项目介绍

人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV库。
关于代码的编译，作者提供了CMakeLists.txt文件，同时支持Windows，Linux和Mac OS X。
该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。
作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV，其中有一段演示视频，可以看到跟踪效果。
项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章：《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。

算法介绍

该项目从网络摄像头读取视频，进行人脸检测，再根据检测到的人脸图像截取左眼和右眼的ROI区域，最后根据截取到的ROI进行眼球中心检测与跟踪。所以算法的主要包含三个部分：人脸检测，ROI截取，眼球中心定位。

人脸检测

这里面用的人脸检测方法就是OpenCV中集成好的级联分类器，这是一种非常古老的人脸检测方法，利用Haar特征或LBP特征训练多个弱分类模型，组成最终的分类器，进行人脸检测。
OpenCV中提供了多个已经训练好的模型，考虑到侧脸的情况下左右眼将出现遮挡，所以在项目中目前只用到了正面脸检测。

眼部ROI截取

得到整个人脸图像后，截取出左右眼部区域的ROI图像，这个截取过程就是简单的根据先验知识，对于如下的一张人脸图像（注：该图片来源于互联网）：

那么，左右眼的区域大小和位置大概是固定的，整幅图像的长宽分别为wIwIw_{I}，hIhIh_{I}。眼部区域的长宽为wEwEw_{E}，hEhEh_{E}，则有：

wE=35100wIwE=35100wI

w_{E}=\frac{35}{100}w_{I}

hE=30100hIhE=30100hI

h_{E}=\frac{30}{100}h_{I}
对于左右眼ROI图像左上角像素点位置：

yL=yR=25100hIyL=yR=25100hI

y_{L}=y_{R}=\frac{25}{100}h_{I}

xL=13100wIxL=13100wI

x_{L}=\frac{13}{100}w_{I}

xR=wI−wE−13100wIxR=wI−wE−13100wI

x_{R}=w_{I}-w_{E}-\frac{13}{100}w_{I}

眼球中心定位

现在截取出了眼部ROI图像，就到了之前提到的那个论文的方法了，《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。其实它用到的方法很好理解，一副图像，每个像素点都可以计算出梯度，而梯度包含了幅值和方向。对于眼部图像而言，越是靠近眼球中心的位置，灰度值就越低，就会有更多的梯度方向的连线交于那个点。

所以，中心位置的确定，就是在找梯度方向上的直线相交最多的那个点。

补充

除了眼球定位，这个项目还做了眼睑的定位，是在眼球中心位置与眼部ROI区域确定后，增加了简单的后处理，我没有把这个作为重点。

性能评价

最后，根据梯度方向的眼球定位算法在某些方面还是有可取之处的。它很简单，非常容易理解，然后没有使用边缘之类的纹理特征，这使得在较低分辨率的图像和视频下也能做到定位，因为即便是分辨率很低，起码梯度的特征相比边缘的特征，受到的影响更小，算法在这方面的鲁棒性很好。但是它毕竟是一种基于纹理特征的定位算法，这意味着，当眼部图像的纹理受到外部影响而改变时，算法的定位效果会变得很差。比如我测试的图像是一款头戴式设备采集到的，里面为了照明增加了光源，光源反射到眼球位置后出现了亮点，而这个亮点的存在改变了眼部原来的纹理特征。

实验效果

人脸检测

眼球定位

源码下载

当然可以直接到github地址下载eyelike啦。
同时，我调通了Windows在VS2010版本，依赖OpenCV2.4.11，点击下载。

眼球中心定位跟踪算法—eyelike相关推荐

眼球中心定位跟踪算法—eyelike 代码解析
论文及代码地址原始论文 Accurate eye centre localisation by means of gradients 原始代码 eyelike 代码分析(很久之前写的,排版有点乱,有 ...
tdoa/aoa定位的扩展卡尔曼滤波定位算法matlab源码,TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位跟踪算法Matlab源码...
TDOA/AOA定位是无线定位领域里使用得最多的一种定位体制,扩展卡尔曼滤波器是最经典的非线性滤波算法,可用于目标的定位和动态轨迹跟踪,GreenSim团队实现了该算法,本源码由GreenSim团队原 ...
130万奖金池！目标检测、3D点云检测与跟踪、L4规划控制等赛事全面启动！国家智能网联汽车创新中心ICV创新算法攻关任务来了...
点击下方卡片,关注"CVer"公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达国家智能网联汽车创新中心-ICV创新算法攻关任务报名火热开启! 智能网联汽车已成为汽车产业转型升级的重要战略 ...
python卡尔曼滤波室内定位_基于扩展卡尔曼滤波算法的室内定位跟踪系统
基于扩展卡尔曼滤波算法的室内定位跟踪系统凌海波,周先存 [摘要] 摘要:为了解决无线室内定位系统实时跟踪位置坐标误差较大问题, 提出一种基于扩展卡尔曼滤波 (EKF) 算法的室内定位方法.系统采用 ...
目标跟踪算法三：Modeling and Propagating CNNs in a Tree Structure for Visual Tracking (VOT2016冠军)
目标跟踪算法三:Modeling and Propagating CNNs in a Tree Structure for Visual Tracking (VOT2016冠军) 文章链接:https ...
目标跟踪算法的分类（一）
运动目标跟踪主流算法大致分类主要基于两种思路: a)不依赖于先验知识,直接从图像序列中检测到运动目标,并进行目标识别,最终跟踪感兴趣的运动目标: b)依赖于目标的先验知识,首先为运动目标建模,然后在 ...
90+目标跟踪算法九大benchmark！基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪：综述与展望...
点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心[目标跟踪]技术交流群后台回复[视觉目标跟踪综述]获取本文论文! 准确和鲁棒的视觉目标 ...
目标跟踪算法_Camshift函数(学习笔记)
在这一节中,主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift,因为它是连续自使用的meanShift,所以这2个函数opencv中都有,且都很重要.为了让大家先达到一个感性认识.这节主要是看懂和运行op ...
目标跟踪算法综述与分析
本人硕士期间研究过10个月左右的目标跟踪算法,刚入门时苦于没人指点,自己每天乱看文章,后来发现看的好多文章都是没有意义的(ps....看了一大堆meanshift,kalman啥的......),做了 ...

眼球中心定位跟踪算法—eyelike

项目介绍

算法介绍

人脸检测

眼部ROI截取

眼球中心定位

补充

性能评价

实验效果

人脸检测

眼球定位

源码下载

眼球中心定位跟踪算法—eyelike相关推荐

最新文章

热门文章