基于支持向量机的人眼定位方法研究

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3、计算机性能的不断提高和电子产品的普及，人眼定位成为计算机视觉领域的重要研究方向。其在虚拟人脸动画生成、数字图像处理、视觉疲劳的检测、人机交互、视觉游戏等领域具有非常重要的应用价值。在对人眼定位所存在的问题做了深入分析的基础之上，研究了“人脸．人眼’’双层递进结构的检测方法，它是一种新的由粗到细的人眼定位方法，即在检测到的人脸区域中进行定位人眼，这样检测速率就会得到提高。本文重点对以下几方面进行研究：人脸图像预处理。在分析几种常被使用并且效果比较好的人眼定位方法的基础上，提出了一种新的图像中人眼定位方法。通过对最初采集来的人脸图像进行图像的增强、图像的灰度变化等预处理，降低误检率，节省大

4、量的储存空间。为下一步的检测定位工作奠定扎实的基础。检测图像中的人脸区域。作为人脸的重要信息，肤色并不随着面部的细节而变化。虽然人脸的肤色存在一定差别，但相对其它信息而言是稳定的，它与其他的非人脸区域有很明显的区另IJ，并且对于旋转、表情、姿态等变化情况都能适用，可以利用皮肤颜色从背景图像中分割出人脸区域，所以本文应用了一种基于肤色的人脸区域检测方法。先分步研究几种经常使用的色彩空间，用色彩空间中皮肤聚类性较好的来建立皮肤模型，进而进行光照补偿、相似度的分割、形态学处理，最终获得脸部区域。实验结果表明，文中所应用的基于肤色的人脸区域检测方法具有较好的检测效果。基于支持向量机的人眼定位。

5、在检测到的人脸区域内对人眼进行定位，这样会大大缩小人眼的搜索范围，降低训练样本的维数。通过对采集的不同人的人眼样本和非人眼样本进行预处理，用PCA方法对样本进行降维，能够大大减少计算量。选择合适的核函数，并对参数进行优化。运用序贯最小优化算法进行离线训练，进而得到一组支持向量和各自支持向量的权重。再运用支持向量机的训练结果来构成支持向量分类器，在人脸区域定位人眼，完成人眼初检。最后利用人脸的几何特征结构完成人眼的精确定位。大量的仿真结果及相关的理论研究表明，本文所研究的一种新的由粗到细的人眼定位方法，拥有较高的鲁棒性和准确性。、关键词：人脸检测；肤色模型；人眼定位；支持向量机论文类型：

6、应用基础研究基于支持向量机的人眼定位方法研究AbstractCompmervisionisoneofthemostchallengingfields．Sinceithastmgedevelopmentpotential，compmervisionh．asbeenattractingmanyresearcherstoexploreandstudyitindepth．Withthedevelopmentofcomputerperformanceandpopularityofelectronicproduct，thehuman—eyeslocationhasbecomeanimportant

7、researchissueincomputervision，whichisveryvaluableinpracticalapplicationsuchaSvirtualfaceanimation,digitalvideoprocessing，visualfatiguedetection,human-machineinteraction，visualgameandSOon．nlisthesisstudiesthemethodof”humanfac