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1、人脸检测中眼睛精确定位的研究钟威刘智明周激流（四川大学电子信息学院，成都&’""&#）5AB).C：DE’F!""!GH.0)$*/B摘要人脸检测在许多应用中都是重要的一个处理阶段，例如人脸识别、电视会议、人机界面等。眼睛是一个在人脸检测中极为重要的人脸特征，因此一种快速可靠的精确定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的。该文提出了一种新颖的精确定位眼睛的方法，该方法由两部分组成：第一部分，通过人脸区域分割、五官定位、人脸确认三个步骤在复杂背景中进行人脸区域的检测；第二部分，在检测到人脸区域和眼睛大致位置的基础上，
2、用一种新的椭圆检测算法精确定位眼睛虹膜的位置。实验证明该文所提出的算法是快速可靠的。关键词人脸识别人脸检测眼睛定位椭圆检测文章编号’""!AF%%’A（!""#）%&A""7%A"#文献标识码I中图分类号J4%K’!"#$%&’()*+,-*.%*-/&+0",&’,’10+*2*"*+",&’34&’56*,/,#34,7,’534,9,#（:/CC+=+/(5C+*-9/0.*L0(/9B)-./0，M.*?>)0N0.O+9H.-P，:?+0=,>&’""&#）:;-")0+"：Q)*+,+-+*-./0
3、.H)0.BR/9-)0-H-+R.0B)0P)RRC.*)-./0HH>*?)H?>B)0()*+9+*/=0.-./0，O.,+/*/0(+9+0*S.0=，?>B)0*/BR>-+9.0-+9()*.0=+-*$J?++P+.H-?+B/H-.BR/9-)0-()*.)C(+)->9+.0()*+,+-+*-./0$J?>H，)9+C.)TC+)0,()H-B+-?/,(/9C/*)-.0=-?++P+HR9+*.H+CP.0)0.B)=+.HO.-)C-/B)0PR9)*-.*)C)RRC.*)-./0H$J
4、?.HR)R+9R9/R/H+H)0+EB+-?/,(/9C/*)-.0=-?++P+HR9+*.H+CP.0()*+,+-+*-./0$J?+0+EB+-?/,*/0H.H-H/(-E/B).0R)9-H$L0-?+(.9H-R)9-，+U-9)*-./0/(?>B)0()*+9+=./0，()*.)C(+)->9+H,+-+*-./0)0,?>B)0()*+O+9.(.*)-./0)9++BRC/P+,-/,+-+*--?+?>B)0()*+.0-?+*/BRC+UT)*V=9/>0,$L0-?+H+*/0,R)
5、9-，)0+E+CC.RH+,+-+*-./0)RR9/)*?.H)RRC.+,-/C/*)-+-?+.9.H+HR9+*.H+CP$5UR+9.B+0-)C9+H>C-HH?/E-?)--?+R9/R/H+,)RR9/)*?.H()H-)0,9+C.)TC+$<*%=&)$-：()*+9+*/=0.-./0，()*+,+-+*-./0，+P+HC/*)-./0，+CC.RH+,+-+*-./0’引言模板匹配等，它们都是先对眼睛进行粗检，再提取二次信息来定位双眼1&2，但它们都较少用到眼睛的形状信息。有的方法利用世界
6、上没有两张完全相同的人脸，但不同的人脸却具有共性，即都是由眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等器官组成，且具有固定8/>=?变换，在边缘提取的基础上使用传统的椭圆检测算法定的结构和良好的对称性。人脸模式的共性为人脸检测提供了依位眼睛虹膜，但是8/>=?变换需要@维的参数空间，且传统椭据。人脸检测（()*+,+-+*-./0）是指在输入图像中确定所有人脸圆检测算法的运算量很大。因此目前所提出来的眼睛精确定位（如果存在）的位置、大小、位姿的过程。人脸检测作为人脸信息的算法都具有很大的运算量，而且有的算法本身不容易实现，处理中的一项关
7、键技术，近年来成为模式识别与计算机视觉领又或者对图像的旋转、平移和尺度的变化敏感，都具有较大的域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题1’2。局限性。该文提出了一种新颖的在人脸检测中精确定位眼睛的目前，34567标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人方法。首先，通过人脸区域分割、五官定位、人脸确认三个步骤脸检测算法也是一项征集的内容。如今人脸检测已有较多成熟在复杂背景中进行人脸区域的检测。其次，在检测到人脸区域的方法，如8$3)9-.01!2设计了一个表征人脸颜色的肤色模型，并和眼睛大致位置的基础上，用一种新的椭圆检
8、测算法精确定位利用感光模型对输入图像进行修正和补偿，以建立人脸颜色分眼睛虹膜的位置。通过对各种具有复杂背景的人脸图像进行测类器，其输出作为神经网络的输入进行检测。:$8$;++1%2利用速试，证明该文所提出的算法是快速可靠的。度场粗分割运动人脸，再根据人脸的肤色实现人脸器官的定位。<)0=等1#2提取边缘特征并根据广义8/>=?变换提取椭圆!人
