CN116687340A - 一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备 - Google Patents

一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，包括检查辅助装置，检查辅助装置上设置有红外摄像头和图像处理***，红外摄像头用于拍摄受检者的正面图像；图像处理***：将部分人脸的图像进行灰度以及二值化处理后得到二值化图像；识别出眼部特征出现在辅助设备摄像窗口中后，寻找眼部中的瞳孔位置；通过拟合出来的椭圆计算得到瞳孔的长短轴、中心点、水平夹角参数，得到两个瞳孔的位置和方向，判断两个瞳孔距离相机画面的边距是否对称，以及两个瞳孔的连接线是否与相机画面保持水平，本发明显著提升眼科检查的速度和准确性，降低操作人员工作强度，提升测量准确性，优化眼科检查流程。

Description

一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备
技术领域
本发明涉及眼科检查技术领域，具体涉及一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备。
背景技术
近视的低龄化、高度化趋势非常突出，引起教育和卫生相关部门的高度重视。作为近视预防的重要技术手段眼科检查的所需各类仪器已经在眼镜店、视光中心、医院门诊普及，这些仪器包括眼底照相机、光学生物测量仪、验光仪、OCT等眼科检查设备。
人类之所以能够看到图像就是主要因为人眼瞳孔时透明的，通过进入瞳孔的光线在视网膜中刺激感光细胞从而形成图像，大部分眼科用的检查设备的工作原理都是依赖于这一特性来对眼球数据进行测量检查。人类常规瞳孔大小约1.5mm~8mm，明亮光线时瞳孔缩小，在黑暗处瞳孔会放大，所以大部分医疗机构在使用眼科检查设备时会安排在专门的暗室进行检查。在暗室中，尽量不使用高亮度的灯光或者使用亮度较低的周边照明，确保受检者在接受检查时的瞳孔尽可能的放大，确保检查设备进行检查时能够通过更多的光线。
虽然暗室对眼科检查设备获取更准确的数据有着较大的帮助，但是暗室检查对检查环境要求高，需要专门的房间和照明设计。同时因为暗室缺少照明，在暗室中使用者无法方便观察受检者状况，在受检查配合度较差的情况下，比如低幼年龄儿童，则很难使用暗室进行检查。最后就是在同一个暗室中有较多检查设备时，环境复杂时，因为缺少照明，受检者容易在暗室发生事故影响人身或设备安全。基于以上种种原因，因此目前很多机构在使用眼科检查设备时，放弃使用暗室，而在普通环境下进行检查存在着测量效果较差或数据准确性略低的问题。
发明内容
本发明的目的就在于解决在使用眼科检查设备时，放弃使用暗室，而在普通环境下进行检查存在着测量效果较差或数据准确性略低的问题，而提出一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，包括检查辅助装置，检查辅助装置设置有红外摄像头和图像处理***，红外摄像头与图像处理***通信连接；
红外摄像头，用于拍摄受检者的正面图像；
图像处理***具体工作过程如下：
步骤1：将部分人脸的图像进行灰度以及二值化处理后，得到二值化图像；
步骤2：当识别出的眼部特征出现在辅助设备摄像窗口中后，通过对眼部结构识别和视线计算，寻找眼部中的瞳孔位置；
步骤3：通过拟合出来的椭圆，并计算得到瞳孔的长短轴、中心点、水平夹角参数，得到两个瞳孔的位置和方向，判断两个瞳孔距离相机画面的边距是否对称，以及两个瞳孔的连接线是否与相机画面保持水平，如果超出允许误差，调整受检者的视线。
作为本发明进一步的方案：在步骤1中，根据图像中像素的位置以及对称分布抽象形状特征，判断目前在辅助设备的红外摄像头摄制的图像是否符合人眼特征，如果符合人眼特征则进入下一步眼部结构识别和视线计算，如果不符合人眼特征，则通过显示屏和语音提示受检者将头部放在合适的位置。
作为本发明进一步的方案：在步骤1中，对图像进行切片分割，分割细度从50*50-25*25，得出眼部位置的去噪图像。
作为本发明进一步的方案：在步骤2中，在获得眼部图像后，通过Soble边缘检测算法识别瞳孔图像边缘，Soble算法卷积算法公式如下：；
A代表原始图像，Gx和Gy分别代表图像每个像素的横向和纵向灰度值，最终该点的灰度值则为：。
作为本发明进一步的方案：在步骤2中，经过Soble算法获取图像边缘后，根据线条边缘对图像分割，取出红外灰度图像中黑色像素，并根据计算选取近似椭圆部分的像素拟合成一个椭圆，使用最小二乘法来做椭圆拟合，拟合出来的椭圆即为正常人眼的瞳孔。
作为本发明进一步的方案：椭圆拟合过程具体如下：
拟合椭圆方程设为：；
拟合的精确度用测量误差的平方和来确定，误差越小精确度越高，误差函数为：
；
为取最小误差，设定各系数偏导为0，通过计算得到极值点，然后求解出a，b，c，d，e，f 这6个值，公式如下：
；
利用公式得到a，b，c，d，e，f各个系数值，然后代入以下参数公式就可以求出椭圆中心点坐标、短轴长度、长轴长度和轴位角，同时也就能够拟合出椭圆，参数公式如下：
；
其中，a，b，c，d，e，f表示位置参数，xi和yi表示图像测量点。
作为本发明进一步的方案：检查辅助装置检测区域受检者头部位置设置有挡光结构，形成暗室效果。
作为本发明进一步的方案：眼科检查辅助设备还设置有喇叭和显示屏，通过设置喇叭和显示屏分别对应给出语言和图形指令，对受检者的检查位置进行调节。
本发明的有益效果：
本发明的眼科检查辅助设备在复杂环境或者不适合设置暗室的环境下，模拟暗室条件，帮助眼科检查设备提升测量准确性和稳定性；以及能够显著提升眼科检查的速度和准确性，降低操作人员工作强度，提升了测量准确性，优化眼科检查流程。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明检查辅助装置在眼科检查仪器的结构示意图；
图2是本发明检查辅助装置内部的结构示意图。
图中：1、眼科检查仪器；2、红外摄像头；3、喇叭；4、显示屏；5、检查辅助装置；6、挡光结构。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1-2所示，本发明为一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，包括眼科检查仪器1；
眼科检查仪器1上设置有U形的检查辅助装置5，检查辅助装置5内设置有红外摄像头2和图像处理***，红外摄像头2与图像处理***通信连接；
红外摄像头2，用于拍摄受检者的正面图像；采用红外摄像头2的优势是可以避免可见光线影响眼科仪器测量效果，同时又能够通过红外摄像头2抓取所需要的人脸图片，提高识别效果；考虑到红外摄像头2以及设备的位置，人脸的位置，因为辅助设备的位置和距离限制，该图像无法截取人的全脸图像，只能截取部分人脸图像；
图像处理***，对红外摄像头2采集的红外图像进行处理，识别出受检者的双眼，追踪眼球虹膜的形状从而实现对眼球运动状态跟踪识别；
检查辅助装置5在头部放置区设置有挡光板，通过设置挡光板，可以对使用眼科检查仪器1进行检查时的外部光环境进行控制模拟暗室环境，尽可能的减小外部光线对眼科检查时的干扰，让受检者的瞳孔尽可能放大，从而增加眼科检查设备采集测量数据的准确性；
检查辅助装置5还设置有喇叭3和显示屏4，通过设置喇叭3和显示屏4分别对应给出语言和图形指令，对受检者的检查位置进行调节，其中，显示屏4是针对于听觉不好的患者，通过显示屏4展示需要调节的方向，供受检者进行参照；显示屏4选用低光亮的显示屏幕，减小显示屏4的光线对患者的干扰；
以及，辅助检查设备还有蓝牙和USB数据接口，能够通过蓝牙或usb数据线与眼科设备进行数据通讯，当辅助检查设备找到最合适的测量条件时，通过蓝牙或者usb数据线控制眼科设备进行测量，实现自动测量，提升眼科检查设备的测量效率和成功率；
辅助检查设备还配备有遥控器，当遇到一些特殊病人，例如失明病人、重度白内障病人等，这些病人的眼部结构与大多数人不同，可能造成眼球追踪自动识别失效或者出错，无法自动完成检查的引导，这时操作者可以通过遥控器控制辅助检查设备播放不同的提示信号（语音和图像）和手动通过遥控器追踪眼球位置，实现帮助眼科检查设备测量成功率。
实施例2
基于上述实施例1，由于截取的图像是脸部的部分图像，没有嘴部、耳部、脸部等特征，因此常用的人脸识别算法无法起作用；所以该图像处理***包括以下步骤：
步骤1、将部分人脸的图像进行灰度以及二值化处理后，得到二值化图像，根据图像中像素的位置以及对称分布等抽象形状特征，判断目前在辅助设备的红外摄像头2摄制的图像是否符合人眼特征，如果符合人眼特征则进入下一步眼部结构识别和视线计算，如果不符合人眼特征，则通过显示屏4和语音提示受检者将头部放在合适的位置；
因为人眼结构和脸部皮肤的颜色的区别，再对图像进行二值化后，会有比较大的数值特征区别；然后对图像进行切片分割，分割细度从50*50-25*25根据情况调整，以便得出眼部位置的去噪图像，去噪后的图像；
步骤2、当识别出的眼部特征出现在辅助设备摄像窗口中后，进一步寻找眼部中的瞳孔位置；
因为之前通过二值化的降噪图像已经能够判断图像中眼部大概像素位置，并将眼部图片单独截取出来；
瞳孔位置寻找过程具体如下：
步骤21：在获得眼部图像后，通过Soble边缘检测算法识别瞳孔图像边缘，Soble算法卷积算法公式如下：
；
A代表原始图像，Gx和Gy分别代表图像每个像素的横向和纵向灰度值，最终该点的灰度值则为：；
步骤22：设备相机的焦距和画面面积是已知的，在经过Soble算法获取图像边缘后，根据线条边缘对图像分割，取出红外灰度图像中黑色像素，并根据计算选取近似椭圆部分的像素拟合成一个椭圆，使用最小二乘法来做椭圆拟合，拟合出来的椭圆即为正常人眼的瞳孔；
椭圆拟合过程具体如下：
拟合椭圆方程设为：；
拟合的精确度用测量误差的平方和来确定，误差越小精确度越高，误差函数为：
；
为取最小误差，设定各系数偏导为0，通过计算得到极值点，然后求解出a，b，c，d，e，f 这6个值，公式如下：
；
利用公式得到a，b，c，d，e，f各个系数值，然后代入以下参数公式就可以求出椭圆中心点坐标、短轴长度、长轴长度和轴位角，同时也就能够拟合出椭圆，参数公式如下：
；
其中，a，b，c，d，e，f表示位置参数，xi和yi表示图像测量点；
步骤3：根据人类的生理特性，认为瞳孔椭圆平面的中心点大致为视线方向，又因为瞳孔与摄像机角度的关系，瞳孔椭圆平面的长短轴的长度和长短轴与水平面的夹角会发生不同的变化，越正视摄像机则长短轴越接近，并且与水平面越平行；
通过拟合出来的椭圆，并计算得到瞳孔的长短轴、中心点、水平夹角参数，得到两个瞳孔的位置和方向，然后利用人脸对称的特性，判断两个瞳孔距离相机画面的边距是否对称，以及两个瞳孔的连接线是否与相机画面保持水平，如果超出允许误差，其误差范围为+60°到-60°；则通过语音提示受检者的头部向左或向右摆正，当受检者头部摆正后如果双眼瞳孔未正视摄像头则通过显示装置和语音同时引导受检者朝正确的方向移动视线；
优选地，因为设备的人眼识别主要基于图像处理和形状特征的计算，运算量不大，并且辅助设备对自身体积尺寸及降低功耗有较高要求，所以不适用X86或者ARM等通用计算装置来处理，所以设计采用FPGA（可编程门阵列）芯片作为主要图像处理及形状特征计算模块，将红外摄像机原始图像输入到FPGA运算芯片中，FPGA芯片处理并计算双眼位置和视线参数，计算完成后将判断结果传输至显示和语音模块，显示模块和语音模块根据收到的信号，输出对应的图形和语音。这样处理利用FPGA的并行处理特性能够满足应用场景对计算的需求同时还能够极大的缩小产品体积和功耗。
实施例3
基于上述实施例2，本发明为一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备的工作方法，包括以下步骤：
步骤1：首先受检者按检查要求将头部放置在仪器上指定区域，辅助设备总的感应装置，感应到外部光线被遮挡后触发，认为有物体进入检测区，这时将开启红外摄像头2和一组波长940nm的肉眼不可见红外照明光，当感应装置未被触发时，摄像头、红外照明以及识别计算将不会启动；
步骤2：当识别出的眼部特征出现在辅助设备摄像窗口中后，进一步寻找眼部中的瞳孔位置；
步骤3：通过拟合出来的椭圆，并计算得到瞳孔的长短轴、中心点、水平夹角参数，得到两个瞳孔的位置和方向，然后利用人脸对称的特性，判断两个瞳孔距离相机画面的边距是否对称，以及两个瞳孔的连接线是否与相机画面保持水平，如果超出允许误差，则通过语音提示受检者的头部向左或向右摆正，当受检者头部摆正后如果双眼瞳孔未正视摄像头则通过显示装置和语音同时引导受检者朝正确的方向移动视线。
本发明的工作原理：在装置中集成了红外摄像头2和图像处理芯片，当检查者将头部放在眼科检查仪器1上，检查辅助装置5上部的感应装置，感应到头部放在合适的位置，然后启动摄像装置，因为模拟暗室，所以普通白光摄像头不起作用或成像较差，所以采用红外摄像头2，拍摄受检者的正面图像，然后通过图像处理芯片对红外摄像头2采集的红外图像进行处理，识别出受检者的双眼，追踪眼球虹膜的形状从而实现对眼球运动状态跟踪识别。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (7)

1.一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，其特征在于，包括检查辅助装置，检查辅助装置上设置有红外摄像头和图像处理***，红外摄像头与图像处理***通信连接；检查辅助装置检测区域受检者头部位置设置有挡光结构，形成暗室效果；
红外摄像头，用于拍摄受检者的正面图像；
图像处理***具体工作过程如下：
步骤1：将部分人脸的图像进行灰度以及二值化处理后，得到二值化图像；
步骤2：当识别出眼部特征出现在辅助设备摄像窗口中后，通过对眼部结构识别和视线计算，寻找眼部中的瞳孔位置；
步骤3：通过拟合出来的椭圆，并计算得到瞳孔的长短轴、中心点、水平夹角参数，得到两个瞳孔的位置和方向，判断两个瞳孔距离相机画面的边距是否对称，以及两个瞳孔的连接线是否与相机画面保持水平，如果超出允许误差，调整受检者的视线。
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，其特征在于，在步骤1中，根据图像中像素的位置以及对称分布抽象形状特征，判断目前在辅助设备的红外摄像头摄制的图像是否符合人眼特征，如果符合人眼特征则进入下一步眼部结构识别和视线计算，如果不符合人眼特征，则通过显示屏和语音提示受检者将头部放在合适的位置。
3.根据权利要求2所述的一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，其特征在于，在步骤1中，对图像进行切片分割，分割细度50*50-25*25，得出眼部位置的去噪图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，其特征在于，在步骤2中，在获得眼部图像后，通过Soble边缘检测算法识别瞳孔图像边缘，Soble算法卷积算法公式如下：
；
A代表原始图像，Gx和Gy分别代表图像每个像素的横向和纵向灰度值，最终该点的灰度值则为：。
5.根据权利要求4所述的一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，其特征在于，在步骤2中，经过Soble算法获取图像边缘后，根据线条边缘对图像分割，取出红外灰度图像中黑色像素，并根据计算选取近似椭圆部分的像素拟合成一个椭圆，使用最小二乘法来做椭圆拟合，拟合出来的椭圆即为正常人眼的瞳孔。
6.根据权利要求5所述的一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，其特征在于，椭圆拟合过程具体如下：
拟合椭圆方程设为：
；
拟合的精确度用测量误差的平方和来确定，误差越小精确度越高，误差函数为：
；
为取最小误差，设定各系数偏导为0，通过计算得到极值点，然后求解出a，b，c，d，e，f这6个值，公式如下：
；
利用公式得到a，b，c，d，e，f各个系数值，然后代入以下参数公式就可以求出椭圆中心点坐标、短轴长度、长轴长度和轴位角，同时也就能够拟合出椭圆，参数公式如下：
；
其中，a，b，c，d，e，f表示位置参数，xi和yi表示图像测量点。
7.根据权利要求1所述的一种基于人脸眼部特征识别的眼科检查辅助设备，其特征在于，检查辅助装置还设置有喇叭和显示屏，通过设置喇叭和显示屏分别对应给出语言和图形指令，对受检者的检查位置进行调节。
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