本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)，特別涉及一種基于眼瞼曲線相似度與眼型指數(shù)的眼型分類方法。
背景技術(shù)：
：文獻[1]提出利用ActiveShapeModel進行眼型分類，這種方法只對左眼、右眼進行了區(qū)分，并沒有針對不同眼睛形狀進行眼型分類。并且該方法中僅僅是把ASM特征點進行直線連線，這種眼睛形狀描述方式會損失眼瞼曲線弧度，而眼瞼曲線是對眼型分類的關(guān)鍵所在。目前，沒有針對具體眼型進行分類的方法，但受臉型分類方法[2-4]和眼部輪廓提取方法[5-6]的啟發(fā)。根據(jù)不同眼瞼的形狀，把眼睛分為標準眼、圓眼、瞇縫眼、細長眼四種類型，由于眼睛形狀的“一般性”，無法使用剛性形狀模型來描述。參考文獻：[1]S.BhatandM.Savvides,EvaluatingActiveShapeModelsforEye-ShapeClassification,2008IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing,LasVegas,NV,2008,pp.5228-5231.[2]張倩,丁友東,藍建梁,涂意.基于ASM和K近鄰算法的人臉臉型分類[J].計算機工程,2011,11:212-214+217.[3]王俊艷,蘇光大.基于下頜輪廓線的人臉分類方法[J].紅外與激光工程,2004,02:159-163.[4]趙薇,汪增福.用于大庫人臉識別的臉型分類研究[J].電子技術(shù),2009,11:77-79+68.[5]劉偉鋒.人臉表情識別研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2007.[6]魏博,李戰(zhàn)明.傅里葉變換在人眼輪廓擬合和人眼幾何參數(shù)計算中的應(yīng)用[J].電子設(shè)計工程,2015,20:177-180.技術(shù)實現(xiàn)要素：為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種使用眼瞼曲線相似度與眼型指數(shù)相結(jié)合的眼型分類方法，本方法重點解決在已知眼部特征點的基礎(chǔ)上如何得到上、下眼瞼輪廓曲線、如何描述眼瞼輪廓曲線相似度以及如何利用眼瞼輪廓曲線相似度與眼型指數(shù)相結(jié)合的方法將眼型進行分類這三個問題。解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種基于眼瞼曲線相似度與眼型指數(shù)的眼型分類方法，其特征在于，通過計算待識別眼型與各類型標準眼型之間眼瞼輪廓曲線相似度和眼型指數(shù)差達到眼型分類的目的，所述眼型分類方法的步驟如下：令Sampleij為標準樣本，i＝1,2,3,4,四類眼型，j＝1,2,…,N,每類眼型有N個標準樣本；Unknow為待識別眼型；K-Unknow為待識別眼型的類型；1)從Sampleij中提取特征點向量fij(x0,y0,…,x12,y12)，由所有特征點向量構(gòu)成特征點集合F；2)由每一個特征點向量fij，計算得到一個采樣點向量pij(x0,y0,…,x47,y47)，由所有采樣點構(gòu)成采樣點集合P；3)把每一個采樣點向量pij分為上下眼瞼(x0，y0，…，xm，ym)，(x47，y47，…，xm+1，ym+1)兩部分，如果內(nèi)外眼角點不包含在(x0，y0，…，xm，ym)，(xm+1，ym+1，…，x47，y47)中，則把內(nèi)外眼角點插入，構(gòu)成(x內(nèi)，y內(nèi)，x0，y0，…，xm，ym，x外，y外)，(x內(nèi)，y內(nèi)，x47，y47，…，xm+1，ym+1，x外，y外)；4)使用(x內(nèi),y內(nèi),x0,y0,…,xm,ym,x外,y外)、(x內(nèi),y內(nèi),x47,y47,…,xm+1,ym+1,x外,y外)進行最小二乘法函數(shù)擬合得到上、下眼瞼的曲線方程系數(shù)向量aij(c0,…,c9)，c0,…,c4為上眼瞼曲線方程系數(shù)，c5,…,c9為下眼瞼曲線方程系數(shù)，由曲線方程系數(shù)向量構(gòu)成系數(shù)集合A；5)使用采樣點向量pij與系數(shù)向量aij計算曲線采樣點切線斜率構(gòu)成斜率向量sij(n0,…,n47)，由所有斜率向量構(gòu)成斜率集合S；6)使用采樣點向量pij與系數(shù)向量aij計算眼型指數(shù)eij，由所有眼型指數(shù)構(gòu)成眼型指數(shù)集合E；7)計算Unknow的斜率向量sunknow(n0,…,n47)、眼型指數(shù)eunknow；8)計算sunknow與斜率集合S列向量相似度C(c1,c2,c3,c4)，計算eunknow與眼型指數(shù)集合E列向量的差和D(d1,d2,d3,d4)；9)由相似度向量C與差和向量D，判別Unknow的類別K-Unknow，輸出K-Unknow。1上下眼瞼的輪廓曲線方程的擬合1.1上下眼瞼曲線采樣點的求取將眼部特征點Fi(i＝0…11)，(F12為瞳孔點，F(xiàn)0為內(nèi)眼角點，F(xiàn)6為外眼角點，F(xiàn)1—F5為上眼瞼點，F(xiàn)7—F11為下眼瞼點)依次連線得到眼睛輪廓多邊形。以瞳孔點F12為圓心點，以過瞳孔點平行X軸直線為0°線，進行等圓心角采樣，將圓心等分48等分，等分線與眼睛輪廓多邊形相交得采樣點Pi(i＝0，…，47)，即四種眼型采樣點分布情況如圖1所示。通過內(nèi)眼角點F0與外眼角點F6連線，把48個采樣點Pi(i＝0，…，47)，分為上眼瞼采樣點Pi(i=0，…，m)，下眼瞼采樣點Pi(i=m+1，…，47)。1.2眼瞼曲線擬合的基函數(shù)選取最小二乘算法是以誤差的平方和最小為準則，根據(jù)觀測數(shù)據(jù)估計線性模型中未知參數(shù)的一種基本參數(shù)估計方法。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配，利用最小二乘法可以進行曲線擬合。上、下眼瞼曲線擬合的基函數(shù)為只要滿足n<m且n<48-m，可以得到唯一眼瞼曲線方程。由1.3可知上、下眼瞼采樣點，內(nèi)眼角點F0，外眼角點F6滿足n<m且n<48-m，所以可以使用最小二乘進行曲線擬合，分別將上眼瞼采樣點Pi(i＝0…m)，內(nèi)眼角點F0，外眼角點F6；下眼瞼采樣點Pi(i＝m+1，…，47)，內(nèi)眼角點F0，外眼角點F6進行曲線擬合(如果內(nèi)外眼角點與采樣點重復(fù)則取其一)分別得到最接近采樣點的上、下眼瞼曲線方程公式(1)。其中，當*為up時為上眼瞼輪廓曲線方程，當*為down時為下眼瞼輪廓曲線方程，n為擬合次數(shù)，為曲線方程系數(shù)，為基函數(shù)。1.3擬合次數(shù)的選定由于眼角點對于上、下眼瞼曲線的確定有著至關(guān)重要的作用，通過上、下眼瞼的采樣點擬合到的眼瞼曲線必須經(jīng)過內(nèi)眼角點F0、外眼角點F6，取基通過大量實驗比較，只有在擬合次數(shù)達到4次以上時，上、下眼瞼的內(nèi)、外眼角點位置擬合效果才能達到要求如圖2所示，所以取擬合次數(shù)n＝4。1.4上下眼瞼的輪廓曲線方程取基4次擬合眼部輪廓曲線方程為公式(4)，求的法方程為(3)。分別將圓眼、標準眼、細長眼、瞇縫眼的內(nèi)、外眼角點與上眼瞼采樣點Pi(i＝0，…，m)，下眼瞼采樣點Pi(i＝m+1…47)，帶入法方程即可求出相應(yīng)圓眼上、下眼瞼輪廓曲線方程為公式(5)，標準眼上、下眼瞼輪廓曲線方程為公式(5)，細長眼上、下眼瞼輪廓曲線方程為公式(5)，瞇縫眼上、下眼瞼輪廓曲線方程為公式(5)。mΣi=1mxiΣi=1mxi2Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxiΣi=1mxi2Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi2Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi6Σi=1mxi3Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi6Σi=1mxi7Σi=1mxi4Σi=1mxi5Σi=1mxi6Σi=1mxi7Σi=1mxi8a0a1a2a3a4=Σi=1myiΣi=1mxi1yiΣi=1mxi2yiΣi=1mxi3yiΣi=1mxi4yi---(3)]]>其中m為采樣點個數(shù)S*(x)=Σk=04ak*xk---(4)]]>St*(x)=Σk=04atk*xk,t=1,...,4---(5)]]>其中t＝1代表圓眼、t＝2代表標準眼、t＝3代表細長眼、t＝4代表瞇縫眼。2眼瞼曲線相似度判別方法不同類別眼型在相同位置采樣點的眼瞼切線坡度是不同的，而同類別眼型在相同位置采樣點的眼瞼切線坡度是相似的，所以使用眼瞼采樣點的斜率特征來描述眼瞼曲線之間的相似度。并且斜率的幾何特征明顯，不受縮放和位移的影響，可以得到良好的分類效果。對擬合得到的上、下眼瞼的曲線方程求導(dǎo)后，通過公式(6)可以得到上、下眼瞼采樣點的曲線切線斜率值。通過公式(7)計算得ρ為兩個上眼瞼或兩個下眼瞼曲線的相似度。當ρ越大時，兩個眼型曲線切線斜率的相似度越大，兩個眼型為同類型的程度越高，反之表示兩個眼型越不相同，不能為同類型眼型。|p|＝0.95為區(qū)分不同眼型的相似度閾值效果比較好。S*′(x)=∂S*∂x=Σk=14k·akxk-1---(6)]]>ρ=Σi=1NX(i)Y(i)Σi=1NX(i)2Σi=1NY(i)2---(7)]]>其中分別為需要比較的兩個上眼瞼或者兩個下眼瞼采樣點，N為采樣點個數(shù)。3眼型指數(shù)通過測量法對不同類型的眼型進行測量發(fā)現(xiàn)，不同類型眼型的眼型指數(shù)有著明顯的區(qū)別。眼型指數(shù)Ei，eh、ew如圖3所示，得出不同眼型的眼型指數(shù)大致范圍，見表1，證明眼型指數(shù)可以作為判別眼型特征。Ei=|eh||ew|,i=1,2,3,4---(8)]]>其中，ew＝F0-F6表1通過眼瞼曲線方程求取眼型指數(shù)范圍4眼型分類由于眼睛形狀屬于為人熟知的“一般”形狀(也就是說，具體實例各不相同)，無法使用一種剛性形狀模型來描述。所以把一個需要判別類型的眼型與不同類型眼型標準樣本進行比較，如果需要判別類型的眼型與某一類眼型滿足歸類條件就認為這個眼型屬于這類。把需要判別類別的眼型分別與圓眼、標準眼、瞇縫眼、細長眼這四類眼型標準樣本通過公式(9)計算每類眼睛可能性Ci,作為歸類條件之一。計算需要識別眼型的眼型指數(shù)Er，通過公式(10)計算眼型指數(shù)差和Di，作為歸類條件之一。判斷規(guī)則如下：(1)當唯一i值同時滿足Ci≥0.7，MIN(Di)時，則待識別的眼型是第i類眼型。(2)當多個i值同時滿足Ci≥0.7，MIN(Di)時，則MAX(Ci)的i值是第i類眼型。(3)當i值無法滿足Ci≥0.7，MIN(Di)時，則無法識別這個眼型。Ci=WiNi,i=1,2,3,4---(9)]]>其中Wi為一類眼型中上下眼瞼相似度同時滿足|ρ|≥0.95的個數(shù)，Ni為一類眼型中標準樣本個數(shù)Di=Σj=1N|Er-Eij|,i=1,2,3,4---(10)]]>其中N為每類眼型中標準樣本個數(shù)附圖說明圖1四種不同眼型采樣點分布情況。(1為標準眼、2為瞇縫眼，3為細長眼，4為圓眼)圖2四次擬合效果圖(a)。圖3四次擬合效果圖(b)。圖4眼寬、眼高示意圖。圖5方法流程圖圖6圓眼輪廓擬合效果圖。圖7標準眼輪廓擬合效果圖。圖8瞇縫眼輪廓擬合效果圖。圖9細長眼輪廓擬合效果圖。具體實施方式本實驗每類眼型選取無表情、眼部無遮擋正面人臉照各100張，方法流程如圖4。1使用最小二乘法擬合出眼瞼輪廓曲線隨機選取圓眼、標準眼、瞇縫眼、細長眼這四類眼型標準圖片各10張,使用圓眼輪廓曲線方程標準眼輪廓曲線方程細長眼輪廓曲線方程瞇縫眼輪廓曲線方程分別擬合出圓眼、標準眼、細長眼、瞇縫眼輪廓曲線，即眼型效果圖如圖5-8所示，從圖中可以看出最小二乘法可以準確擬合出四種眼型的輪廓曲線。2使用曲線切線斜率相似度判別眼型每次隨機選取圓眼、標準眼、瞇縫眼、細長眼這四類眼型標準圖片各20張，進行三次實驗，通過類內(nèi)，類間圖片兩兩進行計算歸一化互相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)兩個上、下眼瞼|ρ|同時大于0.95時可以比較準確區(qū)分開不同類別眼型。如果兩個眼型上下眼瞼同時滿足|ρ|>＝0.95說明這兩個眼型屬于同一類，否則相比較的兩個眼型屬于不同類型眼型。實驗結(jié)果見表2，說明使用眼瞼輪廓曲線切線斜率相似度判別不同眼型正確率約為74.3％。表2曲線相似度眼型分類正確率3使用曲線切線斜率相似度判別眼型隨機選取圓眼、標準眼、瞇縫眼、細長眼這四類眼型標準圖片各50張，通過計算眼型指數(shù)Eij(i＝1，2，3，4，j＝1，2，…，50),眼型指數(shù)Eij滿足眼型指數(shù)范圍見表1，實驗結(jié)果見表3，說明使用眼型指數(shù)Eij判別不同類型眼型準率為85.5％。但經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)，不屬于這四類眼型的眼型指數(shù)也滿足這四類眼型指數(shù)范圍，所以眼型指數(shù)不可以單獨作為分類標準，只能在實驗2的基礎(chǔ)上對分類結(jié)果加強。表3眼型指數(shù)進行眼型分類正確率4使用曲線切線斜率相似度與眼型指數(shù)結(jié)合進行眼型分類隨機選取圓眼、標準眼、瞇縫眼、細長眼這四類眼型標準圖片各50張作為測試樣本，隨機選取圓眼、標準眼、瞇縫眼、細長眼這四類眼型標準圖片各20張作為標準樣本。分類的正確率見表4，標準眼分類正確率最高為92％，圓眼與瞇縫眼分類正確率最低86％，平均分類正確率為88.5％。表4曲線相似度與眼型指數(shù)結(jié)合分類正確率當前第1頁1 2 3