RU2390844C2 - Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации - Google Patents

Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации Download PDF

Info

Publication number
RU2390844C2
RU2390844C2 RU2007139163/09A RU2007139163A RU2390844C2 RU 2390844 C2 RU2390844 C2 RU 2390844C2 RU 2007139163/09 A RU2007139163/09 A RU 2007139163/09A RU 2007139163 A RU2007139163 A RU 2007139163A RU 2390844 C2 RU2390844 C2 RU 2390844C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
eye
group
outputs
inputs
ram
Prior art date
Application number
RU2007139163/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2007139163A (ru
Inventor
Сергей Юрьевич Мирошниченко (RU)
Сергей Юрьевич Мирошниченко
Виталий Семенович Титов (RU)
Виталий Семенович Титов
Максим Игоревич Труфанов (RU)
Максим Игоревич Труфанов
Григорий Юрьевич Акульшин (RU)
Григорий Юрьевич Акульшин
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Курский государственный технический университет
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 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Курский государственный технический университет filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Курский государственный технический университет
Priority to RU2007139163/09A priority Critical patent/RU2390844C2/ru
Publication of RU2007139163A publication Critical patent/RU2007139163A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2390844C2 publication Critical patent/RU2390844C2/ru

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в автоматизированных диагностирующих зрение комплексах, в цифровых фотоаппаратах для исключения портретных фотографий с закрытыми глазами, для решения других практических задач. Техническим результатом является повышение точности распознавания глаз человека на изображении и повышение универсальности способа за счет использования общего описания глаза. В способе распознавания глаз вычисляют значения признаков для распознавания глаз, инвариантных к сдвигу, повороту и изменению масштаба, определяют значения сокращенного набора признаков для предварительной классификации объектов, диапазон значений признаков для распознавания открытых и закрытых глаз, обнаруживают и распознают состояние глаза при помощи указанных наборов признаков. Устройство для распознавания глаз содержит блок распознавания контуров глаза, контроллер шины, микропроцессор, ОЗУ для хранения промежуточных результатов обработки изображения, блок определения состояния глаза, блок определения положения глаза. Устройство позволяет находить глаза человека или группы людей на цифровом изображении вне зависимости от положения человека в плоскости кадра (инвариантен к сдвигу, повороту изображения лица в плоскости кадра), а также оно нечувствительно к изменению расстояния до человека и, как следствие, к изменению масштаба глаз на изображении; обеспечивается достоверное распознавание при линейных размерах глаза в 40 и более точек. 2 н.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано для обнаружения и распознавания глаз на изображении в автоматизированных диагностирующих зрение комплексах, в системах идентификации, в цифровых фотоаппаратах, при решении других практических задач, связанных с анализом изображения лица, глаз и зрачков человека.
Известен способ распознавания объектов, например, лица человека (или глаз человека), базирующийся на выделении и анализе характерных черт лица - глаз, бровей, носа, рта и т.п. (патент США №5710833 от 20.01.1998).
Недостатками способа являются большие временные и вычислительные затраты на распознавание глаз, высокая стоимость оборудования, необходимого для реализации способа, а также высокие требования к оптическому датчику, равномерности и монохромности освещения объекта распознавания.
Известен способ распознавания объектов (патент РФ №2191431, опубл. 27.09.2001 г.), предусматривающий предварительное приведение изображения распознаваемого объекта к стандартному виду посредством изменения масштаба, поворота, центрирования, вписания изображения распознаваемого объекта в прямоугольник и последующего наложения на изображение распознаваемого объекта изображения шаблона, хранящегося в памяти компьютера.
Недостатком данного способа является недостаточно высокая точность распознавания, вызванная погрешностями при совмещении контурного изображения шаблона и распознаваемого изображения и потерей части информации вследствие преобразования изображений к контурному описанию.
Наиболее близким к предлагаемому является способ детекции глаз водителя (патент США 6130617 от 10.10.00), согласно которому бинаризуют изображение лица водителя, полученное с ПЗС-камеры, выделяют две области, предположительно содержащие изображения пары глаз на бинаризованном изображении, обнаруживают нос, находящийся между областями глаз, подтверждают обнаружение глаз путем определения наименьшего равнобедренного треугольника, вершинами которого являются нос и центры областей, предположительно содержащих изображения глаз.
Недостатком способа является обязательное присутствие обоих глаз и носа на изображении, что исключает применение способа для задач распознавания глаза по изображению небольшой части лица.
Известно устройство детектирования глаза в реальном времени при различном освещении (патент США 7206435 от 17.04.07), принцип работы которого заключается в освещении глаза различным светом и последующем анализе изображений.
Недостатком устройства является необходимость использования дополнительного оборудования, обеспечивающего освещение глаза, и невозможность распознавания глаза на ранее полученных изображениях при неизвестных параметрах освещения.
Наиболее близким является устройство обнаружения глаза (патент США 7130453 от 31.10.06), обеспечивающее распознавание глаза на изображении в близком инфракрасном диапазоне, содержащее блок коррекции яркости изображения, блок вычисления градиента яркости изображения и блок сопоставления шаблона глаза с градиентным изображением (блок распознавания контуров глаза).
Недостатком устройства является невозможность применения устройства для распознавания глаз на изображениях, полученных в видимом диапазоне длин волн, а также необходимость использования большого количества шаблонов глаз при распознавании, что снижает скорость распознавания.
Технической задачей изобретения является повышение точности распознавания глаз человека на изображении и повышение универсальности способа за счет использования общего описания глаза.
Задача решается тем, что в известный способ введены вычисление значений признаков для распознавания глаз, инвариантных к сдвигу, повороту и изменению масштаба, определение значений сокращенного набора признаков для предварительной классификации объектов, определение диапазона значений признаков для распознавания открытых и закрытых глаз, обнаружение и распознавание состояния глаза при помощи указанных наборов признаков.
Техническая задача решается тем, что в известное устройство, содержащее блок распознавания контуров глаза, были введены контроллер шины (КШ), микропроцессор (МП), ОЗУ для хранения промежуточных результатов обработки изображения, блок определения состояния глаза, блок определения положения глаза, причем первая группа входов-выходов котроллера шины соединена с шиной для получения данных с ЭВМ, вторая группа входов-выходов котроллера шины соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ, третья группа входов-выходов котроллера шины соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ, первый выход контроллера шины соединен с первым входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ (чтение/запись), второй выход контроллера шины соединен с первым входом микропроцессора для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов микропроцессора соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов микропроцессора соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ, первый выход микропроцессора соединен с первым входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход микропроцессора соединен с первым входом блока распознавания контуров глаза для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов блока распознавания контуров глаза соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов блока распознавания контуров глаза соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход блока распознавания контуров глаза соединен с первым входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход блока распознавания контуров глаза соединен с первым входом блока определения состояния глаза для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов блока определения состояния глаза соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов блока определения состояния глаза соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход блока определения состояния глаза соединен с первым входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход блока распознавания контуров глаза соединен с первым входом блока определения состояния глаза для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов блока определения состояния глаза соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов блока определения состояния глаза соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход блока определения состояния глаза соединен с первым входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход блока определения состояния глаза соединен с первым входом блока определения положения глаза для передачи управляющего сигнала, первая группа входов-выходов блока определения положения глаза соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ для передачи и получения данных, вторая группа входов-выходов блока определения положения глаза соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ для получения и передачи адреса, первый выход блока определения положения глаза соединен с первым входом ОЗУ для управления режимом работы ОЗУ, второй выход блока определения положения глаза соединен с первым входом контроллера шины для передачи сигнала окончания обработки изображения.
Изобретение может быть использовано для распознавания глаз на изображении в автоматизированных диагностирующих зрение комплексах, в цифровых фотоаппаратах и для решения других практических задач, связанных с анализом изображений глаза, и соответствует критерию «промышленная применимость».
Сущность способа распознавания глаз на цифровом изображении поясняется чертежами, где на фиг.1 показан обобщенный алгоритм распознавания глаз на цифровом изображении, на фиг.2 - структурная схема устройства распознавания глаз на изображении.
Устройство содержит (фиг.2) КШ 1, ОЗУ 2, микропроцессор 3, блок распознавания контуров глаза 4, блок определения состояния глаза 5, блок определения положения глаза 6, причем первая группа входов-выходов КШ 1 соединена с шиной для получения данных с ЭВМ, вторая группа входов-выходов КШ 1 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, третья группа входов-выходов КШ 1 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход КШ 1 соединен с первым входом ОЗУ 2, второй выход КШ 1 соединен с первым входом микропроцессора 3, первая группа входов-выходов микропроцессора 3 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, вторая группа входов-выходов микропроцессора 3 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход микропроцессора 3 соединен с первым входом ОЗУ 2, второй выход микропроцессора 3 соединен с первым входом блока распознавания контуров глаза 4, первая группа входов-выходов блока распознавания контуров глаза 4 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, вторая группа входов-выходов блока распознавания контуров глаза 4 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход блока распознавания контуров глаза 4 соединен с первым входом ОЗУ 2, второй выход блока распознавания контуров глаза 4 соединен с первым входом блока определения состояния глаза 5, первая группа входов-выходов блока определения состояния глаза 5 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, вторая группа входов-выходов блока определения состояния глаза 5 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход блока определения состояния глаза 5 соединен с первым входом ОЗУ 2, второй выход блока определения состояния глаза 5 соединен с первым входом блока определения положения глаза 6, первая группа входов-выходов блока определения положения глаза 6 соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ 2, вторая группа входов-выходов блока определения положения глаза 6 соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ 2, первый выход блока определения положения глаза 6 соединен с первым входом ОЗУ 2, второй выход блока определения положения глаза соединен с первым входом КШ 1.
КШ 1 предназначен для управления обменом данными между ЭВМ и устройством распознавания глаза на изображении.
ОЗУ 2 предназначено для хранения данных, используемых в микропроцессоре 3, блоке распознавания контуров глаза 4, блоке определения состояния глаза 5, блоке определения положения глаза 6 для обработки.
Микропроцессор 3 предназначен для выполнения процедуры построения векторного контурного описания изображения, а также предварительной классификации контуров объектов изображения.
Блок распознавания контуров глаза 4 предназначен для выполнения процедуры распознавания контуров глаз на изображении.
Блок определения состояния глаза 5 предназначен для выполнения процедуры определения состояния (открыты, закрыты) глаз на изображении.
Блок определения положения глаза 6 предназначен для выполнения процедуры определения положения (координат) глаз на изображении.
Способ распознавания глаза на изображении заключается в вычислении значений признаков для распознавания глаз, инвариантных к сдвигу, повороту и изменению масштаба, определении значений сокращенного набора признаков для предварительной классификации объектов, определении диапазона значений признаков для распознавания открытых и закрытых глаз, обнаружении и распознавании состояния глаза при помощи указанных наборов признаков.
На первом этапе получают контурное описание полутонового изображения
Figure 00000001
,
где FED(·) - функция формирования контурного описания изображения, затем, для снижения вычислительной сложности процедуры распознавания, происходит исключение из рассмотрения тех контуров, которые заведомо не являются информативными. Для предварительной классификации используется сокращенный набор признаков объектов, вычисление значений которых не требует существенных временных затрат.
Признаки, используемые для предварительной классификации, инвариантны к сдвигу, повороту и масштабированию распознаваемого объекта. Для предварительной классификации контуров сi множества С используются следующие признаки:
- отношение сторон δwi описанного вокруг контура прямоугольника
Figure 00000002
где
Figure 00000003
,
Figure 00000004
- ширина и высота описанного прямоугольника;
- относительные линейные размеры δsi контура
Figure 00000005
где K×N - размеры исходного полутонового изображения;
- относительное расстояние δmi центра масс
Figure 00000006
контура
Figure 00000007
от центра описанного прямоугольника
Figure 00000008
Figure 00000009
Figure 00000010
Figure 00000011
Для каждого из признаков 〈δwi, δs, δmi〉 эмпирически определены диапазоны допустимых значений [δwmin, δwmax], [δsmin, δsmax], [δmmin, δmmax] соответственно.
Из множества С исключают все контуры, для которых хотя бы одно из значений признаков (1-3) не попадает в допустимый диапазон
С=С\{ci:(δwi∉[δwmin, δwmax])∨(δsi∉[δsmin, δsmax])∨(δmi∉[δmmin, δmmax])}.
После исключения неинформативных контуров выполняется распознавание, основанное на использовании следующих признаков.
1. Среднее относительное расстояние
Figure 00000012
от центра масс mi контура ci до каждой его точки
Figure 00000013
2. Относительный горизонтальный
Figure 00000014
и вертикальный
Figure 00000015
моменты инерции
Figure 00000016
где
Figure 00000017
- смещенный момент инерции;
Figure 00000018
,
Figure 00000019
- горизонтальный и вертикальный моменты инерции соответственно.
3. Сумма частот
Figure 00000020
верхней части гистограммы
Figure 00000021
участка исходного изображения f(x, у), ограниченного прямоугольником
Figure 00000022
Figure 00000023
где Te - нижняя граница исследуемой области гистограммы
Figure 00000024
, выбираемая эмпирически; fmax - максимальное значение яркости изображения f(x, у).
Описанные ранее признаки (5) и (6) позволяют выделить объекты, схожие по форме с закрытым и открытым глазом. Признак (7) используют для принятия решения о том, является ли глаз открытым или закрытым в случае частичного перекрытия диапазонов значений признаков (5) и (6).
Для каждого из признаков
Figure 00000025
определяют диапазоны значений
Figure 00000026
Figure 00000027
соответствующие открытым и закрытым глазам.
По каждому из признаков
Figure 00000028
формируются оценки
Figure 00000029
Figure 00000030
принадлежности диапазонам (8) и (9), соответственно.
Решающие правила для классификации контура ci записываются следующим образом
Figure 00000031
Figure 00000032
где Feo(ci) - функционал принадлежности контура сi к классу открытых глаз, Fec(ci) - к классу закрытых глаз.
С помощью формул (12, 13) формируется множество
Figure 00000033
контуров, принадлежащих к классам открытых или закрытых глаз
Figure 00000034
Figure 00000035
где oi - состояние глаза, описываемого контуром ci (0 - открыт, 1 - закрыт), Teo, Tec - пороговые значения, выбираемые эмпирически.
Далее производится определение положения глаз на изображении. На данном этапе выполняется преобразование множества
Figure 00000033
в итоговое множество Е. Для этого каждый элемент
Figure 00000036
множества
Figure 00000037
дополняется информацией о положении глаза на изображении
Figure 00000038
и смещенным моментом инерции
Figure 00000039
(13), который определяет позицию глаза (левый/правый)
Figure 00000040
Положение глаза pi, описываемого контуром ci, определяется как центр масс mi (13) данного контура.
Элементы ei, ej множества
Figure 00000033
, имеющие наименьшее расстояние между центрами масс
Figure 00000041
и разные знаки смещенных моментов инерции
Figure 00000042
,
Figure 00000043
,
Figure 00000044
объединяются в пару, которая соответствует положению лица одного человека
Figure 00000045
Контуры ci, которым не удалось найти пару с помощью критериев (15, 16), преобразуют следующим образом
Figure 00000046
В результате множество
Figure 00000033
преобразуется в результирующее множество
Figure 00000047
.
Устройство работает следующим образом.
Цифровое изображение с ЭВМ поступает на первую группу входов-выходов КШ 1, после чего на первом выходе КШ 1 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи информации, на второй группе входов-выходов КШ 1 формируются данные для передачи на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на третьей группе входов-выходов КШ 1 формируется адрес данных, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе КШ 1 формируется управляющий сигнал, поступая на первый вход микропроцессора 3, разрешающий его работу. В результате в ОЗУ 2 находится текущий кадр изображения.
Микропроцессор 3 на первом выходе формирует управляющий сигнал, поступающий на первый вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим чтения. Блок фильтрации 3 на первую группу входов-выходов принимает данные, поступающие через первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на вторую группу входов-выходов принимает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Микропроцессор 3 обрабатывает поступившие данные в соответствии с формулами (1), (2), (3), (4), в результате чего формируется векторное контурное описание изображения.
По окончании выполнения процедуры построения векторного контурного описания изображения на первом выходе микропроцессора 3 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи, через первую группу входов-выходов микропроцессора 3 результаты поступают на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов микропроцессора формируется адрес, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе микропроцессора 3 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход блока распознавания контуров глаза 4 и разрешающий его работу.
Блок распознавания контуров глаза 4 через первый выход отправляет управляющий сигнал на первый вход ОЗУ 2, переводящий его в режим чтения. Блок распознавания контуров на первую группу входов-выходов принимает данные, поступающие через первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов получает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные по формулам (5), (6), (7), обрабатываются для распознавания контуров глаз.
После этого на первом выходе блока распознавания контуров глаза 4 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи, через первую группу входов-выходов блока распознавания контуров глаза 4 результаты поступают на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов блока распознавания контуров глаза 4 формируется адрес, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе блока распознавания контуров глаза 4 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход блока определения состояния глаза 5 и разрешающий его работу.
Блок определения состояния глаза 5 через первый выход отправляет управляющий сигнал на первый вход ОЗУ 2, переводящий его в режим чтения. Блок определения состояния глаза через первую группу входов-выходов получает данные, поступающие через группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов получает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные по формулам (8)-(13), обрабатываются процедурой определения состояния глаз.
По окончанию работы блока определения состояния глаза 5 на его первом выходе формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи, через первую группу входов-выходов блока определения состояния глаза 5 результаты поступают на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов блока определения состояния глаза 5 формируется адрес, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе блока определения состояния глаза 5 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход блока определения положения глаза 6 и разрешающий его работу.
Блок определения положения глаза 6 через первый выход отправляет управляющий сигнал на первый вход ОЗУ 2, переводящий его в режим чтения. Блок определения положения глаза через первую группу входов-выходов получает данные, поступающие через группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов получает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные по формулам (14)-(18), обрабатываются процедурой определения положения глаза.
По окончании обработки на первом выходе блока определения положения глаза 6 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход ОЗУ 2 и переводящий его в режим записи, через первую группу входов-выходов блока определения положения глаза 6 результаты поступают на первую группу входов-выходов ОЗУ 2, на второй группе входов-выходов блока определения положения глаза 6 формируется адрес, поступающий на вторую группу входов-выходов ОЗУ 2, на втором выходе блока определения положения глаза 6 формируется управляющий сигнал, поступающий на первый вход КШ 1 и информирующий об окончании обработки изображения.
КШ 1 через первый выход отправляет управляющий сигнал на первый вход ОЗУ 2, переводящий его в режим чтения. КШ 1 на первую группу входов-выходов принимает данные, поступающие через первую группу входов-выходов КШ 1, на вторую группу входов-выходов принимает адрес, поступающий через вторую группу входов-выходов ОЗУ 2. Поступившие данные через первую группу входов-выходов КШ 1 поступают в ЭВМ.
Блок распознавания контуров глаза 4, блок определения состояния глаза 5, блок определения положения глаза 6 реализуют на программируемых интегральных схемах средней и большой степени интеграции серий Spartan или Virtex (производитель - Xilinx). В качестве микропроцессора 3 может быть использована микроЭВМ или цифровой сигнальный процессор, работающие на тактовой частоте не менее 600 МГц. Контроллер шины 1 реализуют на специализированных микросхемах, широко выпускаемых зарубежной промышленностью. ОЗУ 2 реализуют на микросхемах динамической памяти, удовлетворяющих требованиям по быстродействию и объему.
Изобретение позволяет повысить точность распознавания глаз на изображении за счет того, что устройство позволяет находить глаза человека (или группы людей) на цифровом изображении вне зависимости от положения человека в плоскости кадра (инвариантно к сдвигу, повороту изображения лица в плоскости кадра), а также нечувствительно к изменению расстояния до человека и, как следствие, к изменению масштаба глаз на изображении; обеспечивает достоверное распознавание при линейных размерах глаза в 40 и более точек.

Claims (2)

1. Способ распознавания глаз на изображении, отличающийся тем, что дополнительно введены определение значений сокращенного набора признаков, который снижает вычислительную сложность последующего расположения за счет исключения заведомо неинформативных контуров и включает отношение сторон описанного вокруг контура прямоугольника, относительные линейные размеры контура, относительное расстояние центра масс контура от центра описанного прямоугольника, распознавание глаз на основе вычисления значений признаков, инвариантных к сдвигу, повороту и изменению масштаба, и включающих среднее относительное расстояние от центра масс контура до каждой его точки, относительный горизонтальный и вертикальный моменты инерции, определение состояние глаза (открыт/закрыт), используя вычисление суммы частот верхней части гистограммы участка исходного изображения, определение позиции глаза (левый/правый), используя смешанный момент инерции.
2. Устройство для распознавания глаз на изображении, содержащее контроллер шины (КШ), ОЗУ, микропроцессор, блок распознавания контуров глаза, блок определения состояния глаза, блок определения положения глаза, причем первая группа входов-выходов КШ соединена с шиной для получения данных с ЭВМ, вторая группа входов-выходов КШ соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ, третья группа входов-выходов КШ соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ, первый выход КШ соединен с первым входом ОЗУ, второй выход КШ соединен с первым входом микропроцессора, первая группа входов-выходов микропроцессора соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ, вторая группа входов-выходов микропроцессора соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ, первый выход микропроцессора соединен с первым входом ОЗУ, второй выход микропроцессора соединен с первым входом блока распознавания контуров глаза, первая группа входов-выходов блока распознавания контуров глаза соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ, вторая группа входов-выходов блока распознавания контуров глаза соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ, первый выход блока распознавания контуров глаза соединен с первым входом ОЗУ, второй выход блока распознавания контуров глаза соединен с первым входом блока определения состояния глаза, первая группа входов-выходов блока определения состояния глаза соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ, вторая группа входов-выходов блока определения состояния глаза соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ, первый выход блока определения состояния глаза соединен с первым входом ОЗУ, второй выход блока определения состояния глаза соединен с первым входом блока определения положения глаза, первая группа входов-выходов блока определения положения глаза соединена с первой группой входов-выходов ОЗУ, вторая группа входов-выходов блока определения положения глаза соединена со второй группой входов-выходов ОЗУ, первый выход блока определения положения глаза соединен с первым входом ОЗУ, второй выход блока определения положения глаза соединен с первым входом КШ.
RU2007139163/09A 2007-10-22 2007-10-22 Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации RU2390844C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007139163/09A RU2390844C2 (ru) 2007-10-22 2007-10-22 Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007139163/09A RU2390844C2 (ru) 2007-10-22 2007-10-22 Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007139163A RU2007139163A (ru) 2009-04-27
RU2390844C2 true RU2390844C2 (ru) 2010-05-27

Family

ID=41018555

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007139163/09A RU2390844C2 (ru) 2007-10-22 2007-10-22 Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2390844C2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2711050C2 (ru) * 2015-09-11 2020-01-14 Айверифай Инк. Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112541400B (zh) * 2020-11-20 2024-06-21 小米科技(武汉)有限公司 基于视线估计的行为识别方法及装置、电子设备、存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2711050C2 (ru) * 2015-09-11 2020-01-14 Айверифай Инк. Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем

Also Published As

Publication number Publication date
RU2007139163A (ru) 2009-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Racki et al. A compact convolutional neural network for textured surface anomaly detection
US8090157B2 (en) Approaches and apparatus for eye detection in a digital image
US7123754B2 (en) Face detection device, face pose detection device, partial image extraction device, and methods for said devices
EP1970839B1 (en) Apparatus, method, and program for face feature point detection
JP4895847B2 (ja) 瞼検出装置及びプログラム
Farag et al. Road lane-lines detection in real-time for advanced driving assistance systems
US9639748B2 (en) Method for detecting persons using 1D depths and 2D texture
Vezhnevets et al. Robust and accurate eye contour extraction
JP2002259994A (ja) 自動イメージパターン検出方法及びイメージ処理装置
CN111428731B (zh) 基于机器视觉的多类目标识别定位方法、装置和设备
JPH0528273A (ja) 画像処理方法および装置
US20120230553A1 (en) Apparatus and method for detecting eye state
CN110889355A (zh) 一种人脸识别校验方法、系统及存储介质
WO2019205633A1 (zh) 眼睛状态的检测方法、电子设备、检测装置和计算机可读存储介质
KR20210020065A (ko) 비전 시스템을 갖는 이미지에서 패턴을 찾고 분류하기 위한 시스템 및 방법
CN112396050B (zh) 图像的处理方法、设备以及存储介质
US8971592B2 (en) Method for determining eye location on a frontal face digital image to validate the frontal face and determine points of reference
Kalina et al. Application of template matching for optical character recognition
JP2003271932A (ja) 視線方向検出装置
CN111275758A (zh) 混合型3d视觉定位方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110288040A (zh) 一种基于拓扑验证的图像相似评判方法及设备
RU2390844C2 (ru) Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации
JP2006323779A (ja) 画像処理方法、画像処理装置
Das et al. Human face detection in color images using HSV color histogram and WLD
WO2018051836A1 (ja) 虹彩検出装置、虹彩検出方法、虹彩検出プログラム、及び虹彩検出プログラムを記録した記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20100424