人眼检测

摘要： 眼动跟踪是指自动检测瞳孔中心位置或者识别三维视线方向及注视点的过程,被广泛应用于人机交互、智能驾驶、人因工程等.由于不同场景下的光照变化、个体眼球生理构造差异、遮挡、头部姿态多样等原因,眼动跟踪的研究目前仍然是一个具有挑战性的热点问题.针对眼动跟踪领域,首先概述眼动跟踪研究内容,然后分别论述近年来瞳孔中心检测及视线估计领域的国内外研究进展,综述目前眼动跟踪主要数据集、评价指标及研究成果,接着介绍眼动跟踪在人机交互、智能驾驶等领域的应用,最后对眼动跟踪领域的未来发展趋势进行展望.

摘要： 针对戴眼镜、人脸姿态变化以及眯眼睛等复杂场景,提出了一种基于多任务卷积神经网络(MultiTask CascadedConvolutionalNetworks,MTCNN)的人眼检测算法。针对性地调整与优化网络,删除landmark部分以简化网络结构,进而调整网络的输入尺寸,使模型更适用于人眼检测。实验结果表明,基于MTCNN的人眼检测算法在数据集上准确率达92.1%,图形处理器(GraphicsProcessingUnit,GPU)检测速度达112frames/s,可以有效兼顾实时性与准确性。

摘要： 针对复杂场景下的人眼检测问题,间接方法和直接方法具有一定的局限性.提出了一种不依赖人脸检测的直接型人眼检测算法,以解决复杂场景下多尺度尤其是小尺度人眼检测问题.算法通过减少下采样因子并加入扩张残差单元以提升小尺度人眼检测能力,且对多尺度特征相互拼接以保证多尺度人眼检测的精度.同时,算法借助于压缩特征输出通道降低了模型复杂度,使人眼检测效率得以提升.实验结果表明:所提模型可以在小尺度下有效地进行左右眼区分,并在红外数据上表现良好.经在DIF数据集上进行训练与测试,所提模型在较小尺度下人眼检测精度达到82.59％,检测效率达到30.5 fps.

摘要： 人眼检测是计算机视觉领域的重要研究对象,也是人脸检测、虹膜分割以及人眼跟踪技术等技术的关键前提条件,广泛应用于各种场景之中.利用投影函数能分析图像特征,提取出图像的关键点,大量的研究表明利用投影函数能有效地检测人眼.文章详细介绍了各类基于投影函数的人眼检测方法原理,分析了其特点,希望能为相关研究人员提供参考.

摘要： 人眼检测是计算机视觉领域的重要研究对象,也是人脸检测、虹膜分割以及人眼跟踪技术等技术的关键前提条件,广泛应用于各种场景之中。利用投影函数能分析图像特征,提取出图像的关键点,大量的研究表明利用投影函数能有效地检测人眼。文章详细介绍了各类基于投影函数的人眼检测方法原理,分析了其特点,希望能为相关研究人员提供参考。

摘要： 在眼动追踪技术中需要提取有效的眼动参数,针对各类人脸人眼特征点定位过程中不涉及瞳孔定位的问题,提出了一种有效的人眼特征点定位方法.首先用约束局部模型训练方法对人眼训练好模型,然后利用AdaBoost算法检测到人脸和人眼图像,最后把人眼的位置和图像信息传递给约束局部模型,经过搜索,精确定位出人眼特征点.实验表明,提出的方法不仅对光照和头部姿态有很好的鲁棒性,而且检测速度快,定位准确率高,能适应实际场景中应用.

摘要： 基于深度相机和人眼检测模型实时返回观察者眼睛的位置坐标,利用坐标转换模型计算合理的显示区域,通过颜色传感器的颜色分量数据估计环境色温和亮度;根据提前标定的显示参数映射表调整显示状态,使其最接近环境光的色彩表现。搭建了场景融合实验系统,系统分为位置监测相机、图像采集相机、颜色传感器、显示设备、处理器五部分.分别在色温为6354 K,照度为160 lx的室内场景和色温为6197 K,照度为848 lx的室外场景下进行融合实验.实验结果表明,场景融合方案能够为不同位置的观察者调整显示画面,并根据环境光信息改变显示参数,融合效果优良,单次执行仅需283 ms.

摘要： 为提高行车安全性,结合驾驶员人眼开度特征开展了疲劳驾驶检测系统研究,提出采用AdaBoost算法实现人脸及人眼的定位方法.驾驶员视频图像在动态直方拉伸和训练好的AdaBoost算法分类器作用下实现人脸、人眼定位;对获得的眼部图像进行边缘检测及轮廓提取,计算轮廓内像素点得到眼睛的开度信息;利用PERCLOS算法计算一段时间内驾驶员的闭眼帧数及眨眼频率比例,获得驾驶员疲劳状态.试验结果表明,该系统具有较好的抗环境干扰和实时性,能准确地完成疲劳判断.

摘要： 基于视觉的辅助驾驶系统应用于车载环境,通过提取、分析和理解车载摄像头采集的交通环境视频中的有用信息,给予驾驶员安全提示,以保障驾驶安全.本文研究了汽车安全辅助驾驶系统中的交通标志牌检测和驾驶员注意力判别两大系统的关键算法.交通标志牌检测系统对不同交通标志牌进行定位和识别,给出辅助驾驶信息.驾驶员注意力判别系统,通过人眼检测判别驾驶员是否处于疲劳状态,对驾驶员提出警示.

摘要： 人眼检测对于人脸的自动识别非常重要。本文提出了一种视频序列图像中人眼定位的方法。确定一个眼睛窗口，综合利用窗口内灰度的均值、灰度方差的均值、梯度的均值并结合色度信息来进行眼睛的检测。实验结果表明，所提算法能够迅速准确的检测眼睛。

摘要： 驾驶员疲劳检测是车辆主动安全中的一项关键技术。本文提出了一种实用的基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳检测算法。采用连续检测、短时跟踪策略得到可靠人脸区域，充分结合了Adaboost和Mean-Shift算法的优点；利用形态学滤波方法定位可靠的人眼对：并结合了多个有效的图像特征识别人眼睁闭状态。实际测试证明该算法实现简单，具有较高的准确性和实时性，能有效应用于车辆主动安全系统中。

摘要： 驾驶员疲劳检测是车辆主动安全中的一项关键技术。本文提出了一种实用的基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳检测算法。采用连续检测、短时跟踪策略得到可靠人脸区域，充分结合了Adaboost和Mean-Shift算法的优点；利用形态学滤波方法定位可靠的人眼对：并结合了多个有效的图像特征识别人眼睁闭状态。实际测试证明该算法实现简单，具有较高的准确性和实时性，能有效应用于车辆主动安全系统中。

摘要： 驾驶员疲劳检测是车辆主动安全中的一项关键技术。本文提出了一种实用的基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳检测算法。采用连续检测、短时跟踪策略得到可靠人脸区域，充分结合了Adaboost和Mean-Shift算法的优点；利用形态学滤波方法定位可靠的人眼对：并结合了多个有效的图像特征识别人眼睁闭状态。实际测试证明该算法实现简单，具有较高的准确性和实时性，能有效应用于车辆主动安全系统中。

摘要： 驾驶员疲劳检测是车辆主动安全中的一项关键技术。本文提出了一种实用的基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳检测算法。采用连续检测、短时跟踪策略得到可靠人脸区域，充分结合了Adaboost和Mean-Shift算法的优点；利用形态学滤波方法定位可靠的人眼对：并结合了多个有效的图像特征识别人眼睁闭状态。实际测试证明该算法实现简单，具有较高的准确性和实时性，能有效应用于车辆主动安全系统中。

摘要： 驾驶员疲劳检测是车辆主动安全中的一项关键技术。本文提出了一种实用的基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳检测算法。采用连续检测、短时跟踪策略得到可靠人脸区域，充分结合了Adaboost和Mean-Shift算法的优点；利用形态学滤波方法定位可靠的人眼对：并结合了多个有效的图像特征识别人眼睁闭状态。实际测试证明该算法实现简单，具有较高的准确性和实时性，能有效应用于车辆主动安全系统中。

摘要： 本发明实施例提供了一种人眼视线检测系统的人眼视线方向确定方法和系统，所述人眼视线检测系统包括：多个摄像机、舵机云台、和设置在所述舵机云台的激光测距装置，所述方法包括：确定激光测距装置发射的光斑在以舵机云台的旋转中心为坐标原点的三维世界坐标系中的坐标，获取多个摄像机采集的多个用户图像，以确定人眼在三维世界坐标系中的坐标，基于光斑坐标和人眼坐标，确定人眼视线在三维世界坐标系中的方向向量。通过设置舵机云台，使得可以收集连续方向角度的人眼视线图像数据，而且还能适用于各种场景，例如狭小的汽车驾驶室等。

摘要： 本发明实施例提供了一种人眼视线检测系统的人眼视线方向确定方法和系统，所述人眼视线检测系统包括：多个摄像机、舵机云台、和设置在所述舵机云台的激光测距装置，所述方法包括：确定激光测距装置发射的光斑在以舵机云台的旋转中心为坐标原点的三维世界坐标系中的坐标，获取多个摄像机采集的多个用户图像，以确定人眼在三维世界坐标系中的坐标，基于光斑坐标和人眼坐标，确定人眼视线在三维世界坐标系中的方向向量。通过设置舵机云台，使得可以收集连续方向角度的人眼视线图像数据，而且还能适用于各种场景，例如狭小的汽车驾驶室等。

摘要： 本申请公开了一种基于仿生眼机器人的轨迹追踪方法及装置、仿生眼、仿生眼机器人。该基于仿生眼机器人的轨迹追踪方法包括根据仿生眼机器人建立线性模型；基于所述线性模型，建立全状态反馈控制系统；在所述全状态反馈控制系统中，基于预设轨迹的期望值和预设关节角度期望值，得到仿生眼追踪目标过程中关节所需要的角度和角加速度；还包括：采用LQR线性二次最优控制器计算所述全状态反馈控制系统中的参数K，通过建立能量函数使得能量消耗达到最小，以使线性仿生眼的头眼协调运动为最优控制，其中参数K为系统参数。本申请解决了仿生眼机器人的处理方法中效果不佳的技术问题。通过本申请实现了多个自由度线性仿生眼头眼协调进行目标追踪，并且达到目标追踪的最优控制。

摘要： 本发明公开了一种测量人眼黄斑色素浓度和视疲劳检测设备及检测方法，检测设备包括：底座，底座上安装有系统处理器、锁住按钮、显示屏和喇叭，底座顶部通过旋转轴转动连接有上部测试腔体，上部测试腔体内部设置有积分球、LED电路板和照明电路板，积分球内部开设有腔室，腔室内部安装有环境光强度传感器，LED电路板上设置有背景板，照明电路板上安装有照明LED和环境光亮度传感器，上部测试腔体顶部安装有目镜筒，检测方法包括：调整高度、设备工作、测试准备和测试过程。本发明中，上部测试腔体可以防止外界光对测试的影响，测试者可以根据设定的语音提示自主完成测试，而不需要专业人员的干预，设备系统能够更加精确的测试。

摘要： 一种基于磁性纳米探针和金纳米棒快速裸眼检测人N端脑钠肽前体检测试剂盒，所述检测试剂盒包括磁性纳米探针、人N端脑钠肽前体(NT‑pro BNP)检测抗体、ELISA反应液以及金纳米棒溶液；所述磁性纳米探针由人NT‑pro BNP包被抗体偶联磁珠制备而得；所述人N端脑钠肽前体(NT‑pro BNP)检测抗体偶联有辣根过氧化物酶；所述检测试剂盒对待检测抗原样品进行检测时首先由磁性纳米探针、人N端脑钠肽前体(NT‑pro BNP)检测抗体以及ELISA反应液对待检测抗原样品进行双抗体夹心免疫反应得到夹心免疫反应液，最后通过金纳米棒溶液对夹心免疫反应液进行AuNRs蚀刻完成检测。检测低成本，无需大型仪器及专业人员，可实现裸眼对人NT‑pro BNP浓度检测；本检测试剂盒使用操作简便，反应时间短、特异性高。

摘要： 本发明提供一种人眼检测方法，包括：人脸区域确定步骤，在输入的图像中确定人脸区域；人眼范围确定步骤，在人脸区域中确定人眼范围；以及人眼定位步骤，基于主动形状模型，以人眼范围确定与人眼相应的特征点的初始位置，通过拟合确定人眼位置。本发明还相应地提供一种人眼检测设备、及一种人眼检测系统。

摘要： 本发明公开了一种人眼检测方法、设备和人眼检测系统，以检测图象中的人眼。所述人眼检测设备包括读取装置，用于读取图象每列的各象素的灰度值；分段装置，用于将每列分成多个区间，并将各区间划分为谷区、中继区或峰区；合并装置，用于将每列的谷区和其相邻列的谷区合并，并产生眼睛备选区域；确定装置，用于从眼睛备选区域中确定人眼。按照本发明，可以实现一种可靠且快速的人眼检测方法，以检测具有复杂背景的图象中的人眼。

摘要： 一种人眼检测方法及人眼检测系统。该人眼检测方法用来检测一受测者的一眼睛的开阖程度，该人眼检测方法包括：检测该眼睛的一瞳孔的位置、一内眼角的位置及一外眼角的位置；根据该内眼角的位置及该外眼角的位置，计算一眼宽；将该眼宽乘上一特定比例，以取得一眼高；以该瞳孔的位置为中心，该眼宽为长度，该眼高为宽度，形成一重点区域；以及在该重点区域的一检测区间内，判断该眼睛占据该检测区间的一比例，并据以判断该受测者的该眼睛的开阖程度。本发明可藉由眼角的位置来决定眼睛所在的区域，再在上述区域内判断眼睛的开阖程度。由于眼角的位置较为固定，且不易受到眨眼时眼皮跳动的影响，能够更准确地判断受测者是否处于瞌睡状态。

摘要： 本发明提供一种人眼检测方法，包括：人脸区域确定步骤，在输入的图像中确定人脸区域；人眼范围确定步骤，在人脸区域中确定人眼范围；以及人眼定位步骤，基于主动形状模型，以人眼范围确定与人眼相应的特征点的初始位置，通过拟合确定人眼位置。本发明还相应地提供一种人眼检测设备、及一种人眼检测系统。

摘要： 一种人眼检测方法及人眼检测系统。该人眼检测方法用来检测一受测者的一眼睛的开阖程度，该人眼检测方法包括：检测该眼睛的一瞳孔的位置、一内眼角的位置及一外眼角的位置；根据该内眼角的位置及该外眼角的位置，计算一眼宽；将该眼宽乘上一特定比例，以取得一眼高；以该瞳孔的位置为中心，该眼宽为长度，该眼高为宽度，形成一重点区域；以及在该重点区域的一检测区间内，判断该眼睛占据该检测区间的一比例，并据以判断该受测者的该眼睛的开阖程度。本发明可藉由眼角的位置来决定眼睛所在的区域，再在上述区域内判断眼睛的开阖程度。由于眼角的位置较为固定，且不易受到眨眼时眼皮跳动的影响，能够更准确地判断受测者是否处于瞌睡状态。