一种基于灰度图像的人脸检测及眼睛定位算法

利用灰度积分投影直接对人脸图像进行检测和眼睛定位是一种常用的算法,但是直接采用该算法会受到背景、特征等因素的影响,识别准确率较低。提出了一种基于最大类问方差阈值和区域膨胀相结合的检测与定位算法。该算法首先计算最大类间方差设置阈值,把灰度图像转换为二值图像并检测出人脸区域,然后通过对该人脸区域中的连通区域进行膨胀及连通性处理,精确定位眼睛坐标。实验表明,此算法可靠,具有较好的识别效果。     

基于人眼定位的人脸与检测与归一化算法

文中针对复杂背景下多姿态静态人脸图像,提出了一种通过对眼睛这一特征的自动检测与定位,从而实现对人脸检测的新方法.首先对原灰度图像做边缘灰度加强;然后结合根据人脸几何特征先验知识建立的人眼位置判定准则,在分割阈值递增的过程中,寻找能分割出双眼眼块的最优分割阈值;最后用两维相关系数作为对称相似度来检验检测出的双眼的真实性,并利用找到的双眼图像垂直方向的灰度积分投影,精确定位瞳孔中心.对彩色图像,利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型,粗略找出肤色区域,进行灰度变换后,再采用上述方法检测人脸.最后提出一种脸相归一化方法,便于进一步的提取特征工作.实验结果证实了文中方法在速度和准确性方面具有良好的性能.     

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。     

基于人眼定位的人脸检测与归一化算法

文中针对复杂背景下多姿态静态人脸图像,提出了一种通过对眼睛这一特征的自动检测与定位,从而实现对人脸检测的新方法。首先对原灰度图像做边缘灰度加强;然后结合根据人脸几何特征先验知识建立的人眼位置判定准则,在分割阈值递增的过程中,寻找能分割出双眼眼块的最优分割阈值;最后用两维相关系数作为对称相似度来检验检测出的双眼的真实性,并利用找到的双眼图像垂直方向的灰度积分投影,精确定位瞳孔中心。对彩色图像,利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型,粗略找出肤色区域,进行灰度变换后,再采用上述方法检测人脸。最后提出一种脸相归一化方法,便于进一步的提取特征工作。实验结果证实了文中方法在速度和准确性方面具有良好的性能。     

基于混合投影函数的眼睛定位

介绍一种精确定位眼睛的方法.眼睛定位是很多人脸检测算法的关键步骤.在获得眼睛窗口之后,可以利用投影方法来定位眼睛.提出一种混合投影函数,该函数结合了积分投影函数和方差投影函数,能够反映出图像在某个方向上灰度均值和方差的综合变化情况.实验结果表明,利用混合投影函数可以相当精确地确定眼睛中心的位置.     

基于积分投影与灰度复杂度的人脸特征定位算法

针对当前人脸特征定位的研究现状与难题,采用YCbCr椭圆聚类方法进行肤色区域提取,然后根据人脸的几何特征,通过比例、大小结构特性来判断二值化图中的目标区域是否为人脸,从而可以排除非人脸区域,再结合人脸面部器官分布特点,利用积分投影方法,对人脸区域垂直和水平两个方向分别进行灰度值累加统计,经过分析可以定位眼嘴的区域边界和中心点。同时针对积分投影的缺点,即如果头部发生倾斜会导致投影位置不准确,提出了基于灰度复杂度的眼睛定位方法,利用该方法首先定位人眼位置,然后根据人眼对人脸区域旋转校正,最后再利用积分投影定位嘴巴。     

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.     

一种在红外图像中定位人眼的方法

提出了一种新型快速的在红外图像中进行眼睛定位的方法.该方法由两部分组成:首先,通过同态滤波增强图像的对比度,使用改进的迭代阈值算法和积分投影函数获取人脸,根据人眼和人脸的几何特征,获取大致的人眼区域;其次,通过自适应中值滤波算法和迭代阈值法获取最小人眼块,利用最小人眼块的质心和积分投影最终准确定位眼睛.实验表明:所提出的算法是快速和可靠的.     

基于投影峰的眼睛快速定位方法

提出一种基于投影峰的眼睛快速定位算法.该算法首先根据人脸的几何分布特征设置眼睛候选窗口.再通过直方图阈值分割出眼睛.然后经过灰度积分投影得到一系列投影峰,经过比较筛选得到眼睛的精确位置.算法简单高效,不需要训练和学习过程.实验结果表明,该算法能够快速准确地定位眼睛位置,满足实时自动人脸识别的需要.     

基于极坐标的改进灰度积分投影法的人眼检测

为了克服传统灰度积分投影方法无法有效定位旋转人脸图像中人眼的缺点,提出了一种基于极坐标系的灰度积分投影方法。利用肤色特征对给定图像进行人脸区域的确定,在人脸区域内按极角方向进行灰度积分投影,确定出人眼所在角度,将人眼角度方向的像素灰度值做水平方向积分投影,从而确定出人眼的位置。该方法能够实现同一幅图像中多个不同姿态人脸的人眼定位。大量的仿真实验表明,该方法的识别性能对人脸的旋转变化具有良好的鲁棒性,能够提高灰度积分投影方法对人眼定位的适用范围。     

一种人脸识别中眼睛定位算法

本文介绍了一种灰色图像识别中进行人眼睛定位的算法，首先是根据人脸的水平灰度直方图来确定艰睛的位置，然后，通过计算眼眶部分像素点的垂直灰度直方图来确定两眼中心，接着从获得的区域中找出一定数量的灰度值小的点，对这些点进行添加、删除和计算，实现眼睛的定位。     

基于灰度投影函数的眼睛定位方法

描述了人眼的自动定位算法，其方法是利用图像的灰度投影曲线，将图像缩小在人脸的眼部区域，进而确定人眼在眉眼区域的大致位置，然后通过了灰度直方图估计初始阈值，对二值化眉眼区域进行了阈值分割，利用二维相关系数判定双眼黑块的出现并利用对称相似性进一步确定了双眼的具体位置。     

人脸识别中的眼睛定位方法

眼睛是人脸部最重要的器官,因此眼睛准确定位在人脸识别中具有特殊重要的意义。基于灰度图像,提出一种改进的眼睛精确定位的方法。首先对图像进行光照和噪声的预处理,再利用积分投影和山谷法对图像进行分析,进而找出一系列的候选眼睛点,眼睛点的验证采用人脸的几何分布特征和眼睛模板匹配相结合的方法来进行最终眼睛对的确定。基于orl和yale人脸库的实验结果表明该算法对光照、旋转、遮挡不敏感,具有较高的定位准确率。     

低空目标的多级图像投影检测方法

为解决地面背景干扰和雨天弱小目标难以检测的问题,提出一种低空目标多级图像投影检测算法。首先,分析地面背景与天空区域在图像中的分布位置以及灰度特征,根据水平灰度投影的阶跃变化将图像分割为天空区域和地面背景区域两部分;然后,由天空区域图像的水平和垂直投影一阶差分极大值截取目标所在的水平和垂直带状区域,分别计算水平带状区域的垂直灰度投影和垂直带状区域的水平灰度投影,并根据它们的一阶差分极大值点确定两组候选目标位置坐标;最后,验证获取的两组目标坐标,并计算目标位置坐标。实验结果表明:所提算法能检测出具有复杂地面背景的低空目标,也适用于雨天弱小目标的检测;该算法的速度较快,满足视频图像处理的实时性要求。     

基于多尺度自商图和改进积分投影法的人眼定位

针对传统的投影方法在人眼定位时易受光照干扰以及难以获得精准的人眼中心点的问题,提出一种基于多尺度自商图和改进的积分投影法的人眼定位算法.首先利用多尺度自商图消除人脸图像的光照影响;然后分析眼睛在水平方向上灰度分布的特点,采用两个行梯度算子对积分投影法进行了改进,以提升眼睛区域特征并初步定位人眼区域;接着采用Sobel算子对人眼区域进行滤波得到人眼滤波图,并对人眼滤波图的垂直积分投影曲线进行高斯函数拟合,根据拟合结果分割出左眼窗口和右眼窗口;最后,计算左眼窗口和右眼窗口的尺寸,获取左眼窗口和右眼窗口的中心点,即为人眼中心点.在YaleB人脸数据库和JAFFE人脸数据库上测试表明,本文方法对复杂光照、人脸边缘以及人脸表情适应性强,可以获得较为精准的人眼中心点.     

基于邻域灰度差值的二维Otsu分割方法研究*

针对传统二维灰度直方图的阈值分割方法中区域划分像素易丢失、运算速度慢等不足,通过深入分析图像中邻域灰度偏离的情况,并充分考虑像素的空间灰度信息,提出一种利用像素邻域灰度差值的新方法构建二维直方图;基于二维类间方差法实现了图像二维Otsu分割方法,并给出了相应算法的实现步骤。以生物图像中的鱼体分割为实例对方法进行了实验验证,结果表明算法分割效果良好,运算速度提高较明显。     

最小邻域均值投影函数及其在眼睛定位中的应用

提出一种投影函数:最小邻域均值投影函数.该函数通过计算每条投影线上各像素点邻域均值的最小值来跟踪图像中的低灰度特征.与传统的积分投影函数和方差投影函数相比,它以求最小值的局部选择性代替传统投影函数的全局累加性,因此具有对片状噪声不敏感的特点.此外,在计算过程中,它还能记录最小值点的二维位置信息,是一个二维的搜索算子.最小邻域均值投影函数的这些特点使其非常适合于眼睛定位.它对眼睛,特别是瞳孔,总能够产生精确、鲁棒的响应.通过在CAS-PEAL数据库和BioID数据库上的实验表明,其定位正确率与精确度均高于传统的投影函数.