蒙鑫+楊凡+崔羽

摘 要 伴隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)以及信息數(shù)字化處理的高新技術(shù)的快速普及和發(fā)展，計算機(jī)所能處理的信息媒體范圍和處理速度都在不斷提高。圖像信息作為一種表現(xiàn)直觀、內(nèi)容豐富的媒體，在眾多的圖像編碼標(biāo)準(zhǔn)中，圖像處理在線識別標(biāo)準(zhǔn)和機(jī)器視覺在線識別標(biāo)準(zhǔn)在數(shù)字人眼識別領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文探討了這人眼識別算法，并指出這算法各自的優(yōu)勢，通過設(shè)計實驗對這算法進(jìn)行比較，為人眼識別領(lǐng)域的發(fā)展前景做出展望。

【關(guān)鍵詞】圖像 人眼識別 圖像處理 機(jī)器視覺

在數(shù)據(jù)大量流通的今天，在線識別所扮演的角色也日益重要。由于在線識別使數(shù)據(jù)量減少，進(jìn)而使數(shù)據(jù)傳輸時間降低，讓傳輸?shù)男矢鼮橹匾?。在傳輸帶寬有限，擴(kuò)充不易以及增加傳輸設(shè)備將提高成本的考慮下，在線識別提供了另外一種解決方法，為灰度人眼識別提供了參考。

1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

相對于其他特征，提取描述人眼美感的全局與局部幾何特征，幾何特征有其優(yōu)勢，一是可以精確獨(dú)立。幾何特征是通過人眼特征點(diǎn)計算得到的，而人眼特征點(diǎn)則是描述人眼輪廓與五官形狀的重要的一系列點(diǎn)。二是魯棒性好。人眼特征點(diǎn)能在不同的光照情況下、臉被部分遮擋的情況下被檢測到。幾何特征可分為三種形式：特征點(diǎn)坐標(biāo)、特征點(diǎn)距離比例和特征點(diǎn)距離。

根據(jù)五官是否協(xié)調(diào)這個影響人眼眼睛水平的重要標(biāo)準(zhǔn)，研究人員多從臉部比例幾何特征入手。臉部比例指的是臉部特征點(diǎn)距離之間的比例，其中最著名的是黃金分割法和三庭法；臉部特征點(diǎn)指的是臉部五官的位置坐標(biāo)，如鼻尖，左眼中心、右眼中心、兩嘴角等。在基于幾何特征的人眼眼睛分析領(lǐng)域，不少研究者基于黃金比例、近古典規(guī)則及特征點(diǎn)距離等提出了影響人眼眼睛的多種不同的幾何特征。Tommer等人以特征點(diǎn)距離作為幾何特征；Hatice等人使用特征點(diǎn)距離與特征點(diǎn)距離比例作為幾何特征；Fu等人使用距離分量、比例分量和離散值分量作為影響人眼眼睛的幾何特征；Kendra等人使用特征矢量作為幾何特征；Eisenthal等人使用特征點(diǎn)距離、比例和五官的長度與寬度作為幾何特征。Miriam等人使用歸一化的特征點(diǎn)坐標(biāo)作為人眼眼睛的幾何特征。

基于幾何特征的方法也存在不足的地方：對人眼圖像的研究不只是特征點(diǎn)距離比例與特征點(diǎn)距離的測量，還需做更細(xì)致的紋理研究，比如反映眼睛的皮膚的質(zhì)感、皮膚顏色的均勻過渡、肌肉的起伏，表情、臉部裝飾等。

2 對人眼識別的具體分類

從圖像處理的角度出發(fā)，研究了圖像中的面部識別，人眼定位，人眼灰度狀態(tài)識別，基于已測人眼狀態(tài)進(jìn)行疲勞檢測，對以下幾個方面進(jìn)行研究。

2.1 圖像中的面部識別

首先通過攝像頭獲取一幅帶人臉的圖像，對圖像進(jìn)行處理，利用中值濾波的方法對獲取的圖像去噪，在對濾波后的圖像灰度化，利用圖像網(wǎng)絡(luò)處理識別出人臉區(qū)域，圖像網(wǎng)絡(luò)處理識別人臉是一種常見的人臉識別方法是對人臉圖像中的一些像素值進(jìn)行分析得出圖像中人臉區(qū)域。

2.2 人眼灰度狀態(tài)識別

判斷一個人是否處于疲勞狀態(tài)，計算檢測到的人眼的在橫向和縱向上的實際所占像素值，計算眼睛的縱橫比，這個比值對同一個人的睜眼或閉眼狀態(tài)來說是相對固定的。但不同的人在這個值上都有一個共同點(diǎn)即眼睛閉合時值偏小（小于0.3），由此做出的判斷適用于大多數(shù)的人。

2.3 疲勞的判斷

由于攝像頭獲取的圖像是一幀一幀獲取的，對獲取的圖像的所有幀進(jìn)行相同的處理之后，判斷眼睛的開閉狀態(tài)在所有的圖像之中所占的百分比，與在眼睛疲勞情況下眼睛開閉狀態(tài)的百分比進(jìn)行比較判斷是否處于疲勞狀態(tài)。

3 對灰度圖像的人眼識別

人眼的多姿態(tài)對人眼相似度計算具有一定的影響，兩張屬于同一個人的人眼圖像由于姿態(tài)的影響可能會被判斷為不同的人，因此本文采用人眼圖像對齊技術(shù)來提升人眼相似度計算性能。人眼圖像對齊采用的方法為先檢測人眼的特征點(diǎn)，再根據(jù)人眼的特征點(diǎn)對圖像進(jìn)行仿射變化得到對齊后的人眼。人眼特征點(diǎn)檢測是人眼圖像處理領(lǐng)域中的一個重要研究方向，現(xiàn)有的人眼特征點(diǎn)檢測方法大致可以分為基于優(yōu)化的方法和基于回歸的方法。

基于優(yōu)化的方法主要有AAM和ASM方法，但是AAM和ASM只使用了人眼圖像的局部信息，并沒有考慮到人眼各個位置的相互關(guān)系，在人眼姿態(tài)與光照變化下效果不好。最近，人們提出了基于回歸的人眼對齊算法，利用條件隨機(jī)森林逐漸逼近人眼形狀的方法。本文采用的是基于集成回歸樹的人眼特征點(diǎn)檢測算法，檢測出的人眼進(jìn)行ERT人眼特征點(diǎn)檢測算法的結(jié)果圖，特征點(diǎn)一共包含83個坐標(biāo)，坐標(biāo)位于臉頰、嘴巴、鼻子、眼睛、眉毛處。人眼關(guān)鍵點(diǎn)檢測需要事先檢測出人眼區(qū)域，人眼區(qū)域的檢測算法為Viola提出的算法。

4 結(jié)語

人眼的局部五官的特征會影響人眼相似性計算，本文使用了人眼圖像多區(qū)域特征提取技術(shù)，提取多個人眼圖像區(qū)域的灰度圖像特征并串聯(lián)在一起，達(dá)到冗余的效果。人眼圖像區(qū)域分為局部區(qū)域與全局區(qū)域。所以，基于灰度圖像特征與人眼相似度檢索策略的眼睛分類性能，依賴于人眼相似度檢索數(shù)據(jù)庫中樣本的質(zhì)量，機(jī)器視覺在線圖像處理的在線識別級別為最大，調(diào)整機(jī)器視覺的參數(shù)使得人眼識別比例，得到技術(shù)的解在線識別圖像以及對應(yīng)的解在線識別性能參數(shù)。

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