CN119068539B 一种兼容虹膜识别的眼动追踪方法与系统 （深圳市华弘智谷科技有限公司）

道西丽社区留仙大道创智云城1标段1兼容虹膜识别的眼动追踪方法与系统，方法包采集的第二人眼图像中的虹膜纹理进行特征编解决现有技术中虹膜识别与眼动跟踪不兼容的2确认当前任务为虹膜识别、眼动跟踪或虹膜识别与眼动跟踪结所述人眼图像的虹膜环形区域和瞳孔区域的检测所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域内的反射光斑，得到所有的在进行虹膜识别任务时，将对虹膜识别任务无效的所述反射对继续采集的所述第二人眼图像中的所述虹膜环形区域对不同的所述虹膜纹理特征进行对比，得到不同虹膜的相似度，将各个所述子图中提取到的虹膜和瞳孔的区域进行融合，形成完整对重建后的所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域的全局轮廓进行边缘平滑和小区域去验证重建后的所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域的形状、大小和位置3对所述反射光斑至所述瞳孔区域的距离进行判断，舍弃不在阈值范围内对所述反射光斑的分布形状进行拟合，过滤掉拟合规律与所述红外灯基于边缘检测算法计算所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域内的各个所述反射光斑的根据所述红外灯的位置布局，比较各个所述反射光斑的所述中心坐标的相对位置关采集及分辨率切换模块，确认当前任务为虹膜识别、眼动跟踪或虹膜与所述红外摄像头的位置关系满足至少有一个反射光斑位于所述第二人眼图像的瞳孔区眼动跟踪模块，用于当采集的是所述第一人眼图像时，对虹膜定位模块，用于当采集的是所述第二人眼图像时，对所述第二光斑检测模块，用于检测所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域内灯光控制模块，用于在进行虹膜识别任务时，将对虹膜识别任特征编码模块，用于对继续采集的所述第二人眼图像中的4[0001]本发明涉及VR识别技术领域，尤其涉及一种兼容虹膜识别的眼动追踪方法与系为当前XR形态产品如智能眼镜、VR/AR头显等产品的标配技术，这类设备对便携性要求较5得到所述人眼图像的虹膜环形区域和瞳孔区[0013]对继续采集的所述第二人眼图像中的所述虹膜环形区域内虹膜纹理进行特征编的中心至所述瞳孔中心的矢量线作为使用者的所述眼睛视线，所述眼球模型为事先建立[0022]基于局部区域增长算法来分割提取每个所述子图初步检测到的虹膜和瞳孔的区[0027]对重建后的所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域的全局轮廓进行边缘平滑和小区6[0035]基于边缘检测算法计算所述所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域内的各个所述反使用者进行眼动跟踪时，驱使红外摄像头以第一分辨率采集由红外灯照亮第一人眼图像，7以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方述红外摄像头的位置关系满足至少有一个反射光斑位于所述第二人眼图像的瞳孔区域范8利用图像中的反射光斑来精确定位瞳孔中心。反射光斑是由红外光源在角膜上形成的亮图几何原理是通过从多个不同的视角观察同一对象，来推导出对象在三维空间中的位置。9括：基于边缘检测算法(如Candy算法)计算所述所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域内的各适用于提取具有周期性或方向性特征的纹理。通过一组具有不同方向和尺度的Gabor滤波经过rubbersheet变换和2D_Gabor变换等处理后，会被编码为一个固定长度的二进制特征[0085]对重建后的所述虹膜环形区域和所述瞳孔区域的全局轮廓进行边缘平滑和小区红外灯与所述红外摄像头的位置关系满足至少有一个反射光斑位于所述第二人眼图像的[0093]特征编码模块206，用于对继续采集的所述第二人眼图像中的所述虹膜环形区域者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知