Algorytm automatycznej detekcji kącików oczu w obrazach termowizyjnych

W artykule przedstawiono algorytm automatycznej detekcji kącików oczu na obrazie termowizyjnym, w celu bezkontaktowego pomiaru wewnętrznej temperatury ciała człowieka. Wykazano bowiem, że temperatura mierzona w kącikach oczu dobrze odzwierciedla temperaturę ciała człowieka i jest niezależna od czynników zewnętrznych [1, 2]. Algorytm bazuje głównie na przekształceniach morfologicznych obrazu oraz na geometrii twarzy człowieka. Ze względu na prostotę, stosunkowo niewielką złożoność obliczeniową nadaje się do zaimplementowania w kamerze termowizyjnej pozwalając tym samym stworzyć zupełnie autonomiczny system, który mógłby być wykorzystany np. na lotniskach jako sprzęt to automatycznej detekcji gorączki.

The paper presents the algorithm of automatic eye canthis detection in thermal images. It is very important nowadays because it is proved that the temperature measured in eye canthis is the most reliable and stable temperature on human body considering thermovision measurements [1]. Former such measurements were taken manually. Our approach is to make it automatically, that is to create a completely autonomic system measuring the inner human body temperature in crowded places where it is impossible to do this another way (for example at airports, railway stations). Such a system could halt spread of the epidemic. The presented algorithm is mainly based on morphological operation and geometrical face features. First, we find the human face, use morphological operations such as opening, closing, reconstruction. Then, we extract local maxima, label the region of interest and, finally, surround the face with ellipses and basing on the length of the minor and major axis find the eye canthis. The algorithm was tested on 25 thermodiagrams, acquired for different face positions and distances. The paper shows the results of this experiment. Because the algorithm is very simple and fast, it could be very easily imple-mented inside a thermovision camera.