一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113033294A(43)申请公布日2021.06.25(21)申请号202110168216.9(22)申请日2021.02.07(71)申请人广东奥珀智慧家居股份有限公司地址528415广东省中山市东升镇兆益路45号(72)发明人卢仕辉(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人叶洁勇(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/40(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法及系统(57)摘要本发明公开了一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法及系统，包括获取视频图像并对视频图像进行预处理得到灰度图像；针对视频图像提取并验证人脸区域；根据通过验证的人脸区域确定人眼区域；根据人眼区域定位瞳孔；定位虹膜，本发明通过AdaBoost算法和面积阈值法针对视频图像提取并验证人脸区域，又通过在经过验证的人脸区域中确定人眼区域，进一步缩小虹膜定位的范围，再通过在人眼区域初步定位瞳孔从而更精确地定位虹膜，不仅保留了原图像的重要特征信息而且加快了运算速度。本发明适用于图像检测领域。CN113033294ACN113033294A权利要求书1/2页1.一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，获取视频图像并对视频图像进行预处理得到灰度图像；S200，针对视频图像提取并验证人脸区域；S300，根据通过验证的人脸区域确定人眼区域；S400，根据人眼区域定位瞳孔；S500，定位虹膜。2.根据权利要求1所述的一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法，其特征在于，S100中，所述视频图像采用近红外摄像机获得，所述近红外摄像机的近红外光的波长范围[700,1100]nm。3.根据权利要求1所述的一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法，其特征在于S200中，针对视频图像提取并验证人脸区域的方法为：S210，采用AdaBoost算法对预处理过的灰度图像进行检测以提取人脸区域；S220，采用面积阈值法验证人脸区域。4.根据权利要求1所述的一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法，其特征在于，S300中,根据通过验证的人脸区域确定人眼区域的步骤为：S310，对通过验证的人脸区域图像进行预处理，所述预处理的方法为直方图均衡化法；S320，对预处理后的人脸区域图像进行去噪处理，所述去噪处理的方法为采用归一化块滤波器、中值滤波器、高斯滤波器、双边滤波器中的其中一种滤波器进行去噪处理；S330，将去噪处理后的人脸区域图像进行二值化处理得到二值化图像；S340，对二值化图像进行人眼区域提取，所述人眼区域提取的方法为模板匹配方法、霍夫变换方法、基于梯度的方法和基于轮廓的方法中的一种。5.根据权利要求4所述的一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法，其特征在于，S400中,根据人眼区域定位瞳孔的方法为：S410，计算人眼区域图像的外接矩形的宽W和高H，确定所述外接矩形的中心坐标R1(x1,y1),其中，x1＝W/2,y1＝H/2；S420，遍历人眼区域图像中的所有像素，计算出亮度最大的值的坐标R2(x2,y2)，取R((x1+x2)/2,(y1+y2)/2)作为瞳孔的第一中心坐标；S430，选取圆心为R，半径为r＝W/10的圆形模板扫描人眼区域，找出所有目标点，所述目标点为搜索中像素值最大的点，将所有目标点的坐标求取平均值得到瞳孔的最终中心坐标(x0,y0)即虹膜中心坐标；S440，通过函数fΘ(xc,yc,r)检验虹膜半径r的正确性，所述函数为fΘ(xc,yc,r)＝∫θ∈Θ∫I(xc+rcosθ,yc+rsinθ)dθ,I(x,y)为人眼区域图像的灰度图像，Θ∈[‑π/4,π/4∪3π/4,5π/4,当(xc,yc)固定时，虹膜的半径为ddrfΘ的值最大时的r值，即如果由瞳孔的最终中心坐标(x0,y0)得出的值最大时的r值与虹膜半径r相等，虹膜半径r即为正确。6.一种复杂环境下虹膜跟踪定位系统，所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：获取单元,用于获取视频图像并对视频图像进行预处理得到灰度图像；2CN113033294A权利要求书2/2页提取验证单元,用于针对视频图像提取并验证人脸区域；确定单元,用于根据通过验证的人脸区域确定人眼区域；定位单元,用于根据人眼区域定位瞳孔和虹膜。3CN113033294A说明书1/4页一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法及系统技术领域[0001]本公开涉及虹膜跟踪、图像处理技术领域，具体涉及一种复杂环境下虹膜跟踪定位方法及系统。背景技术[0002]错误率最