自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法

            文檔序號:7692842閱讀:272來源:國知局
            專利名稱:自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法
            技術領域
            本發明涉及一種利用自動跟蹤和自動對焦的虹膜圖像獲取方法,是綜 合了計算機視覺、圖像處理、模式識別和自動控制等技術,應用于生物特 征識別領域的虹膜識別方法。
            背景技術
            在目前生物特征識別技術中,虹膜識別技術是準確度最 高、防偽性最好的技術之一,具有廣泛的市場應用前景。虹膜 識別的步驟一般包括虹膜圖像獲取、活體檢測、預處理、特征 提取和特征匹配等步驟。其中,虹膜圖像獲取是非常重要的一 個環節。然而,由于虹膜的直徑非常小,而采集的虹膜圖像又 要求必須有足夠多的像素,所以虹膜圖像獲取也是非常困難的 一個環節。
            最早的虹膜圖像采集裝置是接觸式的和固定的,即需要把眼睛緊緊地貼近鏡頭來采集圖像,這樣得到的圖像質量很 好,但只能用于實驗室的圖像采集,如果用于實際生活,會引 起很多用戶的抵觸心理。
            后來的虹膜圖像獲取采用了長焦距的攝像頭,使人不用
            貼近鏡頭就可以進行圖像采集,但是由于這種攝像頭的視角和
            景深都比較小,人站的位置靠前靠后靠左靠右都會造成人眼對
            不準攝像頭。必須用戶積極的配合才能采集到合適的圖像,使
            用很不方便。
            為了解決這個問題,人們做了很多改進, 一種是利用距
            離傳感器測得人的距離,然后利用聲音或指示燈提示人前進或
            后退, 一種方法是利用鏡子或顯示器讓人看到自己的圖像從-而
            自動調整位置。但這些設備仍然存在很多問題第一,在有些 情況下,用戶不愿意去主動配合設備,或者用戶不方便靠近儀 器。第二,即使用戶愿意去主動配合,無論是利用聲音提示或 者是人自己對準鏡子,都必須要人去配合儀器移動,造成了很 大的不方便;甚至有些人花很長時間都對不準鏡頭或掌握不好 距離。
            所以,我們提出了從"人配合機器"到"機器配合人"的主動式虹膜 采集方法,即讓儀器去主動尋找人的眼睛的位置,無論人站在哪個位置,我們都利用云臺的旋轉去對準眼睛,并自動變焦來捕捉人的眼睛的圖像, 這樣就擴大了范圍,增大了景深,方便了用戶。模式識別技術使得在圖像中檢測人臉成為可能,而市場現有的長焦距(大于75mm)鏡頭使大范圍(0.3m-lm米)拍攝虹膜(虹膜直徑大于150 像素)成為可能,可控云臺使得快速跟蹤成為可能,這些都為主動式虹膜 采集方法提供了條件。發明內容本發明的目的是公開一種自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法, 以實現主動尋找用戶的眼睛,進行虹膜識別。 為達到上述目的,本發明的技術解決方案是一種基于自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法,其特征在于,包 括如下步驟1) 將一個寬視角攝像頭、 一個窄視角攝像頭和一紅外光源安裝在可控云臺上;2) 利用寬視角攝像頭連續拍攝圖像,檢測是否有人臉圖像,當檢測 到人臉圖像時,在人臉的上半區域進行人眼檢測,獲得眼睛的準 確位置;3) 根據眼睛在寬視角攝像頭圖像中的位置,旋轉云臺直到窄視角攝 像頭和紅外光源對準人的眼睛,同時使窄視角攝像機中有人的眼 睛圖像;4) 判斷用戶距離和圖像質量,控制窄視角攝像頭自動變焦和自動對5) 窄視角攝像機中有人的眼睛圖像并對焦后,窄視角攝像頭連續拍攝虹膜圖像;6) 判斷是否采集到清晰的虹膜圖像,如果有清晰的圖像則進行圖像 處理和虹膜識別,判斷用戶身份。所述的方法,其所述第1)步中,將一個寬視角攝像頭、 一個窄視角 攝像頭和一紅外光源緊密安裝在可控云臺上,兩攝像頭角度和光源平行安 裝,但不共線;云臺帶動三者共同旋轉。所述的方法,其所述第2)步中,利用寬視角攝像頭檢測人臉,其步 驟包括a) 在系統運行時,利用寬視角攝像頭連續拍攝圖像;b) 利用已有方法訓練好的分類器檢測圖像中是否有人臉圖像,有 人臉圖像時,獲取人臉的坐標和大小。所述的方法,其所述第2)步中,在人臉圖像中進行人眼檢測,其步 驟包括a) 根據已檢測到的人臉位置,估算人的眼睛的大體位置,b) 利用已有方法訓練好的人眼分類器在這個區域檢測是否有人的 眼睛,有人眼時,獲取人眼的坐標和大小。所述的方法,其所述第3)步中,根據眼睛在寬視角攝像頭的圖像位 置來轉動云臺,其具體方法如下a) 計算眼睛是否出現在寬視角攝像頭的一個標定位置如果在標定 位置,則說明窄視角攝像頭已對準眼睛,如果不在,說明需要旋轉 云臺;b) 當眼睛位置偏離標定位置時,轉動云臺使之回到標定位置當眼睛位置偏左或偏右時,計算旋轉時間,然后則旋轉云臺向右或向左旋轉此時間;當眼睛位置偏上或偏下時,計算旋轉時間,然后則旋轉云臺向下或向上旋轉此時間;旋轉直到眼睛出現在標定點。 所述的方法,其所述標定位置,是根據用戶的大致距離來線性計算, 具體方法如下a) 標定位置大約在寬攝像頭中心點的下方Ah處,和人距離攝像頭 的距離D成線性關系,同時和檢測到的人臉的大致長度H成線性關 系,即A/^^ + 、其中a、 b為待計算參數;b) 在準備工作中,分別在用戶距離攝像頭的不同距離得出若干不同 的標定位置Ahl, Ah2,…Ahn,和相對應的不同人臉大致長度值下:H1,H2,…Hn,,A"[A、AV'"A",然后做線性回歸計算,即得出c)在系統運行時,通過每次檢測人臉得到的人臉大致長度H,計算標 定位置,然后對比此位置的坐標和檢測到人眼的坐標,判斷眼睛是 否出現在標定位置。 所述的方法,其所述旋轉時間的計算,是通過經驗判斷,具體方法如a) 在準備工作中,分別設定不同的旋轉時間,讓云臺向水平和垂直 方向分別旋轉,得到每次旋轉眼睛位置的變化距離;b) 將這些經驗數據列成表格,記錄到計算機程序中;c) 在系統運行中,查詢應該水平和垂直旋轉的距離,程序查詢此表 格,既得出需要向水平和垂直旋轉的時間。所述的方法,其所述第4)步中,控制窄視角攝像頭自動變焦和自動對焦,其具體方式包括1)根據人臉的大小粗估用戶的距離;2) 根據大致估計的距離調整變焦到預先設置的焦距,距離遠則變到長 焦距,距離近則變到短焦距;3) 判斷虹膜圖像的高頻分量,然后控制鏡頭對焦變遠或變近,如果變焦高頻分量變大,則繼續原方式對焦,反之,如果變焦高頻分量變小,向反方向對焦;4) 直到采集到清晰的虹膜圖像為止,其中圖像清晰的判斷是通過系統 試驗中得到的高頻分量經驗值確定。所述的方法,其所述第6)步中采集到清晰虹膜圖像后需要進行虹膜識別,虹膜識別方法,包括步驟如下a) 進行圖像預處理和歸一化;b) 進行虹膜定位和虹膜特征提取;c) 將采集的虹膜特征與數據庫中的虹膜特征進行比對,看是否與數據 庫中的虹膜圖像吻合;d) 如果與數據庫中的虹膜圖像吻合,則自動讀出該人的姓名,保存識 別成功的圖像。所述的方法,其當第5)步虹膜識別完成后進行聲音提示、燈光提示、 或依據比對結果進行開或不開門的操作。一種所述的方法使用的系統,其包括可控云臺,寬視角攝像頭,窄視 角攝像頭,紅外光源,計算機,電源,音箱; 一寬視角攝像頭和一窄視角 攝像頭以及紅外光源順序疊置,安裝在可控云臺的垂直旋轉軸上; 其中,各個設備的選型和連接a) 寬視角攝像頭選用普通的會議攝像頭,通過USB接口與計算機連接;b) 窄視角攝像頭選用改裝的一體化攝像機,其視頻數據通過數據采集 卡和計算機連接, 一體化攝像頭以通過RS-232總線控制對焦和變焦;c) 可控云臺選用100度/秒的快速數字化云臺,通過RS-485接口和計 算機連接,由標準化的Pelco-D協議控制;d)紅外光源選用LED燈陣列,由多個發射角度為15度的紅外LED構成。所述的系統,其所述計算機硬盤中拷有軟件a) 軟件開啟兩個線程,分別處理寬視角攝像頭和窄視角攝像頭的圖像 數據,并在后臺進行圖像處理、運動控制和數據庫檢索功能;b) 軟件的主窗口有兩個畫面,分別顯示人臉圖像和虹膜圖像;用戶識 別成功后,顯示用戶信息,并發出用戶姓名的聲音;主窗口上有針對 用戶管理的注冊、識別按鈕。本發明應用了計算機視覺技術、模式識別技術、和運動控制技術來輔 助虹膜圖像采集,使虹膜識別可以在很大的范圍內進行,并且不需要人主 動配合去對準鏡頭,從而大大提高了效率,擴展了虹膜識別的應用范圍。


            圖1為本發明方法的基本步驟示意框圖;圖2為本發明方法所使用的系統硬件設備示意圖;圖3為兩個攝像頭的定標示意圖;圖4為控制云臺轉動到理想位置的實例示意圖;圖5為本發明方法所使用的系統軟件流程示意圖。
            具體實施方式
            本發明的一種自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法,包括如下步12驟將一個寬視角攝像頭和一個窄視角攝像頭以及紅外光源共同安裝在可控云臺上;系統通過一個寬視角攝像頭連續檢測人臉圖像,當檢測到人臉圖像的時候,在人臉的大致部位進行人眼檢測,獲得眼睛的準確位置;控
            制云臺旋轉窄視角攝像頭和紅外光源,對準人的眼睛;同時判斷用戶位置和圖像質量,并進行變焦和對焦;當采集到清晰的虹膜圖像時進行圖像處理和虹膜識別,判斷用戶身份。從而實現主動尋找用戶的眼睛,進行虹膜識別。
            本發明方法使用的是利用云臺自動跟蹤的虹膜圖像采集系統,該系統由以下設備構成計算機,可控云臺,寬視角攝像頭,窄視角攝像機,紅
            外光源和電源、圖像采集卡等輔助設備。
            (一)系統運行的基本步驟如圖1:
            Sl:將一個寬視角攝像頭和一個窄視角攝像頭以及紅外光源共同安裝在可控云臺上;
            S2:系統利用寬視角攝像頭連續拍攝圖像,檢測是否有人臉圖像;當檢測到人臉圖像時,在人臉的大致部位進行人眼檢測,獲得人眼睛的準確位置;
            S3:根據眼睛在寬視角攝像頭圖像中的位置,旋轉云臺,使窄視角攝像機和紅外光源都對準人的眼睛;S4:根據人臉的大小判斷用戶的距離,控制自動變焦;根據圖像的高頻分量大小估計圖像質量,控制自動對焦;
            S5:判斷是否采集到清晰的虹膜圖像,如果有清晰的圖像則進行圖像
            處理和虹膜識別,判斷用戶身份。
            (二) 系統硬件設備的組成和連接如圖2,其中,可控云臺l,寬視角攝像頭2,窄視角攝像頭3,紅外光源4,計算機5,執行裝置6;設備捕
            捉到的圖像如下用戶7;寬視角攝像頭拍攝的圖像8;利用人臉檢測算法檢測出的人臉區域9;窄視角攝像頭拍攝的人眼圖像10。
            設備的選型如下可控云臺為水平垂直旋轉速度大于100度/秒的云
            臺;寬視角攝像頭為普通的USB會議攝像頭;窄視角攝像頭選取改裝后的一體化攝像機,最大焦距大于75mm,可以自動對焦、自動變焦;紅外光源為紅外LED陣列,波長850nm,發射角15度。
            設備的連接方式如下可控云臺通過RS-485總線和計算機連接;寬視角攝像頭為通過USB和計算機連接; 一體化攝像機通過數字圖像采集卡和計算機連接;兩個攝像頭緊緊靠到一起,基本上共同安裝;可控云臺、攝像頭和紅外光源都有電源供電。
            (三) 系統運行中的具體方法1,人臉檢測和人眼檢測的方法
            人臉檢測的分類有多種方法,我們采用haar-like特征,并用boosting的算法進行訓練,一個320*240的圖像的人臉檢測的平均時間在幾十毫秒,可以滿足時間要求。人眼檢測和人臉檢測的方法基本相似,但人眼檢測是在人臉圖像的上半部分進行查找,所以查找范圍很小,檢測時間也相對很少。
            2,兩個攝像頭的定標方法如圖3:
            可以看到,由于兩個攝像頭安裝在一起,所以窄視角攝像頭的圖像和寬視角攝像頭的圖像會有對應的關系當目標點(眼睛)圖像出現在寬視
            攝像頭圖像中心點(11)垂直偏離Ah的位置(12),就會出現在窄視角攝像頭的圖像區域(10)內。
            系統運行時,即按照如上原理,當在寬視角攝像頭找到了眼鏡后,轉動云臺,使得眼睛的位置出現在寬視角攝像頭標定位置(12),就可以使眼睛出現在窄視角攝像頭的圖像(10)中。
            其中,Ah會隨著人和相機的距離D變化,人越遠Ah會越小,人越近Ah會越大。
            假設標定位置Ah和人距離攝像頭的位置D成線性關系,而D又與檢測到的人臉高度H成線性關系。所以Ah和H之間也假設成線性關系,即A""7/"。我們在實驗中分別在人距離攝像頭不同位置D1,D2,…Dn時,得出不同的標定位置Ahl, Ah2,…Ahn。然后由多組實驗值做線性回歸,=(//'//)—W A/2)
            ,其中,
            ,1
            A"[^'化,…'化]7 。即可得到a,b
            的經驗值。
            3,控制云臺轉動攝像頭的方法如圖4:
            在寬視角攝像頭的圖像中,通過人臉檢測和眼睛檢測,得出眼睛的實際位置和標定位置的偏差,然后根據此偏差來旋轉云臺。圖4是旋轉的一個實例,描述了一個過程,大的圖像為寬視角攝像頭的圖像,左上角小的圖像為窄視角攝像頭的圖像,其中(12)為標定位置,(11)為中心點,當眼睛的位置移動到寬視角攝像頭的標定點,也同時出現在窄視角攝像頭區域(10)中。
            為了讓云臺旋轉更快,我們采用了查找經驗表的方法眼睛位置偏差
            標定點越大,需要設置旋轉速度和旋轉時間越大;偏差越小,需要設置的旋轉時間越小。偏差值和旋轉時間之間的關系并不是線性關系,但可以通過實驗來確定一個經驗的查找表。例如,偏差值為5個像素,通過實驗確定,設定旋轉時間為300ms;偏差值為IO個像素,通過實驗確定,設定旋轉時間為400ms。
            例如,人的眼睛位于寬視角攝像頭標定點向左5個像素,則控制云臺向右旋轉300ms;人的眼睛位于標定點向上10個像素,則控制云臺向下旋轉400ms。如果一次沒有旋轉到預定位置,則在下一個循環中再次旋轉,
            直到眼睛的位置到達標定點。
            4,控制變焦和對焦的方法
            設置幾個變焦的檔,當用戶在較遠距離時,調到長的焦距,當用戶在近距離時,調到短的焦距,當用戶在中間位置時,調到中間的焦距。這樣可以保證無論用戶無論在遠處或近處,都可以使其虹膜的圖像足夠大。
            其中用戶的距離可以根據寬視角圖像中人臉的大小來估計。因為檢測到的人臉框的大小是和用戶距離成反比例的,所以可以粗略估計出用戶距離。
            變焦是為了保證虹膜在圖像中的大小能夠滿足模式識別的要求。除了變焦之外,必須同時進行自動對焦,以保證能夠得到清晰的虹膜圖像。
            判斷圖像的高頻分量,然后控制鏡頭變焦遠或變近。如果變焦高頻分量變大,則繼續變焦,如果高頻分量變小,則向反方向控制變焦,直到圖像的高頻分量最大的時候。
            攝像頭(包括鏡頭)通過RS-232總線和計算機連接,可以通過Pelco-D協議控制變焦和對焦,同時,攝像頭本身也帶有利用視頻分量驅動自動對焦的功能。
            (四)系統的軟件
            軟件有良好的交互界面主窗口內有兩個區域, 一個區域顯示寬視角攝像頭的圖像, 一個區域顯示窄視角攝像頭的圖像;當跟蹤到人的眼睛之
            后,前者顯示人臉的圖像,后者顯示紅外光下人眼(虹膜)的圖像;識別成功后,軟件可以顯示識別出識別用戶的姓名;窗口有"注冊"、"識別"等功能鍵,方便管理
            圖5為系統軟件流程示意圖。在計算機的程序內,初始化后開啟兩個線程, 一個線程是用寬視角攝像頭連續拍攝圖像,尋找人臉,控制云臺旋轉;另一個線程是用窄視角攝像頭連續拍攝圖像,進行虹膜識別。
            P0:系統初始化。系統初始化時有許多工作要做,包括裝載已經訓練好的人臉分類器、人眼分類器;打開虹膜特征數據庫;打開云臺控制接口;打開紅外光源等。系統初始化完畢后,開啟兩個線程。
            P1-l:寬視角攝像頭拍攝一楨圖像,并在窗口中顯示。
            Pl-2:在圖像中利用已訓練好的分類器來檢測是否有人臉的圖像。
            Pl-3:如果沒有人臉,則繼續檢測,如果有,則獲得人臉在圖像中的位置和大小的參數信息
            Pl-4:在人臉的上半部分區域進行人眼檢測,人眼檢測仍然依靠己訓練好的分類器,得到兩只眼睛中心位置的準確坐標值。
            Pl-5:根據人眼的坐標和中心位置的偏差,控制云臺旋轉到標定位置。(當偏離人臉左邊時,則對準左眼;當偏離人臉右邊時,則對準右眼。如果偏差在允許范圍內,則停止旋轉。Pl-6:根據人臉的大小粗略估計用戶的距離,然后根據此距離改變攝像
            頭的焦距。并同時打開攝像頭的自動對焦功能。完畢后返回Pl-l,繼續跟 蹤人臉圖像。
            P2-l:窄視角攝像頭拍攝一楨圖像,并在窗口中顯示。
            P2-2:檢測是否有清晰的虹膜圖像。如果沒有,說明云臺旋轉還沒有結 束,繼續采集圖像。
            P2-3:如果采集到圖像。虹膜識別,虹膜識別算法采用中國科學院自動 化所的虹膜識別SDK軟件包irismatching. dll,進行虹膜圖像的預處理、 虹膜定位、特征提取、特征比對等步驟。
            P2-4:如果虹膜識別成功,同時聲音提示成功,執行開關通道、打開指 示燈等動作;如果不成功則繼續識別,連續三次不成功,則進行報警提示。
            本發明設計了了一種自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法。經過 實驗, 一般情況下,對于距離0.4米到1米,水平30度角內,高度在1.55 至1.90米用戶,平均都可以在5秒鐘內完成圖像采集和識別。
            本方法的優點在于以下幾個方面
            1. 本方法可以在較遠距離進行圖像采集,適應性更廣。
            2. 本方法可以主動跟蹤人的眼睛,擴大了采集圖像的范圍。
            3. 本方法可以自動變焦和對焦,擴大了采集圖像的景深。
            4. 本方法可以適應各種不同類型的人群,任何人都在幾秒鐘內自動完成識別,不會出現無法對準或無法對焦所帶來的問題,大大方 便了用戶。
            綜上所述,本發明對于目前的虹膜識別系統是一個很大的改進,能夠 在更遠的距離進行圖像采集,并且不需要人的配合就可以主動跟蹤人的眼 睛并自動變焦,從而大大地提高了虹膜識別系統的應用范圍,方便了用戶 的使用,具有很大的市場潛力。
            實施例l:應用于自動化和智能化的虹膜識別系統
            本發明可用于自動化和智能化的虹膜識別系統。使用過程如下在某 個會館入口,需要對來訪人員進行虹膜識別驗證身份,但由于客人都比較 尊貴,不方便讓機器指揮客人去上下左右移動來完成識別,所以會館入口 采用了自動化的虹膜圖像識別裝置。當客人迸入會館后,面對智能虹膜識 別系統逗留3秒鐘時間,設備會自動旋轉窄視角攝像頭,捕捉到了虹膜圖 像,識別出客人身份,并發出該"某某先生,歡迎光臨"的聲音。客人感 覺到會館安全措施很好,并且使用方便、智能化高,結果非常滿意。
            實施例2:應用于大規模用戶的虹膜識別系統
            本發明可以提高虹膜識別系統的實用性,尤其對于大規模用戶和特殊 人群。實例如下
            某個通關口岸需要利用虹膜識別系統驗證身份,過往的人需要排隊進行驗證,其中有三個人張三,身高190,李四,身高150,王五,從未 使用過該儀器。三個人都曾注冊了自己的虹膜圖像,他們來到關口進行識 別。關口以前使用的虹膜識別儀器高150,張三需要蹲下身子并將臉抬起 來才能進行識別,而李四掂起腳尖才能看到鏡頭,王五由于不熟悉儀器, 雖然對準了眼睛,但是不能把握好和攝像頭的距離。結果三個人都很長時 間不能將自己的眼睛對準鏡頭,后來在工作人員的幫助下才完成了識別, 以至于在后面等待是別的人排隊擁堵,浪費了大量時間。
            使用本發明的虹膜識別系統后,張三站在儀器約幾秒鐘,攝像頭迅速 向上旋轉了一定角度,對準張三的眼睛,虹膜識別成功;李四站在儀器前
            約幾秒鐘,攝像頭迅速向下旋轉了一定角度,對準李四的眼睛,虹膜識別
            成功;王五不熟悉儀器,站在儀器較遠的地方,約幾秒鐘的時間,攝像頭 轉動對準王五的眼睛并自動對焦,虹膜識別成功。后面的整個識別隊伍都 順利地完成了識別,平均每個人用時只有幾秒鐘,節省了大量時間。 實施例3:用于隱蔽的虹膜識別系統
            本發明可以用于在用戶不知情的情況下隱蔽進行虹膜識別。實施方法
            如下在某個安全中心的必經地帶(例如電梯),安裝一臺自動跟蹤的虹 膜識別系統。并在設備前,安裝一面可以透紅外光、反射可見光的鏡子, 使得用戶可以在鏡子中看到自己,卻看不到里面的設備。某個犯罪嫌疑分 子憑借假的證件進入此安全中心,進入電梯,在電梯里無意的照鏡子整理一下頭發。鏡子后邊的虹膜釆集儀器自動捕捉到了此人的虹膜圖像,并識 別出為犯罪嫌疑分子,于是發出報警聲,公安人員趕來將其抓獲。
            權利要求
            1. 一種基于自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法,其特征在于,包括如下步驟1)將一個寬視角攝像頭、一個窄視角攝像頭和一紅外光源安裝在可控云臺上;2)利用寬視角攝像頭連續拍攝圖像,檢測是否有人臉圖像,當檢測到人臉圖像時,在人臉的上半區域進行人眼檢測,獲得眼睛的準確位置;3)根據眼睛在寬視角攝像頭圖像中的位置,旋轉云臺直到窄視角攝像頭和紅外光源對準人的眼睛,同時使窄視角攝像機中有人的眼睛圖像;4)判斷用戶距離和圖像質量,控制窄視角攝像頭自動變焦和自動對焦;5)窄視角攝像機中有人的眼睛圖像并對焦后,窄視角攝像頭連續拍攝虹膜圖像;6)判斷是否采集到清晰的虹膜圖像,如果有清晰的圖像則進行圖像處理和虹膜識別,判斷用戶身份。
            2. 根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第l)步中,將一個寬 視角攝像頭、 一個窄視角攝像頭和一紅外光源緊密安裝在可控云臺上, 兩攝像頭角度和光源平行安裝,但不共線;云臺帶動三者共同旋轉。
            3. 根據權利要求l所述的方法,其特征在于,所述第2)步中,利用寬視 角攝像頭檢測人臉,其步驟包括1) 在系統運行時,利用寬視角攝像頭連續拍攝圖像;2) 利用己有方法訓練好的分類器檢測圖像中是否有人臉圖像,有人臉圖像時,獲取人臉的坐標和大小。
            4. 根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第2)步中,在人臉圖 像中進行人眼檢測,其步驟包括1) 根據己檢測到的人臉位置,估算人的眼睛的大體位置,2) 利用巳有方法訓練好的人眼分類器在這個區域檢測是否有人的眼 睛,有人眼時,獲取人眼的坐標和大小。
            5. 根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第3)步中,根據眼睛在寬視角攝像頭的圖像位置來轉動云臺,其具體方法如下1) 計算眼睛是否出現在寬視角攝像頭的一個標定位置如果在標定位 置,則說明窄視角攝像頭已對準眼睛,如果不在,說明需要旋轉云 臺.2) 當眼睛位置偏離標定位置時,轉動云臺使之回到標定位置當眼睛 位置偏左或偏右時,計算旋轉時間,然后則旋轉云臺向右或向左旋 轉此時間;當眼睛位置偏上或偏下時,計算旋轉時間,然后則旋轉 云臺向下或向上旋轉此時間;旋轉直到眼睛出現在標定點。
            6. 根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述標定位置,是根據用戶的大致距離來線性計算,具體方法如下a) 標定位置大約在寬攝像頭中心點的下方Ah處,和人距離攝像頭 的距離D成線性關系,同時和檢測到的人臉的大致長度H成線性關 系,即A/^W + 6,其中a、 b為待計算參數;b) 在準備工作中,分別在用戶距離攝像頭的不同距離得出若干不同 的標定位置Ahl, Ah2,…Ahn,和相對應的不同人臉大致長度值Hl,H2,…Hn,令,。A/^[^'A^""A/^r,然后做線性回3歸計算,即得出^-c)在系統運行時,通過每次檢測人臉得到的人臉大致長度H,計算標定位置,然后對比此位置的坐標和檢測到人眼的坐標,判斷眼睛是 否出現在標定位置。
            7. 根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述旋轉時間的計算,是通過經驗判斷,具體方法如下a) 在準備工作中,分別設定不同的旋轉時間,讓云臺向水平和垂直 方向分別旋轉,得到每次旋轉眼睛位置的變化距離;b) 將這些經驗數據列成表格,記錄到計算機程序中;c) 在系統運行中,查詢應該水平和垂直旋轉的距離,程序査詢此表 格,既得出需要向水平和垂直旋轉的時間。
            8. 根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第4)步中,控制窄視角攝像頭自動變焦和自動對焦,其具體方式包括1) 根據人臉的大小粗估用戶的距離;2) 根據大致估計的距離調整變焦到預先設置的焦距,距離遠則變到長 焦距,距離近則變到短焦距;3) 判斷虹膜圖像的高頻分量,然后控制鏡頭對焦變遠或變近,如果變 焦高頻分量變大,則繼續原方式對焦,'反之,如果變焦高頻分量變 小,向反方向對焦;4) 直到采集到清晰的虹膜圖像為止,其中圖像清晰的判斷是通過系統 試驗中得到的高頻分量經驗值確定。
            9. 根據權利要求l所述的方法,其特征在于,所述第6)步中采集到清晰 虹膜圖像后需要進行虹膜識別,虹膜識別方法,包括步驟如下a) 進行圖像預處理和歸一化;b) 進行虹膜定位和虹膜特征提取;C)將采集的虹膜特征與數據庫中的虹膜特征進行比對,看是否與數據庫中的虹膜圖像吻合;d)如果與數據庫中的虹膜圖像吻合,則自動讀出該人的姓名,保存識 別成功的圖像。
            10、 根據權利要求1所述的方法,其特征在于,當第5)步虹膜識別完成 后進行聲音提示、燈光提示、或依據比對結果進行開或不開門的操作。
            11、 一種根據權利要求l所述的方法使用的系統,其特征在于,包括可控 云臺,寬視角攝像頭,窄視角攝像頭,紅外光源,計算機,電源,音 箱; 一寬視角攝像頭和一窄視角攝像頭以及紅外光源順序疊置,安裝 在可控云臺的垂直旋轉軸上;其中,各個設備的選型和連接a) 寬視角攝像頭選用普通的會議攝像頭,通過USB接口與計算機連接;b) 窄視角攝像頭選用改裝的一體化攝像機,其視頻數據通過數據采集 卡和計算機連接, 一體化攝像頭以通過RS-232總線控制對焦和變焦;c) 可控云臺選用100度/秒的快速數字化云臺,通過RS-485接口和計 算機連接,由標準化的Pelco-D協議控制;d) 紅外光源選用LED燈陣列,由多個發射角度為15度的紅外LED構成。
            12、 根據權利要求11所述的系統,其特征在于,所述計算機硬盤中拷有 軟件a) 軟件開啟兩個線程,分別處理寬視角攝像頭和窄視角攝像頭的圖像 數據,并在后臺進行圖像處理、運動控制和數據庫檢索功能;b) 軟件的主窗口有兩個畫面,分別顯示人臉圖像和虹膜圖像;用戶識 別成功后,顯示用戶信息,并發出用戶姓名的聲音;主窗口上有針對 用戶管理的注冊、識別按鈕。
            全文摘要
            本發明一種自動跟蹤和自動變焦的虹膜圖像獲取方法。方法包括如下步驟將一個寬視角攝像頭和一個窄視角(長焦距)攝像頭以及紅外光源緊密安裝在一個可控制云臺上,云臺帶動三者同時旋轉;系統通過寬視角攝像頭連續檢測人臉圖像;當有人臉圖像的時候,檢測人眼圖像,得到眼睛的準確位置;然后控制云臺上下左右旋轉,使窄視角攝像頭和紅外光源對準人的眼睛;并同時判斷用戶距離和圖像質量,控制攝像頭自動變焦;當采集到清晰的虹膜圖像時進行圖像處理和虹膜識別,判斷用戶身份。系統裝置包括計算機、可控云臺、寬視角攝像頭、窄視角攝像機、紅外光源和電源、圖像采集卡等輔助設備。
            文檔編號H04N5/232GK101520838SQ200810100948
            公開日2009年9月2日 申請日期2008年2月27日 優先權日2008年2月27日
            發明者何召鋒, 孫哲南, 董文博, 譚劍波, 譚鐵牛 申請人:中國科學院自動化研究所
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