一種眼睛狀態的檢測方法、裝置、設備和介質制造方法及圖紙

本申請公開了一種眼睛狀態的檢測方法、裝置、設備和和介質，包括：獲取目標圖像；對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，確定所述多個眼部特征點的位置坐標；所述眼部特征點包括左眼特征點和右眼特征點；以所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據；對所述位置特征數據進行分類，確定所述目標圖像中眼睛的狀態。根據本申請實施例的技術方案，可以準確檢測出目標圖像中眼睛的狀態，同時由于采用歸一化處理原則，因此不受目標圖像中眼部區域的大小和位置的影響，具有很好的魯棒性。

【技術實現步驟摘要】
一種眼睛狀態的檢測方法、裝置、設備和介質
本公開涉及通信
，具體涉及一種眼睛狀態的檢測方法、裝置、設備和和介質。
技術介紹
眼睛是人體面部最重要的特征，在計算機視覺研究和應用中發揮著極其重要的作用，眼睛狀態的檢測一直是受研究者廣泛關注的方向。在人臉識別的基礎上，眼睛狀態的檢測有助于各種智能設備識別出人眼的狀態，在疲勞檢測和視覺交互領域有廣闊的應用前景，例如，駕駛員的疲憊檢測以及無效相片的篩選。目前，在進行眼睛狀態的檢測的過程中，存在檢測速度慢、魯棒性不好等問題。
技術實現思路
鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種準確性高，同時魯棒性好的眼睛狀態的檢測方案。第一方面，本申請實施例提供了一種眼睛狀態的檢測方法，包括：獲取目標圖像；對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，確定所述多個眼部特征點的位置坐標；所述眼部特征點包括左眼特征點和右眼特征點；以所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據；對所述位置特征數據進行分類，確定所述目標圖像中眼睛的狀態。可選的，所述以所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據，包括：確定所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值其中，Xi為第i個眼部特征點的橫軸坐標，Yi為第i個眼部特征點的縱軸坐標；i的取值范圍為1到N的整數，第一至第0.5N個眼部特征點為所述左眼特征點，第0.5N+1至第N個眼部特征點為所述右眼特征點；所述N為偶數；計算El和Er之間的歐式距離Ed；按照公式和對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到所述多個眼部特征點的新位置坐標，作為處理后的位置特征數據；其中，Xinew為第i個眼部特征點的橫軸新坐標，Yinew為第i個眼部特征點的縱軸新坐標。可選的，所述N＝12。可選的，所述對所述位置特征數據進行分類，包括：利用分類器對所述位置特征數據進行分類。可選的，所述方法還包括：利用樣本圖像對所述分類器進行訓練，得到用于檢測眼睛狀態的分類器參數。可選的，所述對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，包括：檢測所述目標圖像中是否包含人臉；當檢測出所述目標圖像中包含人臉時，對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位。第二方面，本申請實施例還提供了一種眼睛狀態的檢測裝置，包括：獲取單元，用于獲取目標圖像；定位單元，用于對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，確定所述多個眼部特征點的位置坐標；所述眼部特征點包括左眼特征點和右眼特征點；歸一化處理單元，用于以所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據；分類單元，用于對所述位置特征數據進行分類，確定所述目標圖像中眼睛的狀態。可選的，所述歸一化處理單元，用于：確定所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值其中，Xi為第i個眼部特征點的橫軸坐標，Yi為第i個眼部特征點的縱軸坐標；i的取值范圍為1到N的整數，第一至第0.5N個眼部特征點為所述左眼特征點，第0.5N+1至第N個眼部特征點為所述右眼特征點；所述N為偶數；計算El和Er之間的歐式距離Ed；按照公式和對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到所述多個眼部特征點的新位置坐標，作為處理后的位置特征數據；其中，Xinew為第i個眼部特征點的橫軸新坐標，Yinew為第i個眼部特征點的縱軸新坐標。可選的，所述N＝12。可選的，所述分類單元，用于：利用分類器對所述位置特征數據進行分類。可選的，所述裝置還包括：分類器訓練單元，用于利用樣本圖像對所述分類器進行訓練，得到用于檢測眼睛狀態的分類器參數。可選的，所述定位單元，用于：檢測所述目標圖像中是否包含人臉；當檢測出所述目標圖像中包含人臉時，對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位。第三方面，本申請實施例還提供了一種設備，包括：至少一個處理器、至少一個存儲器以及存儲在所述存儲器中的計算機程序指令，當所述計算機程序指令被所述處理器執行時實現上述眼睛狀態的檢測方法。第四方面，本申請實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，當所述計算機程序指令被處理器執行時實現上述眼睛狀態的檢測方法。本申請實施例提供的眼睛狀態的檢測方案，通過獲取目標圖像，確定目標圖像中的多個眼部特征點的位置坐標，并以左眼特征點的位置坐標均值和右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對該多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據，再對位置特征數據進行分類，確定目標圖像中眼睛的狀態。該方案可以準確檢測出目標圖像中眼睛的狀態，同時由于采用歸一化處理原則，因此不受目標圖像中眼部區域的大小和位置的影響，具有很好的魯棒性。附圖說明通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本申請的其它特征、目的和優點將會變得更明顯：圖1為本專利技術實施例提供的一種眼睛狀態的檢測方法的流程示意圖；圖2為本專利技術實施例提供的一種分類器的訓練過程的示意圖；圖3為本專利技術實施例提供的一種眼睛狀態的檢測方法的詳細流程示意圖；圖4為本申請實施例提供的一種眼睛狀態的檢測裝置的結構框圖；圖5為本申請實施例提供的一種適于用來實現本申請實施例的計算機設備的結構示意圖。具體實施方式下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關專利技術，而非對該專利技術的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與專利技術相關的部分。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。本申請實施例提供了一種眼睛狀態的檢測方法，其中眼睛狀態可以包括睜眼狀態和閉眼狀態。如圖1所示，為本申請實施例提供的一種眼睛狀態的檢測方法的流程示意圖，包括如下步驟：步驟101，獲取目標圖像。其中，該目標圖像可以通過攝像頭來獲取，也可以是從非攝像頭的其它設備處接收的。步驟102，對目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，確定多個眼部特征點的位置坐標。本申請實施例中，在確定目標圖像中的多個眼部特征點的位置坐標之前，可以首先檢測目標圖像中是否包含人臉，具體的實現方式可以采用人臉檢測技術。所述人臉檢測技術是指對于一幅給定的圖像，采用一定的策略對其進行搜索以確定其中是否含有人臉的方法。例如采用線性子空間方法，神經網絡方法等檢測目標圖像中是否包含人臉。當檢測出目標圖像中包含人臉時，確定目標圖像中的人臉區域，再對人臉區域內的多個眼部特征點進行定位，進而確定多個眼部特征點的位置坐標。其中，眼部特征點包括左眼特征點和右眼特征點，其可以但不限于為眼角點和上下眼皮的邊緣點。左右眼的特征點數量可以根據需求自行設定，基于人眼在人臉中的對稱特性，因此要求左右眼的特征點數量相同。本申請實施例對左右眼特征點進行定位時采用的算法將左右眼特征點數量確定為12，也就是說，6個左眼特征點和6個右眼特征點，例如可以分別為本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種眼睛狀態的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取目標圖像；對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，確定所述多個眼部特征點的位置坐標；所述眼部特征點包括左眼特征點和右眼特征點；以所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據；對所述位置特征數據進行分類，確定所述目標圖像中眼睛的狀態。

【技術特征摘要】
1.一種眼睛狀態的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取目標圖像；對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，確定所述多個眼部特征點的位置坐標；所述眼部特征點包括左眼特征點和右眼特征點；以所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據；對所述位置特征數據進行分類，確定所述目標圖像中眼睛的狀態。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值之間的歐式距離作為標準尺度，對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到處理后的位置特征數據，包括：確定所述左眼特征點的位置坐標均值和所述右眼特征點的位置坐標均值其中，Xi為第i個眼部特征點的橫軸坐標，Yi為第i個眼部特征點的縱軸坐標；i的取值范圍為1到N的整數，第一至第0.5N個眼部特征點為所述左眼特征點，第0.5N+1至第N個眼部特征點為所述右眼特征點；所述N為偶數；計算El和Er之間的歐式距離Ed；按照公式和對所述多個眼部特征點的位置坐標進行歸一化處理，得到所述多個眼部特征點的新位置坐標，作為處理后的位置特征數據；其中，Xinew為第i個眼部特征點的橫軸新坐標，Yinew為第i個眼部特征點的縱軸新坐標。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述N＝12。4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述位置特征數據進行分類，包括：利用分類器對所述位置特征數據進行分類。5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：利用樣本圖像對所述分類器進行訓練，得到用于檢測眼睛狀態的分類器參數。6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位，包括：檢測所述目標圖像中是否包含人臉；當檢測出所述目標圖像中包含人臉時，對所述目標圖像中的多個眼部特征點進行定位。7.一種眼睛狀態的檢測裝置，其特征在于，包括：獲取單元，用于獲取目標圖像；定位單元，用于對所述目標圖像中的...

【專利技術屬性】
技術研發人員：徐楚，
申請(專利權)人：京東方科技集團股份有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11