CN108304784A - 一种眨眼检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种眨眼检测方法及装置,其中方法包括:每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像;对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置;利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域,将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。该方法利用减运算获取前后帧图像的双眼变化区域,计算量小,延时低,占用资源少,而且对于光线环境不敏感,在各种环境中都能准确提取眨眼时发生的图像变化区域。

Description

一种眨眼检测方法及装置
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种眨眼检测方法及装置。
背景技术
眨眼动作作为人类重要的面部特征,准确识别眨眼动作有着广泛的应用场景,可以根据眨眼动作来辅助判断驾驶员疲劳驾驶,可以根据眨眼动作区分活体和图片等非活体。目前现有的眨眼检测一般采用基于人脸68个landmark点计算眼睛宽高比来判断眨眼,然后与预先设置的阈值进行比较,如果在睁眼闭眼状态切换一次,则认为出现眨眼动作,该方法对landmark的准确率要求很高,但是在实际的各种复杂应用场景,不同光线条件,不同头部姿势时,landmark识别的准确率较低,因此基于此方法计算的眨眼检测准确率不高,而且计算量较大,造成延时较高。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题,提供一种适应各种光线条件,各种场景,不同姿势,不同眼睛大小的实时眨眼检测方法及装置。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:
本发明一方面提供一种眨眼检测方法,包括以下步骤:
步骤1,每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像;
步骤2,对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置;
步骤3,利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域,将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
进一步,所述预设的时间间隔为20~500ms,优选100ms。
进一步,步骤2中采用MTCNN算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
进一步,步骤3包括:
对当前帧图像进行灰度化处理,得到当前帧灰度图像,并将其上一帧灰度图像进行减操作,获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图;
对所述差异图进行二值化处理,并检测差异图的轮廓;
将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
进一步,对所述差异图进行二值化处理后,还包括对二值化后的差异图进行开操作,去除差异图中的噪点。
本发明另一方面提供一种眨眼检测装置,包括:
图像获取模块,用于每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像;
人脸检测模块,用于对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置;
比对判断模块,用于利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域,将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
进一步,所述人脸检测模块采用MTCNN算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
进一步,所述比对判断模块具体用于:
差异图获取模块,用于对当前帧图像进行灰度化处理,得到当前帧灰度图像,并将其上一帧灰度图像进行减操作,获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图;
轮廓检测模块,用于对所述差异图进行二值化处理,并检测差异图的轮廓;
眨眼判定模块,将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
进一步,所述轮廓检测模块,还用于在对所述差异图进行二值化处理后,对差异图进行开操作,去除差异图中的噪点。
本发明的有益效果是:
1.该方法只需要对图像进行灰度化,减运算,二值化,开运算等简单的操作,计算量小,延时低,占用资源少
2.该方法通过前后图像比对计算变化区域,对于光线环境不敏感,在各种环境中都能准确提取眨眼时发生的图像变化区域。
附图说明
图1为本发明提供的一种眨眼检测方法流程示意图;
图2为本发明提供的一种眨眼检测装置结构示意图;
图3为本发明提供的比对判断模块结构示意图。
具体实施方式
以下结合实例对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
本发明一方面提供一种眨眼检测方法,如图1所述,包括以下步骤:
步骤1,每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像;
步骤2,对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置;
步骤3,利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域,将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置(例如,鼻子位置)没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
进一步,所述预设的时间间隔为20~500ms,优选100ms。
进一步,步骤2中采用MTCNN算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。通过MTCNN算法可获取人脸的位置以及人脸landmark的位置,准确率高,速度快。
进一步,步骤3包括:
对当前帧图像进行灰度化处理,得到当前帧灰度图像,并将其上一帧灰度图像进行减操作,获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图;
对所述差异图进行二值化处理,并检测差异图的轮廓;
将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若鼻子位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
进一步,对所述差异图进行二值化处理后,还包括对二值化后的差异图进行开操作,去除差异图中的噪点。
本发明另一方面提供一种眨眼检测装置,如图2所示,包括:
图像获取模块,用于每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像;
人脸检测模块,用于对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置;
比对判断模块,用于利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域,将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置(例如,鼻子位置)没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
进一步,所述人脸检测模块采用MTCNN算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
进一步,所述比对判断模块,如图3所示,包括:
差异图获取模块,用于对当前帧图像进行灰度化处理,得到当前帧灰度图像,并将其上一帧灰度图像进行减操作,获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图;
轮廓检测模块,用于对所述差异图进行二值化处理,并对差异图进行开操作,去除差异图中的噪点,然后检测差异图的轮廓;
眨眼判定模块,将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
该方法只需要对图像进行灰度化,减运算,二值化,开运算等简单的操作,计算量小,延时低,占用资源少;而且该方法通过前后图像比对计算变化区域,对于光线环境不敏感,在各种环境中都能准确提取眨眼时发生的图像变化区域。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种眨眼检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像;
步骤2,对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置;
步骤3,利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域,将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
2.根据权利要求1所述一种眨眼检测方法,其特征在于,所述预设的时间间隔为20~500ms。
3.根据权利要求1所述一种眨眼检测方法,其特征在于,步骤2中采用MTCNN算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
4.根据权利要求1所述一种眨眼检测方法,其特征在于,步骤3包括:
对当前帧图像进行灰度化处理,得到当前帧灰度图像,并将其上一帧灰度图像进行减操作,获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图;
对所述差异图进行二值化处理,并检测差异图的轮廓;
将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
5.根据权利要求4所述一种眨眼检测方法,其特征在于,对所述差异图进行二值化处理后,还包括对二值化后的差异图进行开操作,去除差异图中的噪点。
6.一种眨眼检测装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于每经过预设的时间间隔提取一帧由图像采集装置采集的图像;
人脸检测模块,用于对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置;
比对判断模块,用于利用当前帧图像与上一帧图像相减获取人脸图像变化区域,将图像变化区域与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
7.根据权利要求6所述一种眨眼检测装置,其特征在于,所述预设的时间间隔为20~500ms。
8.根据权利要求6所述一种眨眼检测装置,其特征在于,所述人脸检测模块采用MTCNN算法对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置。
9.根据权利要求6所述一种眨眼检测装置,其特征在于,所述比对判断模块包括:
差异图获取模块,用于对当前帧图像进行灰度化处理,得到当前帧灰度图像,并将其上一帧灰度图像进行减操作,获取当前帧灰度图像与上一帧灰度图像的差异图;
轮廓检测模块,用于对所述差异图进行二值化处理,并检测差异图的轮廓;
眨眼判定模块,将差异图的轮廓与当前帧图像的人脸检测区域以及人脸landmark位置进行比对,若标定位置没有变化而双眼区域出现变化,则认为发生一次眨眼动作。
10.根据权利要求9所述一种眨眼检测装置,其特征在于,所述轮廓检测模块,还用于在对所述差异图进行二值化处理后,对差异图进行开操作,去除差异图中的噪点。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111913873A (zh) * 2020-06-17 2020-11-10 浙江数链科技有限公司 图片校验方法、装置、系统和计算机可读存储介质
CN113283318A (zh) * 2021-05-13 2021-08-20 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102799277A (zh) * 2012-07-26 2012-11-28 深圳先进技术研究院 一种基于眨眼动作的人机交互方法及系统
CN103514440A (zh) * 2012-06-26 2014-01-15 谷歌公司 面部识别
CN104318237A (zh) * 2014-10-28 2015-01-28 厦门大学 基于人脸识别的疲劳驾驶预警方法
WO2015139231A1 (en) * 2014-03-19 2015-09-24 Intel Corporation Facial expression and/or interaction driven avatar apparatus and method
CN105117681A (zh) * 2015-06-29 2015-12-02 电子科技大学 基于安卓的多特征疲劳实时检测方法
CN105184277A (zh) * 2015-09-29 2015-12-23 杨晴虹 活体人脸识别方法以及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103514440A (zh) * 2012-06-26 2014-01-15 谷歌公司 面部识别
CN102799277A (zh) * 2012-07-26 2012-11-28 深圳先进技术研究院 一种基于眨眼动作的人机交互方法及系统
WO2015139231A1 (en) * 2014-03-19 2015-09-24 Intel Corporation Facial expression and/or interaction driven avatar apparatus and method
CN104318237A (zh) * 2014-10-28 2015-01-28 厦门大学 基于人脸识别的疲劳驾驶预警方法
CN105117681A (zh) * 2015-06-29 2015-12-02 电子科技大学 基于安卓的多特征疲劳实时检测方法
CN105184277A (zh) * 2015-09-29 2015-12-23 杨晴虹 活体人脸识别方法以及装置

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
T.N. BHASKAR等: "Blink Detection and Eye Tracking for Eye Localization", 《TENCON 2003. CONFERENCE ON CONVERGENT TECHNOLOGIES FOR ASIA-PACIFIC REGION》 *
常胜江等: "人眼检测技术研究进展", 《数据采集与处理》 *
武照敏: "基于眨眼动作的低成本人机交互系统研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
牛慧萍: "基于DSP的人眼状态信息检测系统的研究和设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
蒋宇婷等: "基于LabVIEW的电脑使用疲劳预警系统设计", 《测控技术》 *
马文芹: "基于局部特征的人脸识别身份验证系统", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111913873A (zh) * 2020-06-17 2020-11-10 浙江数链科技有限公司 图片校验方法、装置、系统和计算机可读存储介质
CN113283318A (zh) * 2021-05-13 2021-08-20 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

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