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《基于人眼定位的快速人脸检测及归一化算法》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、CN43-1258TP计算机工程与科学2006年第28卷第12期ISSN1007-130XCOMPUTERENGINEERINGSCIENCEVol.289No.1292006文章编号:1007-130X(2006)012-0063-03基于人眼定位的快速人脸检测及归一化算法ARapidApproachforfaceNormalizationBasedonHumanEyesLocation李贤帅1李赣华2周东翔2蔡宣平2樊玮虹21LIgan-hua2ZHOUDong-xiang2CAIxuan-ping2FANWei-hong2LIxian-
2、shuai1.德信无线通讯有限公司上海201203:2.国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073)1.DexinWirelessCommunicationsCo.Ltdshanghai201203:2.schoolofElectronicsscienceandtechnologyNationalUniversityofDefensetechnologyChangsha410073China)摘要: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
3、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!AbstractIThispaperpresentsaneWfacenormalizationmethodbasedoneyeslocation.first9thefaceisroughlylocatedfromtheoriginalimageusingarapidfacedetectionschemebasedonaboostedcascadeofsimpleHaar
4、-likefeatures.Second9Weaccuratelylocatethepupilsofeyesinthefaceimageaccordingtotheproportionalrelationshipsoffacefeaturesandgrayinformation.Thenacoordinatesystemisestablished.finally9Wenormalizetherotation9scaleandgrayscaleofthefaceim-age.TheexperimentalresultsshoWthatthisa
5、lgorithmcandetectandnormalizethefaceimageefficientlyandaccurately9anditcanalsoimprovethefacerecognitionobviously.关键词:人脸检测$人脸识别$人眼定位$人脸校正KeywordsIfacedetection;facerecognition;eyelocation;facenormalization中图分类号:TP391.41文献标识码:A价值O1引言随着人脸识别技术的逐渐成熟9人脸识别作为一种生物识别技术在现实生活中的应用也越来越广泛
6、9如各种身人脸识别是模式识别和人工智能领域的一个前沿课份认证和视觉监控O许多场合要求人脸识别系统运行于嵌题9有着十分广泛的应用前景O由于其在身份识别和各种入式系统O本课题的研究背景就是基于手机身份认证的人安全检测及机器视觉监控中的应用价值9近年来十分受人脸识别系统9系统平台为基于手机的嵌入式Linux系统O们的关注9并已成为信息学科研究的热点之一O一般的人为满足嵌入式系统的低硬件配置9人脸识别算法要求实时脸识别系统通常由四部分组成I一是人脸检测;二是人脸的性好9建立一个快速的人脸识别系统是我们研究的重点O归一化校正;三是人脸有效识别特征的提取
7、;四是人脸分类人脸检测作为人脸识别系统的第一步9是人脸识别研识别O人脸图像的归一化校正作为人脸检测与特征提取的究的难点和热点O人脸检测的方法主要有基于肤色的方中间一步9是计算机人脸识别过程中重要的一个环节9其目法模板匹配方法可变形模板方法镶嵌图法基于统计特的是把背景头发等无用的或造成干扰的冗余信息去除9并征的方法以及基于人工神经网络的方法等1OPaulViola对人脸图像的大小灰度作归一化校正O人脸图像归一化提出的基于局部Haar特征的人脸检测算法经实验证明是校正的好坏将直接影响后续的特征提取和分类识别9因此一种简单快速的人脸检测算法9实时性
8、好O本文实现了这人脸的准确定位和归一化校正对人脸识别有着重要的研究一人脸检测算法9并在Haar检测的基础上9根据人脸图像收稿日期:2005-07-05;修订日期:2
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