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基于ADEU-Net分割网络的瞳孔精确分割方法

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计算机工程与应用 2023年第2期59卷 212-221页

作者：张贺童姚康裴融浩丁上上付威威中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州) 生命科学与医学部江苏苏州215000 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215000

当前通过图像处理的方法来进行瞳孔分割,导致鲁棒性不高、分割精度低以及运算量大无法满足实时性要求的问题,为此提出一种基于深度学习的人眼瞳孔精确分割方法。该方法采用基于ADEU-Net的快速人眼语义分割网络来获取瞳孔区域,实现对瞳... 详细信息

当前通过图像处理的方法来进行瞳孔分割,导致鲁棒性不高、分割精度低以及运算量大无法满足实时性要求的问题,为此提出一种基于深度学习的人眼瞳孔精确分割方法。该方法采用基于ADEU-Net的快速人眼语义分割网络来获取瞳孔区域,实现对瞳孔的精准分割;该网络创新性地提出膨胀卷积与普通卷积双线并行的方式,在扩大感受野的同时可提升局部精细化能力,并且引入了注意力机制,以充分提取语义特征。实验结果表明,该瞳孔分割方法通过端到端学习,PA相对于U-Net、传统图像处理算法分别提高了5、35个百分点;均交并比MIoU达到94%,明显高于U-Net、传统图像处理算法90%和57%,同时保证了83 frame/s的高分割速度。

关键词：深度学习 ADEU-Net 瞳孔分割语义分割注意力机制膨胀卷积

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一种改进的基于人脸图像的瞳孔精确检测方法

小型微型计算机系统 2018年第4期39卷 842-846页

作者：姜太平汪小帆潘祥刘恒安徽工业大学计算机图像处理研究所安徽马鞍山243000

针对当前瞳孔检测精度和效率不够高的问题,提出一种改进的基于人脸图像的瞳孔精确检测方法.该方法首先采用基于Open CV的快速人眼定位来获取人眼区域,在对该区域进行瞳孔中心定位的基础上,通过改进的星射线法提取瞳孔的边缘轮廓;然后在... 详细信息

针对当前瞳孔检测精度和效率不够高的问题,提出一种改进的基于人脸图像的瞳孔精确检测方法.该方法首先采用基于Open CV的快速人眼定位来获取人眼区域,在对该区域进行瞳孔中心定位的基础上,通过改进的星射线法提取瞳孔的边缘轮廓;然后在瞳孔拟合过程中,采用改进的最小二乘椭圆拟合方法,简化边缘样本点的选取过程,实现瞳孔的精确匹配;最后,设计了拟合率评价标准来选出最优的椭圆.实验结果表明,使用该瞳孔检测方法对单幅人脸图像进行瞳孔特征提取,能够精确高效地完成瞳孔的拟合和瞳孔参数的提取.

关键词：瞳孔检测瞳孔分割轮廓匹配椭圆拟合

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基于图像处理的高精度瞳孔尺寸测量系统设计

基于图像处理的高精度瞳孔尺寸测量系统设计

作者：周鹏超重庆大学

学位级别：硕士

在现代医学中,某些眼科手术以及检查对瞳孔尺寸有明确要求。检测瞳孔尺寸的传统方式是使用瞳孔尺进行测量,然而这种方式存在精度不高、前后读数误差较大以及受医生经验影响较大等问题。为了解决这些问题,相关瞳孔计应运而生。目前相关... 详细信息

在现代医学中,某些眼科手术以及检查对瞳孔尺寸有明确要求。检测瞳孔尺寸的传统方式是使用瞳孔尺进行测量,然而这种方式存在精度不高、前后读数误差较大以及受医生经验影响较大等问题。为了解决这些问题,相关瞳孔计应运而生。目前相关瞳孔计产品大都是国外产品且价格昂贵,国内医院使用率极低,普遍采取传统瞳孔尺方式进行测量。此外国内相关瞳孔尺寸提取的研究也较少。基于此需求,本文设计了一个瞳孔尺寸提取系统,实现对瞳孔实际尺寸的在线提取,以改善传统瞳孔尺寸测量方式存在的问题。论文以现代医学中瞳孔尺寸检测为研究对象,结合未来生物安全和AR/AI等领域的潜在需求,分析了瞳孔尺寸提取的必要性,通过进行需求分析和方案设计,提出了一种基于图像处理的瞳孔尺寸提取方案。方案由瞳孔图像尺寸提取、实际尺寸换算和系统软件设计三部分构成。针对瞳孔图像的光斑干扰问题,使用双线性插值和形态学操作进行消除,之后使用直方图双峰法优化瞳孔边界,并依次通过改进的区域生长、Canny边缘识别和基于最小二乘法的椭圆拟合,得到图像中瞳孔的尺寸;实际尺寸换算部分结合相机成像原理,经过公式推导和相机标定确定了图像尺寸和实际尺寸的换算公式,并通过对其影响因素的分析,对公式进行了修正;最终在基于Pyqt5的系统软件上实现了瞳孔实际尺寸的在线测量和离线测量,实现了系统预设功能。通过对系统进行实测,根据实测数据从精确度、可重复性以及相关测量方式对比三个角度对系统性能进行结果分析,得到了所设计瞳孔提取系统测量精确度0.2mm、可重复性误差小于0.15mm的结论。本文为瞳孔尺寸提取系统的设计提供了一种参考。

关键词：瞳孔测量光斑消除瞳孔分割精度修正

自然光普通摄像头的眼部分割及特征点定位数据集ESLD

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中国图象图形学报 2022年第8期27卷 2329-2343页

作者：张俊杰孙光民郑鲲李煜付晓辉慈康怡申俊杰孟凡超孔江萍张玥北京工业大学北京100024

目的眼部状态的变化可以作为反映用户真实心理状态及情感变化的依据。由于眼部区域面积较小,瞳孔与虹膜颜色接近,在自然光下利用普通摄像头捕捉瞳孔大小以及位置的变化信息是当前一项具有较大挑战的任务。同时,与现实应用环境类似的具... 详细信息

目的眼部状态的变化可以作为反映用户真实心理状态及情感变化的依据。由于眼部区域面积较小,瞳孔与虹膜颜色接近,在自然光下利用普通摄像头捕捉瞳孔大小以及位置的变化信息是当前一项具有较大挑战的任务。同时,与现实应用环境类似的具有精细定位和分割信息的眼部结构数据集的欠缺也是制约该领域研究发展的原因之一。针对以上问题,本文利用在普通摄像头场景下采集眼部图像数据,捕捉瞳孔的变化信息并建立了一个眼部图像分割及特征点定位数据集(eye segment and landmark detection dataset, ESLD)。方法收集、标注并公开发布一个包含多种眼部类型的图像数据集ESLD。采用3种方式采集图像:1)采集用户使用电脑时的面部图像;2)收集已经公开的数据集中满足在自然光下使用普通摄像机条件时采集到的面部图像;3)基于公开软件UnityEye合成的眼部图像。3种采集方式可分别得到1 386幅、804幅和1 600幅眼部图像。得到原始图像后,在原始图像中分割出眼部区域,将不同尺寸的眼部图像归一化为256×128像素。最后对眼部图像的特征点进行人工标记和眼部结构分割。结果 ESLD数据集包含多种类型的眼部图像,可满足研究人员的不同需求。因为实际采集和从公开数据集中获取真实眼部图像十分困难,所以本文利用UnityEye生成眼部图像以改善训练数据量少的问题。实验结果表明,合成的眼部图像可以有效地弥补数据量缺少的问题,F1值可达0.551。利用深度学习方法分别提供了眼部特征点定位和眼部结构分割任务的基线。采用ResNet101作为特征提取网络情况下,眼部特征点定位的误差为5.828,眼部结构分割的mAP (mean average precision)可达0.965。结论 ESLD数据集可为研究人员通过眼部图像研究用户情感变化以及心理状态提供数据支持。

关键词：真实环境瞳孔分割特征点检测身份识别在线教育数据集

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基于单位扇环灰度的虹膜定位算法

光学技术 2019年第2期45卷 228-233页

作者：孙正陈兆学李晓萌上海理工大学医疗器械与食品学院上海200093

提出了基于单位扇环灰度的虹膜定位算法。利用投影法分割出一个包含瞳孔的矩形区域,通过最大类间方差法确定该矩形区域的阈值,完成瞳孔的分割。对于虹膜外边界的定位,需要基于瞳孔中心分割出某一方向上的扇形区域,以5个像素作为扇形区... 详细信息

提出了基于单位扇环灰度的虹膜定位算法。利用投影法分割出一个包含瞳孔的矩形区域,通过最大类间方差法确定该矩形区域的阈值,完成瞳孔的分割。对于虹膜外边界的定位,需要基于瞳孔中心分割出某一方向上的扇形区域,以5个像素作为扇形区域的步长,计算每个扇环的平均灰度值,根据灰度变化情况就可以确定该方向上的虹膜外边界点。其他方向上的边界点也通过此方法确定。对这些边界点进行筛选并进行圆的拟合,最终实现虹膜的定位。实验结果表明,采用该方法所分割的虹膜图像可以获得良好的效果,具有良好的应用和参考价值。

关键词：瞳孔分割虹膜分割投影法单位扇环灰度

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基于可穿戴式眼动仪的视线追踪方法研究

基于可穿戴式眼动仪的视线追踪方法研究

作者：唐隆喆兰州大学

学位级别：硕士

视线追踪技术是指通过识别和记录眼睛的运动轨迹,以预测被试者的视线方向和注视点。随着信息技术的发展,视线追踪技术广泛地应用于心理疾病早期诊断、人机交互、临床医学、疲劳驾驶检测、多媒体技术、科学研究等领域中。眼动采集设备也... 详细信息

视线追踪技术是指通过识别和记录眼睛的运动轨迹,以预测被试者的视线方向和注视点。随着信息技术的发展,视线追踪技术广泛地应用于心理疾病早期诊断、人机交互、临床医学、疲劳驾驶检测、多媒体技术、科学研究等领域中。眼动采集设备也向着轻量化和民用化发展。眼动仪作为记录人的眼动轨迹特征的常用眼动采集设备,为视线追踪技术提供了硬件支持。眼动仪的常见类型可以分为可穿戴式眼动仪和桌面式眼动仪,不同类型的眼动仪适用于不同的应用场景。基于上述硬件支持,视线追踪技术开始专注于向高精度和高稳定性两个方面发展,研究者根据不同的硬件设备和适用场景提出了许多视线追踪算法。然而,现有视线追踪算法的性能受到多种因素的影响,如外界环境的光照变化、瞳孔反射光斑、瞳孔遮挡等,这些因素会导致算法的精度、稳定性不佳。同时,复杂的三维视线追踪模型计算量大,很难做到实时的视线追踪和注视点预测。针对以上问题,本文提出一种基于可穿戴式眼动仪的准确、快速、鲁棒的视线追踪方法。本文的研究内容和技术创新点如下:(1)本文设计了一种可穿戴式眼动仪作为视线追踪系统的硬件基础。针对采集的瞳孔图像可能受硬件条件和环境因素干扰导致后续算法鲁棒性低的问题,本文提出了一种基于图像增强和预训练虹膜分割模型的瞳孔图像预处理算法。为了解决高速摄像头拍摄的图像对比度低的问题,本文对比了多种图像增强算法。在图像增强效果和处理时间两个方面进行比较,得到在这两个方面的最优算法——全局直方图均衡化,解决了光照对图像质量的影响。另外,对于非瞳孔边缘点对瞳孔椭圆拟合结果的影响,本文采用了一种基于Yolo深度网络的预训练模型。并对网络结构进行优化,提高了训练和预测的效率,有效地过滤了图像中眼睑、睫毛等边缘点,以提高后续算法的性能。(2)针对瞳孔识别算法易受环境光照、瞳孔遮挡等因素影响算法精度和鲁棒性的问题,本文提出了一种基于改进RANSAC的自适应瞳孔提取算法。在保证识别精度的条件下,提高了算法的鲁棒性和速度。在传统的RANSAC算法上优化了边缘点集合的筛选及补全和自适应初始点选择。首先,通过计算图像像素的梯度变化,确定图像中的边缘点。然后,对边缘点集合进行直线检测和边缘补全,提高了在瞳孔被遮挡的情况下算法的鲁棒性。最后,根据图像质心自适应地选择算法拟合的初始点,减少了算法迭代次数,从而提高算法的效率。将该算法和传统RANSAC算法、Deep VOG深度学习算法在CASIA、IITD公开数据集上进行比较。结果表明,在拟合准确率上三种算法均达到了较好的拟合效果。本文提出的瞳孔拟合算法可以达到97%的准确率。另外,在相同准确率的情况下,本文的瞳孔拟合算法运算速度更快,处理时间可以达到12.01ms。同时,针对瞳孔受遮挡的场景,本文提出的算法具有更好的鲁棒性,对瞳孔遮挡的图片有着83.8%的识别率。(3)针对不同的视线追踪场景,本文提出了两种不同的视线追踪模型,并比较了二者在不同深度下准确度和精确度的优劣。基于多元回归的注视点预测模型是通过求解多项式变换函数,以模拟瞳孔中心和注视点二者之间的映射关系,此算法适用于在空间内某一特定深度平面内的注视点预测。基于三维视轴向量的注视点预测模型将瞳孔图像经过仿射变换,在三维坐标系下对人眼双球模型进行建模,以计算三维的光轴向量,最后计算左右眼视轴向量于空间中的交点,令其作为三维注视点。同时,针对构建人眼-注视点三维模型时存在的深度信息未知的问题,本文提出了一种基于三维视轴向量的二维注视点深度校正的注视点预测模型,解决了上述深度信息未知的问题,并在现实场景下进行了测试。综上所述,本文对可穿戴式眼动仪提取的瞳孔图像进行分析建模,完成从瞳孔图像到注视点的预测。并针对视线追踪常见的问题进行了优化,解决了外界光照条件、瞳孔遮挡、眨眼等因素对算法鲁棒性的影响,能够准确的对三维空间内的注视点进行估计,并能够实现实时的预测被试者当前注视点位置。

关键词：视线追踪可穿戴式眼动仪瞳孔分割三维眼球模型注视点预测模型