摘要：人眼檢測實自動人臉檢測以及視線跟蹤中非常重要的一項技術，它被用于智能人機交互、疲勞駕駛檢測、安保以及諸多領域。在此提出了一種基于亮瞳效應的精確人眼實時檢測算法。該方法使用主動紅外光結(jié)構照明來產(chǎn)生亮瞳效應并產(chǎn)生候選點，然后利用連續(xù)Adaboost算法來對人眼進行確認，實驗結(jié)果表明，對于640×480分辨率的連續(xù)視頻，系統(tǒng)每幀的檢測時間小于10ms，檢測準確率較高。

關鍵詞：人眼檢測；亮瞳效應；Harr特征；連續(xù)Adaboost

中圖分類號：TN919—34文獻標識碼：A文章編號：1004—373X（2012）18—0125—03

引言

自由立體顯示技術中，人眼位置的探測與跟蹤是關鍵之一。而且，在多用戶自由立體顯示領域，左右圖像需要被精確地分別投影到人的左右眼睛上，只有人眼定位得足夠精確，才能夠最大程度地消除常見的串影和閃爍等問題，從而給用戶帶來逼真完美的立體視覺感受.

人眼檢測作為模式識別領域的熱點問題，近幾年出現(xiàn)了一大批分析角度不同，處理方法各異的優(yōu)秀算法。比如：主分量分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）[2]、貝葉斯決策（BayesDecisionRule）[2]、支持向量機（SupportVectorMachine，SVMs）[3]、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡模型（ArtificialNeuralNetwork，ANN）[4]?；谶@些算法所訓練出的人眼檢測系統(tǒng)在準確性和檢測速度方面均達到了一定水準。

本文描述的是基于主動紅外照明的魯棒人眼定位方法。首先利用眼睛特有的紅眼特征得到眼睛的候選點，然后使用RealAdaboost算法對候選窗口做分類。在同樣精度的條件下，本文的方法相比以往的方法速度更快，單幀人眼定位時間只要10ms，可以方便地做成嵌入式應用。

1候選點的獲取

1.1圖像獲取

攝像頭和紅外LED的配置如圖1所示，當臨近相機鏡頭的紅外燈組點亮時，得到的圖像將擁有亮的瞳孔圖像，如圖2（a）所示；當內(nèi)圈熄滅，遠離相機鏡頭的紅外燈組點亮時，得到的是暗的瞳孔圖像，如圖2（b）所示。將紅外燈的驅(qū)動信號與攝像頭的幀頻信號同步，在奇偶幀就能得到瞳孔處亮暗相間的連續(xù)視頻。