浅论一种对旋转不敏感的在人脸图像中定位眼睛的方法

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1、大连理工大学硕士学位论文一种对旋转不敏感的在人脸图像中定位眼睛的方法姓名：周勇申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：周东清20020317摘要本文介绍了一种在人脸图像中定位人眼的方法。与现有的方法相比，本文中的方法对图像中人脸的旋转不敏感，同时，在彩色图像中应用这种方法可以在人脸偏转了一定角度的情况下，较好的定位人眼。整个方法分为两个主要的部分：提取人脸的轮廓和定位眼睛。在提取轮廓中本文采用了一种改进的snake方法。在定位眼睛的过程中，本文应用的是一种基于极坐标的投影方法。这两种方法都是对图像的旋转不敏感的，所以整个定位眼睛

2、的方法对图像的旋转不敏感。在处理灰度图像的时候，本文总结了一些与眼睛相关的几何性质，用以更精确的定位眼睛。在处理彩色图像的时候，本文应用了一种颜色变换的方法来提取人脸和眼白的特征。在最后，本文应用Striling数据库中的80幅灰度图像和44幅彩色舀像对本方法进行了测试。其在灰度图像中的成功率可以达到92．5％。在彩色图像中也可以较好的处理脸部偏转的情况，但是包含许多检测错误的点。本文同时还对80幅灰度图像中的40幅作了旋转后，再进行定位，以测试算法对旋转的稳定性，那么，在测试的200幅图像中，只有5幅图像与其其他旋转角度时定位的结果有

3、一定的偏差，其稳定性可达97，5％。关键词：图像处理；特征检测：snake算法；投影AbstractInthispaper，amethodof10catingeyesjnafaceimageispresented．Comparedwithmostmethodsinthisfieid．thismethodisinsensitivetotherotationoftheimage．Andwhenapplyingthismethodtothecolorimage，eyescanbedetectedinaprofilefaceimagealtho

4、ughwithsomefalsealarms．ThiSmethodincludestwomainsteps：drawlngthecontourofthefaceandlocatingtheeyesintheface．InthiSmethodanimprovedsnakemodeliSusedinthefirststopandaprojectionbasedonthepolarcoordinationiSemployedinthesecondstep．Thetwomethodsusedinthetwostepsareallinsensit

5、ivetotherotationSOthatthismethodoflocatingeyesiSalSOinsensitivetotherotation．Whendealingwithgrey—levelimages，somegeometryfeaturesrelatedtoeyesaregeneralizedtolocateeyesmoreprecisely．Whendealingwithcolorimages，acolortransformingisutilizedtodetectthefacesandscleras．Intheen

6、dofthepaper．themethodiStestedon80gray—levelimagesand44colorimageswhichareselectedfromtheStirlingimagedatabase．Whenappliodtogrey—levelimages，thiSmethodhasadetectionra．teof92．5％andwhenappliedtocolorimages，thiSmethodalSOhasahighdetectionratebutwithalotoffalseaiarms．Totestth

7、iSmethod’Sconstancytotherotation，160gray—levelimagesderivedfrom40gray—leveluprightimagearetested．Intheall200images，thereareonly5oftheminconstancy．SothiSmethod’SconstancytotherotationiS97．5％．Keywords：imageprocessing：patternrecognition：snakeprojection种对旋转不敏感的在人脸图像中定位眼睛的方法日

8、U舌对人脸和面部特征的检测是计算机视觉在实际中的重要应用。而对眼睛的定位则在人脸识别和人机交流上起到了关键性的作用。也就是说，计算机可以通过对人脸的定向和对人眼的定位，来确定这个人目光的方向，进而可以找到这