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时间:2019-05-22
《基于OpenCV的人眼瞳孔定位算法_李红匣》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、电子质量(2012第11期)基于OpenCV的人眼瞳孔定位算法基于OpenCV的人眼瞳孔定位算法TheHumanEyePupilLocalizationAlgorithmBasedonOpenCV李红匣(五邑大学,广东江门529020)LiHong-xia(WuyiUniversity,GuangdongJiangmen529020)摘要:近年来,人脸检测技术在机器视觉、模式识别、人工智能等领域得到了广泛的应用。而包含着丰富的内容和信息的人眼,作为人体生物特征的一个重要部分,关于人眼检测与定位的技术更是广
2、泛应用在生物识别、医疗辅助、人机交互等领域。该文利用水平积分投影和区域特征的算法,快速定位人眼区域,然后利用区域投影的方法实现了瞳孔定位。关键词:人脸检测;水平积分投影;区域投影中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1003-0107(2012)11-0014-04Abstract:Inrecentyears,facedetectiontechnologyhasbeenwidelyappliedinthefieldofmachinevi-sion,patternrecognition,art
3、ificialintelligence.Andtheeyes,asanimportantpartofhuman,containalotofcontentandinformation.Thedetectionandlocationofthehumaneyesaremorewidelyusedinthefieldofbiometrics,medicalassistance,andhuman-computerinteraction.Inthispaper,thealgorithmsofhori-zontalin
4、tegralprojectionandregionalcharacteristics,quicklylocatetheeyeregions.Andthealgorithmofregionprojectionisusedtolocatethepositionofpupils.Keywords:humanfacedetection;horizontalintegralprojection;regionprojectionCLCnumber:TP391.41Documentcode:AArticleID:100
5、3-0107(2012)11-0014-040引言近年来,人脸检测在信息安全、出入口访问控制、图像与视频检索和智能人机接口等方面的广泛运用,已成为机[1]器视觉和模式识别等领域的热门课题。而人的眼睛,比鼻子、嘴等其他人体器官能够提供更多更重要的信息,如表情、疲劳状态、心理活动等,所以瞳孔定位在疲劳检测、表情识别、身份认证等方面有重要的意义。1人脸检测人脸检测本文主要采用Adaboost算法对人脸进行检测。Ad-图1人脸检测aboost算法是一种迭代算法,其主要原理为:首先,通过对[2]法、基于表观的方法和
6、基于特征的方法。其中,王文成训练集的训练,可以得到若干个弱分类器;然后,将弱分类[2]等人提出了利用区域投影的方法定位人眼区域,该方器集合起来构造成一个强分类器,并且该强分类器具有较法通过对人脸图像计算水平积分投影,然后再利用人强的分类能力;最后,通过将若干个强分类器级联得到级眼在面部的特殊位置得到人眼区域。此方法较为理想[2]联分类器。化,首先利用人眼的特殊位置缩小眼睛的范围,再计算Adaboost算法能够实现快速人脸定位,整个过程主要积分投影等到人眼的大致区域;然后利用边缘检测、膨包括3个部分:图像预
7、处理、载入分类器和人脸检测,如图胀处理等方法获得了人眼较为精确的范围。1所示。人眼定位综合了图像增强、水平积分投影及区域特征等算法。图2所示为系统设计中人眼定位的流2基于灰度投影的人眼定位程图。目前,人眼定位有很多方法,主要分为基于模板的方作者简介:李红匣(1986-),女,硕士研究生,主要研究方向为人脸检测。14基于OpenCV的人眼瞳孔定位算法电子质量(2012第11期)(a)原始图像(b)均值滤波(c)直方均衡化图4图2人眼定位流程2.1.2图像增强图像增强主要包括空域增强和频域增强,本文使用2.1
8、图像预处理的是空域增强。图4(a)所示为经过2.1.1节步骤处理后所2.1.1缩小定位范围得到的图像,记为原始图像。首先,对原始图像(如图4(a)所示)进行均值滤波。均在定位好的人脸图像中,我们用一个矩形框将检测值滤波器是常用的线性滤波器之一,对噪声有较好的抑到的人脸标记出来,并将这个矩形记为R;为了进一步缩制作用。均值滤波的主要思想是:先计算图像中某一点及小搜索范围,根据人脸的面部特征,将从距矩形R顶部其周围8个像素点的像素
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