多姿态眼球中的瞳孔定位算法

为 ME=100X÷JJ—O．"-础I'+—1c'．。-odt_．L／。。 智 Wt ／’ 其中C,o和cP分别表示采用式(2)(3)所计算出来 的第i张图片中的瞳孔位置，础和c等表示第i张 图片的真实瞳孔位置。n表示参与测试的图像个数． 从表1中可以看出。当滑动窗口的尺寸选为眼睛宽 度的1／5比较合适，此时的平均粗定位误差最小．因 此后续实验中均采用t￡，=1／5． ’ 囊1不同滑动膏口尺寸对t孔粗定位精度的影响 4．2相似区域参数的确定 表2所示为不同K值下瞳孔的定位精度．可以 看出，当K取5个像素值比较合适，此时的整体平 均定位误差最小． 裹2 K的取值对t孔定位误差的影响 4．3多姿态眼球的瞳孔定位分析 图5所示为不同姿态眼球的瞳孔定位效果．可 以看出，本文方法对瞳孔位于眼睛中问、偏左、偏右、 偏上甚至眯眼等都有较高的定位精度；但是当眼睛 向下看且眼皮遮盖虹膜较大时，其定位精度(尤其是 横坐标的定位精度)不高． a眼球完整 b眼球向左看 c眼球向右看 d眼球向上看 e眼球向下看 f睬鼹 图5多姿态眼球中瞳孔定位效果 本文通过对那些定位精度较低的图像进行分析 发现，当眼睛开度较小时，浓密的睫毛、眼睑的覆盖 或者眼角光照不足等情况容易造成除瞳孔之外还有 其他低灰度区域的存在．如果这些区域的平均灰度 值小于瞳孔区域，那么在粗定位时该区域中心就被 定义为包含待校正的瞳孔中心．大量实验结果表明， 这些区域一般分布在眼睛边缘．因此可以先在ASM 眼睛图像定位的基础上沿着定位点向里缩进从而裁 减小部分眼睛边缘，这样在一定程度上既可以减少 搜索范围，又可以消除上述不良影响． 4．4系统定位速度分析 本文对一段分辨率为320×240、含353帧完整 面部图像的24位真彩视频进行了系统定位速度的 测试，最终得到的平均定位速率为14．42ms／帧，其 中眼睛定位部分的定位速率为12．90ms／帧。瞳孔部 分的平均定位速率为1．52ms／帧，可见系统的计算 量主要体现在眼睛定位部分．由于瞳孔定位是在眼 睛定位的基础上进行的，涉及的图像面积很小，且仅 用灰度信息进行分析，因此计算量很小．由于不同文 献所采用的硬件条件、软件环境各不相同，且本文的 目的在于对多姿态眼球中的瞳孔定位方法进行尝试 与探索，因此我们没有与其他系统的定位速度进行 对比． 本文的研究目的是对普通摄像头环境下的多姿 态研究定位方法进行探索，而目前的主流方法主要 是研究正常眼睛开度下的瞳孔定位或眼睛定位，因 此本文没有对不同算法的定位精度进行对比． 万方数据 1432 计算机辅助设计与图形学学报 第23卷 5 结 语 本文针对目前普通光线下的瞳孑L定位算法不适 用于多姿态眼球中瞳孑L精确定位的缺点，根据眼睛 的灰度分布特点，利用多分辨率ASM算法与眼睛 灰度信息对多姿态眼球中的瞳孔定位方法进行了尝 试与探索．实验结果表明了该方法的有效性． 我们在实验中发现了如下问题：1)若眼角周围 有黑痣且ASM定位精度不太高时，黑痣也可能成 为眼部图像的一部分，由于无反光，其灰度可能更 黑，因此也容易被误识别成瞳孔．2)眼睑阴影对定位 精度有一定影响．3)在眼睛往下看时，长而黑的睫毛 对瞳孔定位有较大影响． 在后续研究中，我们拟采用以下技术进行瞳孑L 定位精度的改进：加入边缘提取技术或者颜色信息 对粗定位的瞳孔进行验证；在进行瞳孑L粗定位的过 程中分析每个滑动窗口与周围一定范围内局部区域 的灰度关系，从而有效地排除眼睑阴影、黑痣等因素 的影响；在ASM定位的基础上，采用多边形描述方 式获取眼部图像． 本文算法适用于普通光线下与眼动分析相关的 瞳孔定位，根据瞳孔位置可以估计眼球的运动状态， 例如运动快慢、眼球滑动与注视、视线的方向与分 布，因此可以应用于人机交互、情感分析、心理学研 究等场合． 参考文献(References)： F1]Baron—CohenS．Howtobuildababythatcanreadminds： cognitivemechanismsin mindreadingFJI． Current PsychologyofCognition·1994，13(5)：513—552 [2]VillanuevaA，CabezaR．Anovelgazeestimationsystemwith onecalibrationpoint[J]．IEEETransactionsonSystems， Man，andCybernetics--PartB：Cybernetics，2008，38(4)： 1123-1138 [33KoYJ，LeeEC，ParkKR．Arobustgazedetectionmethod 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