人脸检测中眼睛精确定位的研究

人脸检测在许多应用中都是重要的一个处理阶段,例如人脸识别、电视会议、人机界面等。眼睛是一个在人脸检测中极为重要的人脸特征,因此一种快速可靠的精确定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的。该文提出了一种新颖的精确定位眼睛的方法,该方法由两部分组成:第一部分,通过人脸区域分割、五官定位、人脸确认三个步骤在复杂背景中进行人脸区域的检测;第二部分,在检测到人脸区域和眼睛大致位置的基础上,用一种新的椭圆检测算法精确定位眼睛虹膜的位置。实验证明该文所提出的算法是快速可靠的。     

人脸检测中的眼睛定位算法研究

眼睛是一个在人脸检测中极为重要的人脸特征,因此一种快速可靠的精确定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的。本文分析了几种常用的眼睛定位算法,并提出了一种基于肤色信息、人脸面部几何特征和人眼灰度信息的算法。算法采用由粗到细的检测策略,先对AnilK.Jain的Cb、Cr椭圆聚类方法进行了改进,用改进的算法进行肤色提取,经过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行初步定位,再利用人眼的灰度信息进行精确定位。该算法定位效率高,并对背景、尺寸等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。     

基于灰度信息和瞳孔滤波器的人眼定位算法

提出一种新的人眼定位方法,首先用Adaboost算法检测人脸区域,经过归一化和预处理后截取出人眼检测窗,然后利用眼眉的灰度信息确定人眼的大致位置,再利用瞳孔滤波器以精确定位。该方法解决了将眼睛错误定位到眉毛的问题,速度快而且定位准确。实验结果表明,无论是用于背景复杂的静态图像还是实时人脸检测系统,该算法都能取得很好的定位效果。     

一种新颖人脸结构特征的眼定位算法

眼睛是人脸中极为重要的特征,因此快速准确的定位人眼是人脸识别的关键环节.为解决识别问题,提出了一种新的精确定位人眼的算法,即根据东方人的脸部结构特征,提取一个局部区域以缩小眼睛的搜索范围.在此基础上,结合眼睛的灰度信息和结构信息最终精确定位人眼.首先把整幅图像分割成固定大小的小图像块,根据图像块的复杂度初步定位两眼,再根据图像块的结构居中度对眼睛进行精确定位.实验结果证明,运算量少,容易实现,并能提高检测效率.     

基于肤色的人脸眼部区域图像自动分割方法*

眼睛是人脸特征最主要的构成部分。基于眼部特征的人脸检索不仅可以提高人脸识别和检测的速度,而且能够降低识别算法的复杂度。要提取眼睛特征,首先要检测眼睛并提取眼睛区域图像,本文选择了一种基于肤色的人脸眼部区域图像自动分割方法。直接对彩色人脸图像利用YCbCr空间下肤色的色度与亮度的相关性将眼睛位置定位出来,再根据眼睛位置分割得到人脸眼部区域的带状图像。通过对图像库中的1000幅彩色人脸图像进行试验检测表明,计算机分割一张图像眼部区域的平均时间为1.785s,对图像库中人脸眼部区域图像分割提取的成功率为99.37%。     

基于复杂度和最佳阈值的人眼定位方法

人眼定位方法的研究目前已经成为人脸识别智能化中的重要研究内容。提出了一种无需先确定人脸位置,而在有背景灰度人脸图像中直接检测与定位人眼的新算法。利用复杂度的原理,对人脸图像中眼睛位置进行快速定位,剪切眼睛区域的图像块;再利用图像分割的原理,自动寻找最佳阈值,提取眼睛的边缘;进行形态学操作,排除非人眼的图像块,从而正确定位眼睛的位置。该方法能较大提高人眼定位的计算速度,适用于实时性要求较高的场合。仿真实验验证了该算法的有效性和稳定性。     

基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法

提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于“基准白色”的色彩平衡方法归一化彩色图像,将图像在HSV空间进行肤色分割,确定候选人脸,采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上,使用Susan算子定位两个眼角点,从而实现眼睛的精确定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼,尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的精确度和鲁棒性.     

一种基于肤色检测的人眼快速定位方法

眼睛的位置是人脸识别过程中一个很重要的信息.针对彩色人脸图像上的眼睛定位问题,提出一种结合肤色分割和形态学运算的人眼定位方法.该方法首先利用肤色模型通过最大类间方差法自动优选阈值分割图像,接着从非肤色区域入手,采用形态学运算去除非肤色区域中的干扰区域来获取可能的眼睛区域,最后结合人眼的几何特征实现人眼的快速准确定位.实验结果表明,提出的算法有效地平衡了眼睛定位的实时性和准确性之间的矛盾,定位效率高.     

复杂背景下的多姿态人眼定位

针对彩色图像中人脸在复杂背景及多姿态下眼睛定位困难的情况,提出了一种基于肤色分割与Gabor滤波的人眼定位方法。首先采用粒子群算法优化改进的最大类间方差(Otsu)对图像进行肤色分割,找到人脸的候选区域;然后构造Gabor滤波器对候选区域进行滤波;最后经过灰度投影得到眼睛的精确位置。仿真结果表明,该分割算法在复杂背景和多姿态情况下的人眼定位中有明显优势,对于现实环境中的人脸识别有重要意义。     

基于灰度信息的人脸检测系统

提出了一种基于人眼灰度信息的人脸识别算法。该算法首先根据眼球区域的灰度比它周围区域的灰度低,初步地筛选出可能含有人脸的图像,再把筛选出的图像分割成小图像块,根据图像块的复杂度对人两只眼睛的大概位置进行定位,最后采用居中法,进一步确定人眼的存在,进而确定人脸的确切位置。实验结果表明,文中提出的算法具有较高的检测正确率,同时具有较快的检测速度。     

基于高斯眼白模型的疲劳驾驶检测

目的 为解决疲劳驾驶检测中人眼状态识别的难点,提出一种基于眼白分割的疲劳检测方法。方法 首先对获取图像进行人脸检测,利用眼白在Cb-Cr上良好的聚类性,基于YCbCr颜色空间建立高斯眼白分割模型;然后在人脸区域图像内做眼白分割,计算眼白面积;最后将眼白面积作为人眼开度指标,结合PERCLOS（percentage of eyelid closure over the pupil over time）判定人的疲劳状态。结果 选取10个短视频进行采帧分析,实验结果表明,高斯眼白分割模型能有效分离眼白,并识别人眼开合状态,准确率可达96.77%。结论 在良好光线条件下,本文方法能取得不错的分割效果;本文所提出的以眼白面积作为判定人眼开度的指标,能准确地判定人的疲劳状态。实验结果证明了该方法的有效性,值得今后做更深入的研究。     

驾驶员疲劳检测系统的研究

为了减少由于驾驶员疲劳驾驶引起的交通事故,提出驾驶员疲劳状态检测系统的方案。使用3×3中值滤波去除噪声和光照对图像的影响,通过对AdaBoost算法的强分类器训练算法改进、级联分类器优化实现人脸的快速检测,在检测到的人脸区域,通过积分灰度投影和从粗到细改进的模板匹配方法对人眼进行准确定位;通过PERCLOS、眼睛闭合时间、眼睛眨眼频率、嘴巴张开程度、头部运动的计算,进行驾驶员疲劳程度的综合判定。实验结果表明,该方法准确率高,兼具了良好的实时性和鲁棒性。     

Precise glasses detection algorithm for face with in-plane rotation

This paper proposes an accurate glasses detection algorithm for in-plane rotated faces. Firstly, to normalize the face with in-plane rotation to be an upright one, this paper proposes a new set of ±26.565° haar-like features which can be calculated quickly to represent the features of rotated faces. With these new features, we address to build different rotated detectors by rotating upright face detector directly so as to achieve in-plane rotated face detection. Secondly, according to the rule that the objects with fixed and complex structure in a simple background are much easily to be detected, as the eyes have much complex structure in the face, we propose to detect the eyes for minimizing the glasses searching region. Because the nosepiece region of the glasses has much fixed structure and simple background, we use this part to train a new detector with the haar-like features and AdaBoost algorithm for precise glasses detection. This approach accomplishes glasses detection for in-plane rotated face with high speed and precision. The experimental results on the CMU-MIT, BioID, and CAS-PEAL-R1 face databases demonstrate that the algorithms for face, eye and glasses detection yield accurate results and maintain the speed advantage.     

基于Adaboost方法的实时人眼定位

人眼定位在基于机器视觉的疲劳检测系统中起着至关重要的作用。该文介绍了Adaboost方法在人眼定位中的应用,首先描述了Adaboost的基本思想,使用人脸分类器对人脸进行定位,之后在人脸定位的基础上使用人眼分类器最终定位人眼,实现了实时的人眼定位。     

Face localization using fuzzy classifier with wavelet-localized focus color features and shape features

This paper proposes a new fuzzy classifier (FC)-based face localization approach. The FC used is a self-organizing TS-type fuzzy network with support vector learning (SOTFN-SV). The SOTFN-SV learns consequent parameters using a linear support vector machine to improve generalization ability. The FC is first applied to segment human skin pixels in scaled hue and saturation (hS) color space, after which connected skin-color regions are regarded as face candidates. The FC is then applied to detect and localize faces from the candidates. The proposed FC-based face localization approach uses shape and wavelet-localized focus color features. A best fitting ellipse of each face candidate is found to obtain shape features. Focus color features are extracted from four focus regions, including the two eyes, the mouth, and the face skin-color region. To find these focus color regions, the Haar-wavelet transformation is first applied to the face candidates in the YCb color space to localize all possible pairs of eye candidates. The mouth region is then localized according to its geometric relationship with the eyes. The hS color features of the located eyes, mouth, and face skin are extracted. These focus color features, together with shape features, serve as inputs to another FC for final face localization. Comparisons with various classifiers and face detection methods demonstrate the advantage of the FC-based skin color segmentation and face localization method.     

基于广义对称变换的人脸检测和面部特征提取

该文提出了一种基于广义对称变换的从具有复杂背景的彩色图像中进行人脸检测的方法，它首先利用人类肤色在色度空间分布的稳定性，检测出图像中的皮肤区域，通过先验知识进行甄别，选出候选人脸区域，然后根据在人脸图像中人的双眼具有的高对称性，利用广义对称变换来求得具有高对称性的点即为双眼的位置，最后采用通用人眼图像进行模板匹配来验证，实验证明，该方法具有良好的效果。     

驾驶员疲劳检测报警系统的研究设计

本文设计的驾驶员疲劳检测报警系统采用基于TMS230DM642的第二代高性能多媒体处理器,实现了非接触的、实时驾驶员疲劳状态监测。系统通过基于肤色信息的方法从获取的视频图像中检测人脸的位置,然后采用基于灰度值的方法精确定位人眼,提取眼睛闭合度,采用PERCLOS的PM80标准,实现对驾驶员疲劳与否的判定。     

一种新的基于对称特征的彩色人脸定位方法

本文研究了复杂多变人脸的检测和定位问题，提出了一种新的基于对称特征的人脸定位方法。该方法基于肤色特征提取出人脸，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛可能存在的有限的候选区域；根据人脸的对称特征把这些候选区域分别进行匹配，找到最佳匹配的区域就是眼睛区域。实验证明，这种方法在复杂姿态和复杂表情以及戴眼镜
镜的情况下有很强的稳健性。     

Monitoring drivers’ sleepy status at night based on machine vision

Driver fatigue is a chief cause of traffic accidents. For this reason, it is essential to develop a monitoring system for drivers’ level of fatigue. In recent years, driver fatigue monitoring technology based on machine vision has become a research hotspot, but most research focuses on driver fatigue detection during the day. This paper presents a night monitoring system for real-time fatigue driving detection, which makes up for the deficiencies of fatigue driving detection technology at night. First, we use infrared imaging to capture a driver’s image at night, and then we design an algorithm to detect the driver’s face. Second, we propose a new eye-detection algorithm that combines a Gabor filter with template matching to locate the position of the corners of the eye, and add an eye-validation process to increase the accuracy of the detection rate. Third, we use a spline function to fit the eyelid curve. After extracting eye fatigue features, we use eye blinking parameters to evaluate fatigue. Our system has been tested on the IMM Face Database, which contains more than 200 faces, as well as in a real-time test. The experimental results show that the system has good accuracy and robustness.