通过基于GaborEye模型的人眼定位方法实现人脸定位与识别-毕业论文.doc

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1、厦门大学本科毕业论文本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目：通过基于GaborEye模型的人眼定位方法实现人脸定位与识别姓名：学院：软件学院系：软件工程专业：软件工程年级：学号：指导教师（校内）：职称：年月第40页共40页厦门大学本科毕业论文通过基于GaborEye模型的人眼定位方法实现人脸定位与识别[摘要]目前在人脸定位领域，基于GaborEye模型的人眼定位法得到了长足的发展。眼睛是人脸上最重要的面部标志，一张精确标准的人脸是鉴定和执行面部分解关键，它取决于两只眼睛的位置以及两眼间的距离。一种新型的GaborEye模型瞳孔定位方法：基于在眼睛

2、与眉毛间区域的特殊灰度分布，一个适当的Gabor内核可以围绕脸突出眼睛与眉毛之间的区域有效的用于分割两个瞳孔间的区域。在取得瞳孔区域后，使用一个高速辐射对称算子来寻找瞳孔的中心。经过广泛的实验证明这种方法可以精确的定位瞳孔位置，即使在变化的面部姿态、表情、附属物以及不同的光照情况下。瞳孔定位的方法可以有效的实现人脸的检测与定位，从而进一步的实现人脸的识别。[关键词]瞳孔定位，GaborEye模型，人面识别，辐射对称算子第40页共40页厦门大学本科毕业论文PupilLocalizationMethodBasedOnGaborEyeModelAndR

3、adialSymmetryOperatorRealizationFaceLocalizationAndRecognition[Abstract]Intheareaofhumanfacelocating,methodsusingaGaborEyemodelhasbeendevelopedverysoon。Theeyesarethemostimportantfaciallandmarksonthehumanface.Theaccuracyoffacenormalization,whichiscriticaltotheperformanceofthef

4、ollowingfaceanalysissteps,dependsonthelocationsofthetwoeyes,aswellastheirrelativelyconstantinteroculardistance.AnovelGaborEyemodelforeyelocalization.Basedonthespecialgraydistributionintheeye-and-browregion,aproperGaborkernelisadaptivelychosentoconvolutewiththefaceimagetohighl

5、ighttheeye-and-browregion,whichcanbeexploitedtosegmentthetwopupilregionsefficiently.Aftergettingtheregionofthepupil,afastradialsymmetryoperatorisusedtolocatethecenterofthepupil.Extensiveexperimentsshowthatthemethodcanaccuratelylocatethepupils,anditisrobusttothevariationsoffac

6、eposes,expressions,accessoriesandilluminations.第40页共40页厦门大学本科毕业论文Thepupillocalizationmethodcanefficientlyrealizationthefaceinspectionandlocalization,Accordinglyrealizationfacerecognition.[Keywords]pupillocalization,GaborEyeModel,facerecognition,radialsymmetryoperator目录第一章引言71

7、.1人脸定位概述及其与人脸识别的关系71.2人脸定位算法8第40页共40页厦门大学本科毕业论文1.3人眼分割和基于GaborEye模型的人眼定位算法91.4人面身份识别系统设计目标9第二章选题背景102.1人脸识别技术综述102.2人面身份识别系统的开发工具和开发流程11第三章GaborEye简介153.1GaborEye基本理论153.2GaborEye简介163.3GaborEye的测试17第四章基于GaborEye的人眼定位方法214.1概述214.2眼睛与眉毛区域的分割214.3瞳孔区域的分割234.4精确定位瞳孔中心24第五章人脸特征提

8、取与识别255.1概述255.2基于特征脸的方法简介255.3基于特征脸方法的发展情况255.4基于特征脸方法的优劣26第六章人脸识别系