人眼定位的边缘强度信息积分投影方法

为了提高积分投影方法对人眼定位的准确性和适用范围,提出了一种在极坐标系下对边缘强度信息进行积分投影的改进方法。基于肤色特征确定出人脸区域,采用Kirsch算子建立边缘强度信息图像,对不同极角方向进行积分投影,确定出人眼角度方向,对人眼所在角度方向的边缘强度进行微分累加运算确定出人眼的极径,从而实现人眼的极坐标定位。实验结果表明,该方法能够有效地提高各种姿态人脸图像中人眼定位的准确性,尤其对于旋转人脸图像的人眼定位,该算法具有良好的鲁棒性。     

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。     

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.     

基于积分投影和差分投影的人眼定位

人脸识别是生物特征识别的重要组成部分,而人眼是人脸最突出的特征之一,眼睛定位成为人脸识别的关键环节。积分投影法是一种常用的人眼定位方法,但直接采用此方法进行人眼定位时,由于眉毛与眼睛距离较近,容易将眉毛的水平位置错误地判定为眼睛的水平位置,降低眼睛定位的准确率。所以,在人脸区域粗定位后,计算眼睛区域的水平积分投影时,增加了其在水平方向灰度变化频繁的特征,即差分投影法,最后将积分投影法与差分投影法相结合来实现人眼定位。该方法在ORL人脸库上经过测试,取得了约90.5%的定位准确率。实验结果表明,该方法可以更准确地定位人眼。     

基于人眼定位的快速人脸检测及归一化算法

本文提出了一种基于人眼定位的有效人脸图像归一化算法。该算法首先利用Harr特征的快速检测法从图像中检测出人脸的大致位置,然后基于人脸的几何分布特征和灰度信息特征准确检测人眼瞳孔位置建立人脸坐标系,最后对人脸图像作旋转、尺度和灰度的归一化校正。实验结果证明,该算法能够有效并准确地检测和校正人脸,可以显著提高识别率。     

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.     

一种在红外图像中定位人眼的方法

为了实现红外图像人眼的精确定位,提出了一种新的定位红外图像人眼的方法。在已知的一幅红外人脸图像中,通过投影得到人脸区域,根据眉眼区域的梯度变化比较激烈的特点,来得到人眼的大致区域,最后,利用红外图像人眼瞳孔与眼球之间的灰度存在很大差异的特性,采用Robert边缘检测求梯度最大值的方法,精确地定位出人眼。实验证明,该方法对红外图像的人眼定位效果很好,精确度很高。     

一种有效的用于疲劳驾驶检测的人眼定位算法

对疲劳驾驶检测系统来说,人眼定位对眼睛状态的正确判别起着关键作用。文中提出一种灰度图像中改进型眼睛定位算法。首先采用水平和垂直积分投影法大致定位出双眼窗口,然后综合运用动态阈值的模板卷积法和形态学操作来定位眼部黑块。随后通过黑斑验证,精确定位出眼球中心。实验图片全部取自CAS—PEAL和ORL双人脸数据库,结果表明该算法速度快,准确率高,稳定性强,对一定程度的头部旋转和戴眼镜等情况有较强的适应性,能应用于疲劳驾驶检测等需要快速定位人眼的场合。     

单人图象中人眼的快速定位

人眼的识别是计算机人脸识别和智能监控中的重要部分。本文提出了一种基于灰度投影曲线和边缘检测进行人眼定位的新算法。首先利用原图的垂直灰度投影曲线确定人脸的左右边界,之后利用人脸区域的水平灰度投影确定头顶至鼻中部的上下边界,然后利用人脸比例模型估计人眼的大概位置,分析人眼区域的边缘图象,给出人眼的确切位置。。实现表明,该算法简单、快速,鲁棒性强。     

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.     

基于灰度积分投影的人眼定位

该文提出了一种基于最大类间方差阈值分割和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的中值滤波方法去除图像噪声,并通过非线性变换消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后利用最大类间方差阈值法对图像进行二值化处理,将特征点从人脸图像分割出来,并分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。     

基于Gabor小波的人脸检测

提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法组合了Gabor小波变换、输入图像的Gabor特征分析和Bayes分类器来进行正面人脸检测。对训练集的平均脸作Gabor小波变换得到40个投影向量；通过计算输入图像和这40个投影向量间的内积来提取图像的Gabor特征向量；训练Bayes分类器来进行正面人脸检测。实验结果表明，该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。     

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。     

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。     

基于眼睛梯度对特征的人脸检测方法

该文提出了一种利用眼睛灰度变化梯度对特征来检测人脸的方法。在分析人脸图像中发现,眼球的灰度级较低,而眼球周围白色区域的灰度级较高,两个区域在其交界处灰度级产生强烈突变。该文利用图像灰度变化梯度值构造梯度和特性值,通过寻找相等的梯度和特性值来实现从图像中找出对应眼睛的位置,定位可能的人脸区域,再计算其对称性后确定人脸特征的存在,更进一步验证检测的人脸区域。实验证明,此方法能迅速准确地从复杂背景图像中检测出人脸,而且对多人脸图像同样有效。     

An effective method for detecting facial features and face in human-robot interaction

In this paper, an effective method of facial features detection is proposed for human-robot interaction (HRI). Considering the mobility of mobile robot, it is inevitable that any vision system for a mobile robot is bound to be faced with various imaging conditions such as pose variations, illumination changes, and cluttered backgrounds. To detecting face correctly under such difficult conditions, we focus on the local intensity pattern of the facial features. The characteristics of relatively dark and directionally different pattern can provide robust clues for detecting facial features. Based on this observation, we suggest a new directional template for detecting the major facial features, namely the two eyes and the mouth. By applying this template to a facial image, we can make a new convolved image, which we refer to as the edge-like blob map. One distinctive characteristic of this map image is that it provides the local and directional convolution values for each image pixel, which makes it easier to construct the candidate blobs of the major facial features without the information of facial boundary. Then, these candidates are filtered using the conditions associated with the spatial relationship of the two eyes and the mouth, and the face detection process is completed by applying appearance-based facial templates to the refined facial features. The overall detection results obtained with various color images and gray-level face database images demonstrate the usefulness of the proposed method in HRI applications.