眼周特征提取方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202310592929.7(22)申请日 2023.05.24(71)申请人 北京万里红科技有限公司地址 100089 北京市海淀区大柳树富海中心3号楼204室(72)发明人 张小亮李茂林吴明岩魏衍召杨占金戚纪纲(74)专利代理机构 北京维正专利代理有限公司 11508专利代理师 刘美莲(51)Int.Cl.G06V 40/16(2022.01)G06V 40/18(2022.01)G06V 10/82(2022.01)G06N 3/0464(2023.01)G06N 3/048(2023.01。

2、)(54)发明名称一种眼周特征提取方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请涉及一种眼周特征提取方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理的领域,该方法包括获取眼周图像,对眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,每个空间特征图中包括眼周局部特征以及眼周全局特征,基于每个空间特征图确定每个空间特征图对应的筛选系数,基于筛选系数以及筛选系数对应的空间特征图确定眼周图像的关键眼周特征图。本申请能够得到更具鲁棒性的既包含眼周局部特征以及眼周全局特征的眼周特征图。权利要求书3页 说明书20页 附图5页CN 116503933 A2023.07.28CN 116503933 A1.一种眼。

3、周特征提取方法,其特征在于,包括:获取眼周图像;对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,每个空间特征图中包括眼周局部特征以及眼周全局特征;基于所述每个空间特征图确定所述每个空间特征图对应的筛选系数,所述筛选系数用于筛选每个空间特征图中关键的眼周特征;基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图。2.根据权利要求1所述的一种眼周特征提取方法,其特征在于,所述基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图,包括:对每个空间特征图进行奇异值分解,得到所述每个空间特征图对应的奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵;基于。

4、所述每个空间特征图对应的筛选系数确定对应的奇异值矩阵中的关键元素;将所述关键元素之外的元素确定为0,得到关键奇异值矩阵;基于所述关键奇异值矩阵、所述左正交矩阵以及所述右正交矩阵确定每个空间特征图对应的关键空间特征图;基于所述每个空间特征图对应的关键空间特征图,确定所述眼周图像的关键眼周特征图。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述每个空间特征图对应的关键空间特征图,确定所述眼周图像的关键眼周特征图,包括以下任一项:若空间特征图的数量为一个,则将所述空间特征图对应的关键空间特征图确定为所述眼周图像的关键眼周特征图;若空间特征图的数量为至少两个,则将各个空间特征图分别对应的关键空间。

5、特征图进行拼接,得到所述眼周图像的关键眼周特征图。4.根据权利要求1所述的一种眼周特征提取方法,其特征在于,所述对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,包括:对所述眼周图像分别进行局部空间特征提取以及全局空间特征提取得到眼周局部特征图以及眼周全局特征图;对所述眼周局部特征图按照预设通道数量进行通道分离,得到每个通道对应的眼周局部子特征图,以及,对所述眼周全局特征图按照所述预设通道数量进行通道分离,得到每个通道对应的眼周全局子特征图;确定每个眼周局部子特征图的第一关键特征图,以及每个眼周全局子特征图的第二关键特征图;对通道相同的第一关键特征图以及第二关键特征图进行拼接,得到每个通。

6、道对应的眼周特征拼接图;对所述眼周图像进行空间权重提取得到空间权重特征图;对所述空间权重特征图以及每个所述通道对应的眼周特征拼接图进行逐元素相乘得到所述至少一个空间特征图。5.根据权利要求4所述的一种眼周特征提取方法,其特征在于,所述确定每个眼周局部权利要求书1/3 页2CN 116503933 A2子特征图的第一关键特征图,以及每个眼周全局子特征图的第二关键特征图,包括:确定每个眼周局部子特征图的至少两个第一特征值,以及每个眼周全局子特征图的至少两个第二特征值;从至少两个第一特征值中筛选第一数量的第一特征值,筛选出的第一特征值大于所述至少两个第一特征值中未被筛选出的第一特征值;从至少两个第二。

7、特征值中筛选第二数量的第二特征值,筛选出的第二特征值大于所述至少两个第二特征值中未被筛选出的第二特征值,所述第一数量和所述第二数量是基于目标维度确定的,所述目标维度为所述每个眼周局部子特征图的维度,或者为,每个眼周全局子特征图的维度;基于所述第一数量的第一特征值,确定所述每个眼周局部子特征图的第一关键特征图,以及,基于所述第二数量的第二特征值,确定每个眼周全局子特征图的第二关键特征图。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图,之后还包括:若不满足预设条件,则循环执行以下步骤,直至满足预设条件:将上一次得到的特。

8、征图进行空间特征提取,得到至少一个当前空间特征图;将得到至少一个当前空间特征图确定为目标特征图,或者,将上一次得到的关键眼周特征图以及所述至少一个当前空间特征图确定为目标特征图;基于所述目标特征图确定所述目标特征图对应的当前筛选系数,所述当前筛选系数用于筛选所述目标特征图中关键的眼周特征;基于所述当前筛选系数以及所述目标特征图确定所述眼周图像的当前关键眼周特征图;所述预设条件包括:关键眼周特征图的确定次数达到预设次数阈值;所述上一次得到的特征图包括以下任一项:上一次得到的关键眼周特征图;上一次得到的关键眼周特征图以及上一次空间特征提取得到的空间特征图。7.根据权利要求6所述的一种眼周特征提取方。

9、法,其特征在于,对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,包括:对所述眼周图像进行下采样处理,对所述下采样处理后的眼周图像进行空间特征提取,得到所述至少一个空间特征图,和/或,所述将上一次得到的特征图进行空间特征提取,得到至少一个当前空间特征图,包括:当关键眼周特征图的确定次数达到指定次数时,对所述上一次得到的特征图进行下采样处理,对所述下采样处理后的所述上一次得到的特征图进行空间特征提取,得到所述至少一个当前空间特征图。8.一种眼周特征提取装置,其特征在于,包括:图像获取模块,用于获取眼周图像;空间特征提取模块,用于对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,每个空。

10、间特征图中包括眼周局部特征以及眼周全局特征;系数确定模块,用于基于所述每个空间特征图确定所述每个空间特征图对应的筛选系权利要求书2/3 页3CN 116503933 A3数,所述筛选系数用于筛选每个空间特征图中关键的眼周特征;关键眼周特征提取模块,用于基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图。9.一种电子设备,其特征在于,其包括:至少一个处理器;存储器;至少一个应用程序,其中所述至少一个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述至少一个处理器执行,所述至少一个应用程序:用于执行根据权利要求17任一项所述的一种眼周特征提取方法。10.一种计算机可读存储介。

11、质,其上存储有计算机程序,其特征在于,当所述计算机程序在计算机中执行时,令所述计算机执行权利要求17任一项所述的一种眼周特征提取方法。权利要求书3/3 页4CN 116503933 A4一种眼周特征提取方法、装置、电子设备及存储介质技术领域0001本申请涉及图像处理的领域,尤其是涉及一种眼周特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术0002随着科技快速发展以及社会环境的复杂化,对信息安全以及隐私保护的要求越来越高。指纹等单模态生物特征逐渐出现容易被伪造以及安全程度降低的风险,因此出现多模态生物特征结合对信息进行保护的方案,例如将指纹与面部特征结合,从而达到更好的防护效果,但使用面部特征在。

12、一些特殊情况,例如口罩遮挡、眼镜遮挡等干扰导致人脸识别性能下降。而眼周区域包含了丰富的颜色和纹理特征,与整个面部特征相比随年龄变换和表情变化影响较小,眼周区域的特征稳定性较高,因此眼周区域的特征能够与人脸、虹膜等单模态生物特征结合,形成多模态进行辅助识别以对信息及隐私进行防护。0003眼周图像中通常包含眼周全局特征以及眼周局部特征,眼周全局特征为眼周的整体特征,表征眼周的整体情况,如眼周的颜色以及形状等;眼周局部特征例如眼周的睫毛纹理等细节特征。目前可以通过对眼周图像单独进行卷积处理得到眼周局部特征,而忽视眼周全局特征,仅通过眼周局部特征表征眼周图像的具体情况;或者对眼周图像单独使用自注意力机。

13、制得到眼周全局特征,而忽视眼周局部特征,仅通过眼周全局特征表征眼周图像的具体情况。仅通过眼周局部特征或眼周全局特征表征眼周的具体情况较为片面并且鲁棒性较差。因此如何得到更具鲁棒性的既包含眼周局部特征以及眼周全局特征的眼周特征图成为一个问题。发明内容0004为了得到更具鲁棒性的既包含眼周局部特征以及眼周全局特征的眼周特征图,本申请提供一种眼周特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。0005第一方面,本申请提供一种眼周特征提取方法,采用如下的技术方案:一种眼周特征提取方法,包括:获取眼周图像;对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,每个空间特征图中包括眼周局部特征以及眼周全局特征;。

14、基于所述每个空间特征图确定所述每个空间特征图对应的筛选系数,所述筛选系数用于筛选每个空间特征图中关键的眼周特征;基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图。0006通过采用上述技术方案,获取眼周图像,并对眼周图像进行空间特征提取从而能够得到眼周图像的至少一个空间特征图,每个空间特征图中包括眼周全局特征以及眼周局部特征,由于空间特征图中记载了眼周的全局特征情况和局部特征情况,因此根据每个空说明书1/20 页5CN 116503933 A5间特征图能够确定出每个空间特征图对应的筛选系数,筛选系数用于筛选至少一个空间特征图中的关键的全局特征以及关键的局部特征,因。

15、此根据筛选系数进一步对对应的空间特征图进行处理,得到至少一个空间特征图中的关键的全局特征以及关键的局部特征,即确定出眼周图像对应的关键眼周特征图,也即得到更具鲁棒性的眼周特征图。0007在另一种可能实现的方式中,所述基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图,包括:对每个空间特征图进行奇异值分解,得到所述每个空间特征图对应的奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵;基于所述每个空间特征图对应的筛选系数确定对应的奇异值矩阵中的关键元素;将所述关键元素之外的元素确定为0,得到关键奇异值矩阵;基于所述关键奇异值矩阵、所述左正交矩阵以及所述右正交矩阵确定每个空间特征图。

16、对应的关键空间特征图;基于所述每个空间特征图对应的关键空间特征图,确定所述眼周图像的关键眼周特征图。0008通过采用上述技术方案,每个空间特征图中包括眼周的一部分眼周全局特征以及一部分眼周局部特征,对每个空间特征图进行奇异值分解,从而得到奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵,其中,每个空间特征图对应的奇异值矩阵中记载有眼周的关键信息,得到奇异值矩阵后,根据用于筛选关键特征的筛选系数确定奇异值矩阵中的关键元素,除关键元素之外的元素关键程度以及重要不高,因此将除关键元素之外的元素确定为0,以忽略不重要的元素,得到关键奇异值矩阵,得到关键奇异值矩阵后,根据关键奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵从而。

17、得到每个空间特征图对应的关键空间特征图,根据每个关键空间特征图中的关键元素得到具有眼周关键元素、更具鲁棒性的关键眼周特征图。0009在另一种可能实现的方式中,所述基于所述每个空间特征图对应的关键空间特征图,确定所述眼周图像的关键眼周特征图,包括:若空间特征图的数量为一个,则将所述空间特征图对应的关键空间特征图确定为所述眼周图像的关键眼周特征图;若空间特征图的数量为至少两个,则将各个空间特征图分别对应的关键空间特征图进行拼接,得到所述眼周图像的关键眼周特征图。0010通过采用上述技术方案,空间特征图的数量为至少两个,即每个空间特征图对应的关键空间特征图中包括一部分眼周局部特征的关键元素以及一部分。

18、眼周全局特征的关键元素,因此通过对各个空间特征图分别对应的关键空间特征图进行拼接,将全部关键元素拼接成一个整体,从而得到更全面准确的关键眼周特征图。0011在另一种可能实现的方式中,所述对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,包括:对所述眼周图像分别进行局部空间特征提取以及全局空间特征提取得到眼周局部特征图以及眼周全局特征图;对所述眼周局部特征图按照预设通道数量进行通道分离,得到每个通道对应的眼周局部子特征图,以及,对所述眼周全局特征图按照所述预设通道数量进行通道分离,得到每个通道对应的眼周全局子特征图;说明书2/20 页6CN 116503933 A6确定每个眼周局部子特征图。

19、的第一关键特征图,以及每个眼周全局子特征图的第二关键特征图;对通道相同的第一关键特征图以及第二关键特征图进行拼接,得到每个通道对应的眼周特征拼接图;对所述眼周图像进行空间权重提取得到空间权重特征图;对所述空间权重特征图以及每个所述通道对应的眼周特征拼接图进行逐元素相乘得到所述至少一个空间特征图。0012通过采用上述技术方案,对眼周图像进行局部空间特征提取,从而得到眼周图像的眼周局部特征图以及眼周全局特征图,将眼周局部特征图以及眼周全局特征图分别按照预设通道数量进行通道分离,从而得到每个通道对应的眼周局部子特征图以及每个通道对应的眼周全局子特征图,进行通道分离能够更准确全面地对眼周全局特征和眼周。

20、局部特征进行分析,由于每个眼周局部子特征图包括一部分眼周局部的关键特征,每个眼周全局子特征图包括一部分眼周全局的关键特征,因此确定每个眼周局部子特征图的第一关键特征图以及每个眼周全局子特征的第二关键特征图,然后将通道相同的第一关键特征图和第二关键特征图进行拼接,从而得到单个通道对应的包括第一关键特征图和第二关键特征图的眼周特征拼接图,对眼周图像进行空间权重特征提取得到空间权重特征图,通过空间权重特征图能够突出眼周图像中显著的眼周全局特征以及眼周局部特征,得到空间权重特征图后,对空间权重特征图以及每个通道对应的眼周特征拼接图进行逐元素相乘,对眼周全局特征和眼周局部特征进行空间维度的加权,从而突出。

21、眼周特征拼接图中的眼周全局特征和眼周局部特征。0013在另一种可能实现的方式中,所述确定每个眼周局部子特征图的第一关键特征图,以及每个眼周全局子特征图的第二关键特征图,包括:确定每个眼周局部子特征图的至少两个第一特征值,以及每个眼周全局子特征图的至少两个第二特征值;从至少两个第一特征值中筛选第一数量的第一特征值,筛选出的第一特征值大于所述至少两个第一特征值中未被筛选出的第一特征值;从至少两个第二特征值中筛选第二数量的第二特征值,筛选出的第二特征值大于所述至少两个第二特征值中未被筛选出的第二特征值,所述第一数量和所述第二数量是基于目标维度确定的,所述目标维度为所述每个眼周局部子特征图的维度,或者。

22、为,每个眼周全局子特征图的维度;基于所述第一数量的第一特征值,确定所述每个眼周局部子特征图的第一关键特征图,以及,基于所述第二数量的第二特征值,确定每个眼周全局子特征图的第二关键特征图。0014通过采用上述技术方案,眼周局部子特征图中包括至少两个第一特征值,眼周全局子特征图中同样包括至少两个第二特征值,因此从至少两个第一特征值中筛选出第一数量的第一特征值,第一数量的第一特征值大于其他未被筛选出的第一特征值,即筛选出最重要的第一数量的第一特征值,第一数量的第一特征值对应的元素即为眼周局部子特征图中最适合表征眼周局部特征的元素,从至少两个第二特征值中筛选出第二数量的第二特征值,第二数量的第二特征值。

23、大于其他未被筛选出的第二特征值,同样筛选出最重要的第二说明书3/20 页7CN 116503933 A7数量的第二特征值,第二数量的第二特征值对应的元素即为眼周全局子特征图中最适合表征眼周全局特征的元素,根据第一数量的第一特征值确定出眼周局部子特征图对应的第一关键特征图,根据第二数量的第二特征值确定出眼周全局子特征图对应的第二关键特征图,由于第一数量和第二数量是根据眼周局部子特征图的维度或眼周全局子特征图的维度确定的,从而使得后续对第一关键特征图和第二关键特征图进行拼接后保持维度不变。0015在另一种可能实现的方式中,所述对所述眼周图像进行空间权重提取得到空间权重特征图,包括:对所述眼周图像进。

24、行归一化处理,得到所述空间权重特征图。0016通过采用上述技术方案,对眼周图像进行归一化处理,从而更好地得到空间权重特征图。0017在另一种可能实现的方式中,所述基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图,之后还包括:若不满足预设条件,则循环执行以下步骤,直至满足预设条件:将上一次得到的特征图进行空间特征提取,得到至少一个当前空间特征图;将得到至少一个当前空间特征图确定为目标特征图,或者,将上一次得到的关键眼周特征图以及所述至少一个当前空间特征图确定为目标特征图;基于所述目标特征图确定所述目标特征图对应的当前筛选系数,所述当前筛选系数用于筛选所述目标特征图。

25、中关键的眼周特征;基于所述当前筛选系数以及所述目标特征图确定所述眼周图像的当前关键眼周特征图;所述预设条件包括:关键眼周特征图的确定次数达到预设次数阈值;所述上一次得到的特征图包括以下任一项:上一次得到的关键眼周特征图;上一次得到的关键眼周特征图以及上一次空间特征提取得到的空间特征图。0018通过采用上述技术方案,若未达到预设条件,则继续对上一次得到的特征图进行空间特征提取得到至少一个当前空间特征图,根据至少一个当前空间特征图以及上一次得到的关键眼周特征图确定目标特征图,根据目标特征图确定目标特征图对应的当前筛选系数,根据当前筛选系数以及目标特征图即可确定眼周图像的关键眼周特征图;此时再次对是。

26、否满足预设条件进行判断,若仍未满足,以此类推重复上述步骤直至满足预设条件,通过循环进行空间特征提取以及确定当前关键眼周特征,进一步提升眼周图像的关键眼周特征图的准确性,提高最终得到的关键眼周特征图的质量。0019在另一种可能实现的方式中,对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,包括:对所述眼周图像进行下采样处理,对所述下采样处理后的眼周图像进行空间特征提取,得到所述至少一个空间特征图,和/或,所述将上一次得到的特征图进行空间特征提取,得到至少一个当前空间特征图,包括:当关键眼周特征图的确定次数达到指定次数时,对所述上一次得到的特征图进行下采样处理,对所述下采样处理后的所述上一次。

27、得到的特征图进行空间特征提取,得到所述至少一个当前空间特征图。说明书4/20 页8CN 116503933 A80020通过采用上述技术方案,通过对眼周图像进行下采样和/或对在循环过程中眼周图像的关键眼周特征图的确定次数达到指定次数时进行下采样,均可降低眼周图像和/或上一次得到的特征图的分辨率,减少计算量,提高眼周特征识别的效率。0021第二方面,本申请提供一种眼周特征提取装置,采用如下的技术方案:一种眼周特征提取装置,包括:图像获取模块,用于获取眼周图像;空间特征提取模块,用于对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图,每个空间特征图中包括眼周局部特征以及眼周全局特征;系数确定模。

28、块,用于基于所述每个空间特征图确定所述每个空间特征图对应的筛选系数,所述筛选系数用于筛选每个空间特征图中关键的眼周特征;关键眼周特征提取模块,用于基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图。0022通过采用上述技术方案,图像获取模块获取眼周图像,空间特征提取模块对眼周图像进行空间特征提取从而能够得到眼周图像的至少一个空间特征图,每个空间特征图中包括眼周全局特征以及眼周局部特征,由于空间特征图中记载了眼周的全局特征情况和局部特征情况,因此系数确定模块根据每个空间特征图能够确定出每个空间特征图对应的筛选系数,筛选系数用于筛选至少一个空间特征图中的关键的全局特征。

29、以及关键的局部特征,因此关键眼周特征提取模块根据筛选系数进一步对对应的空间特征图进行处理,得到至少一个空间特征图中的关键的全局特征以及关键的局部特征,即确定出眼周图像对应的关键眼周特征图,也即得到更具鲁棒性的眼周特征图。0023在另一种可能的实现方式中,所述关键眼周特征提取模块在基于所述筛选系数以及所述筛选系数对应的空间特征图确定所述眼周图像的关键眼周特征图时,具体用于:对每个空间特征图进行奇异值分解,得到所述每个空间特征图对应的奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵;基于所述每个空间特征图对应的筛选系数确定对应的奇异值矩阵中的关键元素;将所述关键元素之外的元素确定为0,得到关键奇异值矩阵;基于。

30、所述关键奇异值矩阵、所述左正交矩阵以及所述右正交矩阵确定每个空间特征图对应的关键空间特征图;基于所述每个空间特征图对应的关键空间特征图,确定所述眼周图像的关键眼周特征图。0024在另一种可能的实现方式中,所述关键眼周特征提取模块在基于所述每个空间特征图对应的关键空间特征图,确定所述眼周图像的关键眼周特征图时,具体用于:若空间特征图的数量为一个,则将所述空间特征图对应的关键空间特征图确定为所述眼周图像的关键眼周特征图;若空间特征图的数量为至少两个,则将各个空间特征图分别对应的关键空间特征图进行拼接,得到所述眼周图像的关键眼周特征图。0025在另一种可能的实现方式中,所述空间特征提取模块在对所述眼。

31、周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图时,具体用于:对所述眼周图像分别进行局部空间特征提取以及全局空间特征提取得到眼周局说明书5/20 页9CN 116503933 A9部特征图以及眼周全局特征图;对所述眼周局部特征图按照预设通道数量进行通道分离,得到每个通道对应的眼周局部子特征图,以及,对所述眼周全局特征图按照所述预设通道数量进行通道分离,得到每个通道对应的眼周全局子特征图;确定每个眼周局部子特征图的第一关键特征图,以及每个眼周全局子特征图的第二关键特征图;对通道相同的第一关键特征图以及第二关键特征图进行拼接,得到每个通道对应的眼周特征拼接图;对所述眼周图像进行空间权重提取得到空间权。

32、重特征图;对所述空间权重特征图以及每个所述通道对应的眼周特征拼接图进行逐元素相乘得到所述至少一个空间特征图。0026在另一种可能的实现方式中,所述空间特征提取模块在确定每个眼周局部子特征图的第一关键特征图,以及每个眼周全局子特征图的第二关键特征图时,具体用于:确定每个眼周局部子特征图的至少两个第一特征值,以及每个眼周全局子特征图的至少两个第二特征值;从至少两个第一特征值中筛选第一数量的第一特征值,筛选出的第一特征值大于所述至少两个第一特征值中未被筛选出的第一特征值;从至少两个第二特征值中筛选第二数量的第二特征值,筛选出的第二特征值大于所述至少两个第二特征值中未被筛选出的第二特征值,所述第一数量。

33、和所述第二数量是基于目标维度确定的,所述目标维度为所述每个眼周局部子特征图的维度,或者为,每个眼周全局子特征图的维度;基于所述第一数量的第一特征值,确定所述每个眼周局部子特征图的第一关键特征图,以及,基于所述第二数量的第二特征值,确定每个眼周全局子特征图的第二关键特征图。0027在另一种可能的实现方式中,所述空间特征提取模块在对所述眼周图像进行空间权重提取得到空间权重特征图时,具体用于:对所述眼周图像进行归一化处理,得到所述空间权重特征图。0028在另一种可能的实现方式中,所述装置还包括:循环模块,用于当不满足预设条件时,循环执行以下步骤,直至满足预设条件:将上一次得到的特征图进行空间特征提取。

34、,得到至少一个当前空间特征图;将得到至少一个当前空间特征图确定为目标特征图,或者,将上一次得到的关键眼周特征图以及所述至少一个当前空间特征图确定为目标特征图;基于所述目标特征图确定所述目标特征图对应的当前筛选系数,所述当前筛选系数用于筛选所述目标特征图中关键的眼周特征;基于所述当前筛选系数以及所述目标特征图确定所述眼周图像的当前关键眼周特征图;所述预设条件包括:关键眼周特征图的确定次数达到预设次数阈值;所述上一次得到的特征图包括以下任一项:上一次得到的关键眼周特征图;说明书6/20 页10CN 116503933 A10上一次得到的关键眼周特征图以及上一次空间特征提取得到的空间特征图。0029。

35、在另一种可能的实现方式中,空间特征提取模块在对所述眼周图像进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图时,具体用于:对所述眼周图像进行下采样处理,对所述下采样处理后的眼周图像进行空间特征提取,得到所述至少一个空间特征图,和/或,所述循环模块在将上一次得到的特征图进行空间特征提取,得到至少一个当前空间特征图时,具体用于:当关键眼周特征图的确定次数达到指定次数时,对所述上一次得到的特征图进行下采样处理,对所述下采样处理后的所述上一次得到的特征图进行空间特征提取,得到所述至少一个当前空间特征图。0030第三方面,本申请提供一种电子设备,采用如下的技术方案:一种电子设备,该电子设备包括:至少一个处理器;存。

36、储器;至少一个应用程序,其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行,至少一个配置用于:执行根据第一方面任一种可能的实现方式所示的一种眼周特征提取方法。0031第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:一种计算机可读存储介质,当所述计算机程序在计算机中执行时,令所述计算机执行第一方面任一项所述的一种眼周特征提取方法。0032综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:1.获取眼周图像,并对眼周图像进行空间特征提取从而能够得到眼周图像的至少一个空间特征图,每个空间特征图中包括眼周全局特征以及眼周局部特征,由于空间特征图中记载了眼周的全局特征情况和局部。

37、特征情况,因此根据每个空间特征图能够确定出每个空间特征图对应的筛选系数,筛选系数用于筛选至少一个空间特征图中的关键的全局特征以及关键的局部特征,因此根据筛选系数进一步对对应的空间特征图进行处理,得到至少一个空间特征图中的关键的全局特征以及关键的局部特征,即确定出眼周图像对应的关键眼周特征图,也即得到更具鲁棒性的眼周特征图;2.每个空间特征图中包括部分眼周的眼周全局特征以及眼周局部特征,对每个空间特征图进行奇异值分解,从而得到奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵,其中,每个空间特征图对应的奇异值矩阵中记载有眼周的关键信息,得到奇异值矩阵后,根据用于筛选关键特征的筛选系数确定奇异值矩阵中的关键元素。

38、,除关键元素之外的元素关键程度以及重要不高,因此将除关键元素之外的元素确定为0,以忽略不重要的元素,得到关键奇异值矩阵,得到关键奇异值矩阵后,根据关键奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵从而得到每个空间特征图对应的关键空间特征图,对每个关键空间特征图进行拼接,从而将每个关键空间特征图中的关键元素拼接整合成为一个整体,进而得到具有眼周关键元素、更具鲁棒性的关键眼周特征图。附图说明0033图1是本申请实施例的一种眼周特征提取方法的流程示意图。说明书7/20 页11CN 116503933 A110034图2是本申请实施例中关键特征提取的流程示意图。0035图3是本申请实施例中空间特征提取的流程示意。

39、图。0036图4是本申请实施例中循环执行空间特征提取和关键特征提取的流程示意图。0037图5是本申请实施例中一种眼周特征提取装置的结构示意图。0038图6是本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。实施方式0039以下结合附图对本申请作进一步详细说明。0040本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改,但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。0041为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的。

40、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他实施例,都属于本申请保护的范围。0042另外,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,如无特殊说明,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。0043下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。0044本申请实施例提供了一种眼周特征提取方法,由电子设备执行,该电子设备可以为服务器也可以为终端设备,其中,该服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统。

41、,还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等,但并不局限于此,该终端设备以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接,本申请实施例在此不做限制,如图1所示,该方法包括:步骤S101、步骤S102、步骤S103以及步骤S104,其中,步骤S101,获取眼周图像。0045具体的,可通过图像采集设备采集眼周图像,图像采集设备与电子设备通过有线或无线进行连接,图像采集设备例如摄像头装置等。图像采集设备采集到眼周图像后有电子设备获取眼周图像。其中,眼周图像可以是人的眼周图像也可以是动物的眼周图像,在此不做限定。0046步骤S102,对眼周图像。

42、进行空间特征提取,得到至少一个空间特征图。0047其中,每个空间特征图中包括眼周局部特征以及眼周全局特征。0048对于本申请实施例,眼周图像为眼睛所在区域的图像,图像中可以包括眼球、睫毛、眉毛以及皱纹等特征,即眼周局部特征;上述眼球、睫毛、眉毛以及皱纹等特征形成的整体作为眼周全局特征。0049具体的,空间特征图指眼周图像中分割出来的多个局部特征之间的相互的空间位置、相对方向关系以及眼球大小等,因此,空间特征图中包括眼周局部特征以及眼周全局特征。空间特征能够加强对眼周图像中内容的描述区分能力,因此对眼周图像进行空间特征提取即可得到至少一个空间特征图,具体的,空间特征图的数量根据眼周图像的通道维度。

43、确定。说明书8/20 页12CN 116503933 A120050步骤S103,基于每个空间特征图确定每个空间特征图对应的筛选系数。0051其中,筛选系数用于筛选每个空间特征图中关键的眼周特征。0052对于本申请实施例,在得到至少一个空间特征图后,可对至少一个空间特征图进行全局最大池化得到11的包括眼周纹理信息的第一特征图;对至少一个空间特征图进行全局平均池化得到11的包括眼周背景信息的第二特征图。0053因此根据第一特征图和第二特征图确定出筛选系数,以对相关度较低的反应眼周全局情况上的特征,以及相关度较低的反应眼周局部情况的特征进行滤除。0054具体的,参照图2,电子设备可先对第一特征图和。

44、第二特征图分别进行卷积,并根据缩放系数r1在通道维度上进行维度缩小,得到缩小后的第一特征图和第二特征图。再对缩小后的第一特征图和第二特征图进行卷积,并根据缩放系数r1在通道维度上进行放大,从而还原第一特征图和第二特征图的维度,使得第一特征图和第二特征图的通道维度在保持不变的情况下增加非线性特征。具体的,上述两次卷积的卷积核大小相同,例如使用11的卷积核进行卷积。在其他实施方式中,也可先根据缩放系数r1对第一特征图和第二特征图进行通道放大再根据缩放系数r1进行通道缩小。0055将还原后的第一特征图和第二特征图进行逐元素相加,得到整体特征图,然后将整体特征图通过Sigmoid函数进行归一化处理,从。

45、而得到处于0到1之间权重值,权重值越高说明元素的重要程度越高,也即,权重值表征奇异值矩阵中关键元素数量的占比,因此筛选系数可以是权重值本身。还可以是通过1减去权重值得到筛选系数,此时筛选系数为奇异值矩阵中重要程度较低元素的数量所占权重。0056在其他实施方式中,也可对至少一个空间特征图仅进行全局最大池化或仅进行全局平均池化。0057步骤S104,基于筛选系数以及筛选系数对应的空间特征图确定眼周图像的关键眼周特征图。0058确定出筛选系数后,根据用于筛选关键的眼周特征的筛选系数,以及得到的至少一个空间特征图即可确定出关键眼周特征图,关键眼周特征图中仅包括关键的全局特征以及关键的局部特征,即,得到。

46、更鲁棒性的眼周特征。0059为了根据筛选系数得到关键眼周特征图,步骤S104中基于筛选系数以及筛选系数对应的空间特征图确定眼周图像的关键眼周特征图,具体包括步骤Sa(图中未示出)、步骤Sb(图中未示出)、步骤Sc(图中未示出)、步骤Sd(图中未示出)以及步骤Se(图中未示出),其中,步骤Sa,对每个空间特征图进行奇异值分解,得到每个空间特征图对应的奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵。0060参照图2,电子设备将每个空间特征图转化为矩阵,然后对每个空间特征图对应的矩阵进行奇异值分解,从而得到空间特征图对应的奇异值矩阵、左正交矩阵以及右正交矩阵,空间特征图可由上述三个矩阵的乘积标识,形如下式,。。

47、其中,表征第个空间特征图进行奇异值分解后的表现形式,为第个空间特征图对应的左正交矩阵,为第个空间特征图对应的奇异值矩阵,为第个空间特征图对说明书9/20 页13CN 116503933 A13应的右正交矩阵,为空间特征图的数量。奇异值矩阵为记载空间特征图中关键重要信息的矩阵。奇异值矩阵为对角矩阵,即在矩阵中除主对角线上的元素之外其他元素的值为0,并且矩阵中对角线上的元素按照从大到小降序排列。在奇异值矩阵中,元素的值越大,重要程度越高,越能够作为表征眼周特征的值。0061假设某一的空间特征图对应的奇异值矩阵为:。其中,为奇异值矩阵中元素的数量,为第项奇异值。0062进一步的,参照图2,在进行奇异。

48、值分解之前,电子设备还可对每个空间特征图进行一次卷积,从而放大每个空间特征图的维度,然后再进行一次卷积,从而还原每个空间特征图的维度,在其他实施方式中,也可先对每个空间特征图进行维度缩小,再进行维度放大。具体的,对每个空间特征图的维度进行缩放,可通过缩放系数r2进行缩放,其中,r2与步骤S104中的r1可以相同也可以不同。通过两个卷积以及维度的缩放能够提取到每个空间特征图中丰富的眼周特征。0063步骤Sb,基于每个空间特征图对应的筛选系数确定对应的奇异值矩阵中的关键元素。0064对于本申请实施例,由于每个空间特征图中记载的眼周全局特征以及眼周局部特征不同,每个空间特征图对应一个筛选系数以及奇异。

49、值矩阵,筛选系数用于筛选出关键的眼周特征,因此电子设备根据每个空间特征图对应的筛选系数对奇异值矩阵中的关键元素进行确定,关键元素即为最能够表征眼周全局特征和眼周局部特征的元素。0065以步骤S104为例,若为1减去权重值得到,确定出后,由于奇异值矩阵中的元素数量为个,电子设备确定与的乘积并向下取整得到,为需要滤除的重要程度较低元素的数量,由于在奇异值矩阵中元素按照从大到小降序排列,因此将奇异值矩阵中前项的元素确定为关键元素即可。假设等于50176,假设筛选系数为0.4。等于20070。等于30106,因此电子设备将奇异值矩阵中前30106项元素确定为关键元素。0066若为权重值本身,即为需要确。

50、定为关键元素的数量,电子设备直接将奇异值矩阵中前项的元素确定为关键元素即可。0067在其他实施方式中,还可对与的乘积进行向上取整,具体不再赘述。0068步骤Sc,将关键元素之外的元素确定为0,得到关键奇异值矩阵。0069具体的,在确定出最能够表征眼周全局特征和眼周局部特征的关键元素后,电子设备将除关键元素之外的元素的值确定为0,从而能够滤除每个空间特征图中噪声对应的说明书10/20 页14CN 116503933 A14奇异值,或每个空间特征图中与眼周特征相关度较低的奇异值,仅保留与眼周特征相关度高的奇异值,从而得到关键奇异值矩阵。除此之外,将除关键元素之外的元素确定为0还能够减少后续计算量。。

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内容关键字: 特征 提取 方法 装置 电子设备 存储 介质
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