基于轻量化网络的眼部特征分割方法

针对高分辨率眼部图像的瞳孔、虹膜特征快速识别与检测问题,提出了一种轻量化语义分割网络DIA-UNet(double input attention UNet).它采用对称双编码结构同步获取眼部灰度图及其轮廓图特征,并通过双注意力机制实现了解码端的特征筛选,将深层融合特征作为语义分割输出.在CASIA-Iris-Interval和高分辨率瞳孔数据集上测试结果表明,与其他轻量化语义分割网络相比,本文提出的DIA-UNet在保证虹膜、瞳孔分割准确率的同时网络参数个数仅有0.076 Million,处理速度高达123.5 FPS.

一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2500以上,检测重复性可达±1.06%.