基于积分投影和Hough变换圆检测的人眼精确定位方法研究

眼睛定位是人脸识别的非常重要的一个环节,后续的图像几何归一化、图像矫正和特征提取都依赖于眼睛的位置。提出一种人眼快速定位的新方法。首先用积分投影法检测到眼睛瞳孔的大致位置;然后用Sobel边缘检测算子提取图像边缘信息;再利用基于圆的Hough变换快速定位出人眼,实验证明了本方法的有效性。     

基于灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法

人眼定位是人脸识别的重要步骤,本文提出一种结合灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法.首先,通过两次积分投影进行人眼粗定位,对粗定位的眼睛灰度图像增强处理后提取边缘,然后采用改进Hough变换检测圆来定位眼球的准确位置.实验结果表明,该算法与已有算法相比,具有更为快速和精确的定位效果,并且对头部偏转具有较强的鲁棒性.     

基于几何特征与灰度信息的虹膜定位算法

利用人眼图像的几何特征与灰度特征,提出一种改进的虹膜定位算法.首先采用圆Hough变换结合曲线段长度检测法提取虹膜的外边界,提高了对颗粒噪声的抵御能力;然后在虹膜外边缘内部使用阈值法提取内边界;最后,分别用几何方法和阈值法去眼睑和眼睫毛、反光点等干扰信息.由Maatab仿真结果可以看出,提出的定位算法具有良好的准确性和鲁棒性.     

使用眼睛定位的头部姿态识别方法

本文提出了一种基于眼睛定位的头部姿态识别方法。该方法首先利用人脸区域中眉毛和眼睛灰度梯度变化大的特点来定位眉毛与眼睛区域;然后利用Hough圆检测方法检测瞳孔位置;在此基础上,对瞳孔位置进行修正;最后,利用人眼定位的结果来识别头部姿态。本文将该方法用于模拟鼠标操作。与已有眼球操控鼠标不同,本文方法是利用眼睛定位的结果来识别头部姿态,并用头部姿态来模拟鼠标操作。实验结果表明,本文方法对5种头部姿势的识别率达到95%。      

基于对称变换与自评估的人眼定位新方法

眼睛闭合、眼镜反光、眼球被眼帘覆盖以及光照不均等对实际人眼的准确定位都会造成很大影响.本文针对上述问题,利用人眼具有的强对称性,提出了一种基于小波变换、对称变换和自评估规则的人眼定位新方法.采用ORL人脸库仿真试验,结果表明本文方法定位准确率高、计算量小、稳健性强,对一般人脸状态具有较大的实际应用价值.     

基于图像处理的瞳孔大小检测算法研究

人眼瞳孔大小的检测技术在医学领域具有较大的研究和应用意义.采用图像处理技术开展了瞳孔大小的检测算法研究,通过对瞳孔图像进行预处理、获取图像处理区域、边缘检测、链码编码算法识别瞳孔边界、改进Hough圆拟合瞳孔及大小计算,实现了瞳孔大小的检测功能.通过对正常人眼瞳孔图像以及病变瞳孔图像检测的实验分析,算法实现的瞳孔拟合覆盖率达到85％以上,检测时间短,易于在实时系统中应用.     

人眼快速检测技术

人脸检测定住中首先要处理人眼定位的问题,快速定位人眼的位置是实现对人脸实时性定位的关键问题.因此.在人脸检测已检测出人脸图像的基础上,对人眼瞳孔位置进行了检测定位.采用形态学滤波的方法快速对眼睛位置粗略定位.再用精确眼睛区域二次定位算法就可在0.3 s内找出眼睛位置.     

采用Gabor-Hough变换的自适应滤波人眼定位

人眼定位是人脸识别方法的第一步。传统人眼定位方法需要将人脸裁切,情况单一,对于复杂背景、倾斜等情况,精度低,宽容度差。指出将改进的滤波器与改进的定位方法相结合,首先对原图像进行Gabor变换,寻找图像凹陷,凹陷区域通过边缘像素向量改进的Hough变换检测瞳孔,得到参考坐标,经过训练得到滤波器并在角度[-0.1,0,0.1]旋转两次得到3个相关滤波器,通过相关滤波器滤出3个目标,选择最小误差位置作为最终的目标。相比传统方法,改进方法避免了矩阵盲目计算,具备传统方法的普适性,学习过程使定位误差减小为0.0404,计算量减少为传统方法的1/5。该方法对不同光照、光照不均、不同表情、复杂背景、头部倾斜等情况有较好的鲁棒性,避免了单一方法定位不到和不准的情况。     

复杂背景下基于Hough变换的人脸定位

提出一种在复杂背景下人脸快速定位的方法。对复杂背景下的人脸图像提取边缘之后，先用基于“上半圆”的Hough变换初步检测到人脸的大致位置，然后在圆附近再用基于“上半椭圆”的Hough变换快速定位出人脸。实验证明了本方法的有效性。     

基于Gabor变换的人眼定位

眼睛是人脸图像中最重要的特征点,有效地提取人眼特征在人脸识别中有重要的意义。鉴于2D Gabor函数与高等动物视觉皮层接受场的一致性,本文采用人眼的Gabor变换系数作为其特征模板,并用高斯多分辩搜索的方法,快速的定位人眼。实验结果表明,这种方法对于轻度旋转 、倾斜、面部表情的变化等有效好的鲁棒性。