出发,不经过创造性的劳动,所做出的种种变换,均落在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法,该方法在能量条人眼测距装置上实现,能量条人眼测距装置包括壳体、摄像模块、控制模块、显示模块、触摸屏、安卓系统,所述的摄像模块、控制模块、显示模块、触摸屏均与壳体固连,所述的控制模块分别与摄像模块、显示模块、触摸屏电相连,所述的安卓系统写入控制模块内,其特征在于,该能量条人眼测距方法包括以下步骤:
步骤1):开机,安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块;
步骤2):手持并移动壳体,保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上;
步骤3):点击触摸屏上的“开始”按钮,开始检测;
步骤4):设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像,并将光信号转换为电信号;
步骤5):步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取;
步骤6):图像信号处理器先对数据进行处理,生成yuv数据,再将yuv数据上传到应用层;
步骤7):应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据,并将yuv图像数据转化成灰度图;
步骤8):对灰度图像数据进行自适应二值化处理;
步骤9):在二值化处理后的图像上查找连通域,作为待判断轮廓;
步骤10):将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓,所述的设定条件如下:圆形度为0.95-1,面积为12.5mm2-63.6mm2,轮廓间距为40mm-80mm;
步骤11):将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域;
步骤12):对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法,确定瞳孔位置;
步骤13):根据步骤12)确定的瞳孔位置,计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据,进行多边形逼近,求得半径,圆心,以及重心计算;
步骤14):根据步骤13)计算得到的半径,圆心和重心点,确定瞳孔的外接矩形;
步骤15):对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算,所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算,对二差计算后的结果进行累加,得出清晰度的值;
步骤16):设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能,以固定的频率获取固定帧率的图像数据,每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15),从而得到每一帧图像的清晰度值,在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置;
步骤17):前后移动壳体,当清晰度值达到最大时,即表示当前位置距离瞳孔位置为1米,从而完成人眼测距。
CN201610917415.4A 2016-10-20 2016-10-20 一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法 Pending CN106529423A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610917415.4A CN106529423A (zh) 2016-10-20 2016-10-20 一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610917415.4A CN106529423A (zh) 2016-10-20 2016-10-20 一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106529423A true CN106529423A (zh) 2017-03-22

Family

ID=58332914

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610917415.4A Pending CN106529423A (zh) 2016-10-20 2016-10-20 一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106529423A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108460807A (zh) * 2018-03-03 2018-08-28 杨明 散光度即时测量方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020033896A1 (en) * 2000-09-18 2002-03-21 Kouichi Hatano Iris identifying apparatus
CN101116609A (zh) * 2007-08-30 2008-02-06 中国科学技术大学 扫描式自动变焦虹膜图像采集系统及采集方法
CN103366157A (zh) * 2013-05-03 2013-10-23 马建 一种人眼视线距离的判断方法
US20140044318A1 (en) * 2012-08-10 2014-02-13 EyeVerify LLC Spoof Detection for Biometric Authentication
CN105389574A (zh) * 2015-12-25 2016-03-09 成都品果科技有限公司 一种检测图片中人眼虹膜的方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020033896A1 (en) * 2000-09-18 2002-03-21 Kouichi Hatano Iris identifying apparatus
CN101116609A (zh) * 2007-08-30 2008-02-06 中国科学技术大学 扫描式自动变焦虹膜图像采集系统及采集方法
US20140044318A1 (en) * 2012-08-10 2014-02-13 EyeVerify LLC Spoof Detection for Biometric Authentication
CN103366157A (zh) * 2013-05-03 2013-10-23 马建 一种人眼视线距离的判断方法
CN105389574A (zh) * 2015-12-25 2016-03-09 成都品果科技有限公司 一种检测图片中人眼虹膜的方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108460807A (zh) * 2018-03-03 2018-08-28 杨明 散光度即时测量方法
CN108460807B (zh) * 2018-03-03 2019-04-02 六安同辉智能科技有限公司 用户散光度即时测量平台

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10496163B2 (en) Eye and head tracking
CN104780834B (zh) 生物体信息计测装置及使用该装置的输入装置
CN101209207B (zh) 睑检测装置以及睑检测方法
CN103595912B (zh) 局部缩放的成像方法和装置
WO2011105004A1 (ja) 瞳孔検出装置及び瞳孔検出方法
EP2360641B1 (en) Image processing method and image processing device
JP2000082147A (ja) ヒトの顔を検出する方法および装置、ならびに観察者トラッキングディスプレイ
KR101255219B1 (ko) 시선 추적 방법 및 이를 적용한 장치
CN106572304A (zh) 基于眨眼检测的智能手机拍照系统和方法
CN106264444A (zh) 一种高鲁棒性的人眼屈光度检测方法
EP1587414B1 (en) A pupilometer
CN109634431B (zh) 无介质浮空投影视觉追踪互动系统
JP2012065997A (ja) 視線推定装置
JP2007029333A (ja) 眼部情報処理システム、眼部情報処理方法、眼部情報処理プログラムおよび撮影用アタッチメント
CN109614909B (zh) 一种扩展采集距离的虹膜采集设备与方法
JPH09167049A (ja) コンソール用視線入力装置
CN106529423A (zh) 一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法
JPH0953917A (ja) 車両用視線方向計測装置
CN105787435A (zh) 一种用于虹膜采集的指示方法和装置
US20150173611A1 (en) Ophthalmic apparatus, and treatment site measuring method for the apparatus
JP2019033971A (ja) 内視鏡装置
JPH1044824A (ja) 車両運転者の開閉眼判定装置
CN106491073A (zh) 一种快速高鲁棒性的人眼瞳孔检测方法
CN115359548A (zh) 一种手持式智能瞳孔检测装置及检测方法
JP4151624B2 (ja) 瞳孔検出装置、虹彩認証装置及び瞳孔検出方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20170322

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication