一种联合的人眼精确定位算法

眼睛定位在人脸识别中占有重要地位.为达到高效精确的人眼定位,提出一种联合的眼睛定位方法,该方法先用基于AdaBoost算法的分类器对眼睛对区域进行粗定位,同时使用灰度极小值区域(MER)快速地检测出图像中的单眼候选.通过联合眼睛对位置与单眼候选进行处理,判决并给出最终人眼精确位置.为提高算法的性能文中引入了边缘方向直方图(EOH)特征作为AdaBoost分类器特征,并采用了单眼及眼睛对定位校验模式.该算法能有效地压缩训练样本集规模,并能快速精确地对人眼进进行定位.本算法在CAS-PEAL 人脸数据库、JAFFE 数据库等数据集上均有良好表现.     

变形图驱动的人体与脸部网格模板拟合系统

为了建立统一的人体模型数据库/人脸模型数据库,实现了一个用标准三维人体/人脸网格模型拟合扫描数据的系统.该系统为人体模型构建特征点候选区域,用马尔可夫网络对候选区域进行概率预测得到人体特征点的位置;对于人脸模型,采用基于回归树的算法在多幅不同角度的人脸图像上分别检测其二维特征点,融合得到准确的三维特征点位置;得到特征点后,使用相似变换对标准模板和扫描模型的位置朝向以及尺度进行统一;通过特征点引导的变形图算法对标准模板和扫描模型的形状和姿态进行粗配准;最后使用基于稠密点对应的顶点仿射变换拟合得到变形后的标准模板.对CAESAR数据集中的人体模型以及扫描得到的人体和人脸模型均进行了拟合,实验结果表明,该系统能够精确地捕捉扫描数据的几何形状.     

复杂背景下人眼的快速定位

采用基于改进Adaboost算法的级联式人脸和人眼分类器检测人脸和眼睛的候选位置,再用支持向量机（SVM）分类器验证并确定人眼的最佳位置;实现了在复杂背景图像中快速、准确的眼睛定位.与传统的Adaboost算法相比,改进的Adaboost算法构建分类器所需的特征数目大大减少,提高了眼睛定位速度;同时利用人脸几何特征的SVM分类器验证,提高了定位精度.实验结果表明该算法具有很好的精确性和实时性.     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法。首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛!嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛!嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定。实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼!嘴的位置。     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法.首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛、嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛、嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定.实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼、嘴的位置.     

基于红外照明的Adaboost实时人脸检测

针对高分辨率下人脸定位速度慢和鲁棒性差的问题,提出一种鲁棒的基于红外照明的Adaboost人脸定位方法。该方法使用近红外结构照明来得到眼睛的候选点,依据眼在脸部的相对固定位置得到人脸的候选窗口,使用级联的Real Adaboost算法定位出所有的人脸。实验结果显示,这种方法能有效提高定位速度和准确度,对一个640×480分辨率的连续视频,系统每帧人脸定位时间小于6ms。     

人脸正面图像中眼睛的精确定位

提出了人脸图像中眼睛定位方法,首先对灰度图像进行灰度形态学操作,所得谷图中像素数总体上随灰度级的增加而显著减少;用位于高端的灰度值作为阈值,逐次对谷图进行二值化,从所得二值图像中获得眼睛的候选位置;用PCA方法进行眼睛位置的最佳选择．该方法解决了二值化阈值步长的自适应选取问题．用AR,Yale和自建人脸数据库进行实验,得到眼睛定位成功率大于93％,平均定位偏差小于眼球半径的1／3．     

基于差分投影和梯度向量流场的眼睛特征提取

提出了差分投影的方法确定眼睛区域,并根据人脸图像的边缘梯度图提出了一种新的基于梯度向量流场的眼睛特征提取方法。该算法改进原有的梯度向量流迭代方程求解梯度向量流场,以梯度向量流场中的汇点作为候选点,通过人脸器官的几何位置关系等方法评价候选点以定位眼球。算法能较好地容忍一定的光照变化、人脸的小角度倾斜和旋转、闭眼和眼镜等干扰。在具有以上干扰的ORL人脸库(400幅图像)和JAFFE人脸表情库(213幅图像)上的实验证明该算法具有较好的眼睛特征抽取能力。     

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。     

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.     

一种高性能近红外光人脸检测和眼睛定位算法

提出了一种新型的近红外光人脸检测和眼睛定位算法,该算法先用AdaBoost分类器进行人脸区域定位,然后在人脸区域内进行眼镜检测：若检测为不戴眼镜,使用基于数理形态学的N-Quoit滤波器进行眼睛精确定位;若检测为戴眼镜,采用＂人脸可信值最大＂准则进行眼睛定位。实验结果表明,此算法检测率高而且眼睛定位准确,有效的克服了镜片反射近红外光干扰眼睛精确定位的问题,同时达到了实时性的要求。     

ARM平台下人眼定位研究与系统实现

实现了基于嵌入式ARM实验平台的人眼定位系统,提出利用背景差分法和大津方法确定人脸区域的方法。结合RGB空间下的眉毛和眼球的灰度分布特点,使用灰度投影法提取眉眼区域,然后根据眼球的特征精确定位眼球的位置,实验结果表明该系统能够准确实时的完成人眼的定位。     

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.     

基于区域分割的复杂背景中人脸检测与定位

基于区域分割和特征验证，提出了一种复杂背景下的人脸检测和定位方法。在粗略定位人脸的基础上，提出了一种新颖简单的区域分割方法，有效地定位出人脸的候选区域，通过检测眼睛和嘴唇完成对人脸的确认。实验证明该方法检测速度快，准确率高，具有较好的鲁棒性。     

一种快速人眼定位与跟踪算法的实现

提出了一种在复杂背景、光照、姿势变化条件下的人脸眼睛定位与跟踪算法。首先采用基于OpenCV的级联式AdaBoost对象检测算法进行人脸检测,并提出了解决平面和深度旋转的方法;然后采用基于瞳孔定位后的分类器法精确定位眼睛;最后采用卡尔曼粒子滤波算法进行人眼跟踪。实验结果表明,该算法在复杂背景下极大地提高了眼睛定位与跟踪的速度和精确度,并对光照、姿势不敏感。     

基于生物形状知识的人眼定位方法

准确地定位出人眼位置并分离出虹膜、眼睑等区域对虹膜识别、人脸识别等生物特征识别技术具有重要意义.但是,在非理想环境下,人眼图像分辨率通常较低,并且容易受到光照条件、睫毛、阴影等噪声影响,对人眼区域进行正确分割是一项非常具有挑战性的工作.因此,本文针对姿态幅度较小的无遮挡人眼图像分割存在的一些问题,利用Hough圆变换和形态学算法改进低分辨率下人眼的定位.该方法首先利用现有的人脸对齐方法分割出人眼感兴趣区域,采用双线性插值法对人眼图像进行预处理,去除镜面反射光斑;然后根据人眼图像中各区域的灰度分布规律,利用带约束的Hough圆检测算法定位出虹膜;之后结合全局动态阈值、局部自适应阈值及形态学算法分别定位出人眼上下眼睑,并利用最小二乘法拟合上下眼睑,最终分割出人眼虹膜、上下眼睑、巩膜等区域;最后在UBIRIS v1.0数据库及低分辨率人脸图像上对本文提出的算法进行测试.实验结果表明,本文提出的方法对实验室环境下高清虹膜图像及低分辨率人脸图像上的人眼定位均具有较强的鲁棒性.     

基于肤色和模板匹配的人眼定位

提出了一种基于肤色和模板匹配的彩色图像人眼定位方法。首先利用YCbCr空间的肤色模型粗定位可能的人脸区域,然后在候选人脸区域用平均眼模板作基于金字塔结构的模板匹配定位眼睛。实验结果表明该方法在复杂背景下极大地提高了眼睛定位速度和精确度,具有较好的光照鲁棒性。