УСТРОЙСТВО И СПОСОБ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЦЕВЫХ ОБЛАСТЕЙ

1. Способ идентификации лицевых областей субъекта на цифровом изображении, содержащем множество пикселей, при этом способ содержит следующие этапы, на которых:
(A) проверяют множество пикселей изображения, чтобы идентифицировать пиксели, связанные с формированием изображений зрачков субъекта;
(B) вычисляют координаты лицевой области на изображении на основе координат зрачков, идентифицированных на этапе (A).
2. Способ по п.1, в котором на упомянутом этапе (A) количественно сравнивают значение, соответствующее проверяемым пикселям, которое характеризует интенсивность, с критериальным значением интенсивности, характерным для формирования изображения зрачков, чтобы идентифицировать подходящие пиксели, которые потенциально прогнозируют пиксели формирования изображения зрачков.
3. Способ по п.2, в котором на упомянутом этапе (A) выбирают первое критериальное значение интенсивности, наиболее точно прогнозирующее формирование изображений зрачков, с последующей проверкой по первому критериальному значению интенсивности для определения, идентифицированы ли зрачки на цифровом изображении, и, если нет, то выполняют пороговую обработку итерационной пошаговой коррекцией первого критериального значения интенсивности таким образом, что оно прогрессирующе меньше характеризует формирование изображения зрачков, проверяют пиксели, и повторяют до тех пор, пока не идентифицируются подходящие пиксели, или пока не достигается предельное критериальное значение интенсивности.
4. Способ по п.3, дополнительно содержащий этапы, на которых группируют подходящие пиксели в объекты на основе пространственной взаимосвязи между подходящими пикселями и подсчитывают число объектов для определения, идентифицировано ли, по меньшей мере, два объекта, и, если нет, то продолжают проверять пиксели для идентификации дополнительных подходящих пикселей.
5. Способ по п.4, дополнительно содержащий этап, на котором проверяют объекты для определения имеют ли объекты размер, прогнозирующий формирование изображения зрачков, и, если нет, то продолжают проверять пиксели для идентификации дополнительных подходящих пикселей.
6. Способ по п.5, дополнительно содержащий этап, на котором проверяют объекты для определения, имеют ли объекты форму, прогнозирующую формирование изображения зрачков, и, если нет, то продолжают проверять пиксели для идентификации дополнительных подходящих пикселей.
7. Способ по п.6, дополнительно содержащий этап, на котором проверяют объекты для определения, разделены ли объекты интервалом, прогнозирующим формирование изображения зрачков, и, если нет, то продолжают проверять пиксели для идентификации дополнительных подходящих пикселей.
8. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором проверяют объекты для определения, имеют ли объекты ориентацию внутри цифрового изображения, прогнозирующую формирование изображения зрачков, и, если нет, то продолжают проверять пиксели для идентификации дополнительных подходящих пикселей.
9. Способ по п.6, в котором упомянутый этап проверки формы объектов выполняется методами морфометрии.
10. Способ по п.4, дополнительно содержащий этап, на котором идентифицируют неподходящие пиксели, которые пространственно связаны с подходящими пикселями, таким образом, что учет данных неподходящих связанных пикселей в качестве подходящих, в общем, повысит вероятность того, что объект, содержащий неподходящие в других отношениях, связанные пиксели, будет прогнозировать формирование изображения зрачков.
11. Способ по п.3, дополнительно содержащий этап, на котором выбирают входящий прямоугольник посредством ограничения проверки подмножеством пикселей, на основе эмпирически установленной повышенной вероятности расположения зрачков на конкретном подучастке в цифровом изображении.
12. Способ по п.3, дополнительно содержащий этап, на котором берут подвыборку посредством ограничения проверки каждым N-ным пикселем для сокращения числа проверяемых пикселей.
13. Способ по п.3, дополнительно содержащий этап, на котором выбирают подплоскость посредством ограничения проверки каналом одного цвета.
14. Способ по п.13, в котором цветовой канал является красным.
15. Способ по п.2, в котором критериальное значение интенсивности соответствует отсутствию цвета/темноте.
16. Способ по п.2, в котором критериальное значение интенсивности характеризует яркость.
17. Способ по п.16, в котором как значение, соответствующее проверяемым пикселям, которое характеризует интенсивность, так и критериальное значение интенсивности выражают величиной L* в цветовом пространстве L*a*b* перед сравнением.
18. Способ по п.1, в котором вычисление координат лицевой области основано на межзрачковом расстоянии и эмпирических данных для популяции, соответствующей субъекту.
19. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором анализируют изображение лицевой области для определения состояния кожи субъекта.
20. Способ идентификации лицевой области субъекта на цифровом изображении, содержащем множество пикселей, при этом способ содержит этапы, на которых
(A) выбирают входящий прямоугольник посредством выбора подмножества из множества пикселей на основе эмпирически установленной повышенной вероятности расположения зрачков на конкретном подучастке в цифровом изображении;
(B) берут подвыборку посредством выбора каждого N-ного пикселя из подмножества входящего прямоугольника;
(C) выбирают подплоскость посредством выбора пикселей в канале одного цвета подмножества взятой подвыборки входящего прямоугольника для образования подмножества St подлежащих проверке пикселей;
(D) выбирают начальное критериальное значение интенсивности пикселя, прогнозирующее формирование изображения зрачков;
(E) количественно сравнивают значение интенсивности пикселя, соответствующее каждому из пикселей в подмножестве St с критериальным значением интенсивности пикселя, чтобы идентифицировать подходящие пиксели, которые потенциально прогнозируют формирование изображения зрачков;
(F) группируют подходящие пиксели в объекты на основе пространственной взаимосвязи между подходящими пикселями и подсчитывают число объектов для определения, идентифицировано ли, по меньшей мере, два объекта, и, если нет, то переходят к этапу (K), в противном случае, переходят к этапу (G);
(G) проверяют объекты для определения, имеют ли объекты размер, прогнозирующий формирование изображения зрачков, и, если нет, то переходят к этапу (K), в противном случае, переходят к этапу (H);
(H) проверяют объекты для определения, имеют ли объекты форму, прогнозирующую формирование изображения зрачков, и, если нет, то переходят к этапу (K), в противном случае, переходят к этапу (I);
(I) проверяют объекты для определения, разделены ли объекты интервалом, прогнозирующим формирование изображения зрачков, и, если нет, то переходят к этапу (K), в противном случае, переходят к этапу (J);
(J) проверяют объекты для определения, имеют ли объекты ориентацию внутри цифрового изображения, прогнозирующую формирование изображения зрачков, и, если да, то переходят к этапу (N), в противном случае, переходят к этапу (K);
(K) идентифицируют неподходящие пиксели, которые пространственно связаны с подходящими пикселями, таким образом, что учет данных неподходящих связанных пикселей в качестве подходящих, в общем, повысит вероятность того, что объект, содержащий неподходящие в других отношениях, связанные пиксели, будет прогнозировать формирование изображения зрачков;
(L) корректируют критериальное значение интенсивности таким образом, что оно меньше характеризует формирование изображения зрачков, но не выходит из предварительно заданного предельного диапазона значений;
(M) повторяют этапы (E)-(L), пока проверки, описанные на этапах (G)-(J), не удовлетворят условиям, и, если удовлетворят, то переходят на этап (N), или, при превышении предварительно заданного предельного значения, выдается сообщение и прекращается выполнение способа;
(N) вычисляют координаты лицевой области на изображении на основе координат идентифицированных зрачков.
21. Устройство для идентификации зрачков на цифровом изображении субъекта, выраженном в виде множества пикселей, при этом устройство содержит компьютер, имеющий запоминающее устройство для хранения цифрового изображения, программу для обработки данных и процессор для исполнения программы, при этом, упомянутая программа способна проверять множество пикселей изображения для идентификации пикселей, связанных с формированием изображений зрачков субъекта, на основе расчетных характеристик зрачков на цифровых изображениях.
22. Устройство по п.21, в котором проверяемые характеристики принадлежат к следующему типу: цвет/отсутствие цвета, отражательная способность, форма, размер, координаты, число и положение.