基于灰度信息和瞳孔滤波器的人眼定位算法_武妍

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1、基于灰度信息和瞳孔滤波器的人眼定位算法武妍杨洋王丽萍!同济大学计算机科学与工程系"上海FDDDBF#GHI7+8%J7,K&LI7+8EM%,;N+E*-&EO,摘要提出一种新的人眼定位方法"首先用P-7Q%%/M算法检测人脸区域"经过归一化和预处理后截取出人眼检测窗"然后利用眼眉的灰度信息确定人眼的大致位置"再利用瞳孔滤波器以精确定位$该方法解决了将眼睛错误定位到眉毛的问题"速度快而且定位准确$实验结果表明"无论是用于背景复杂的静态图像还是实时人脸检测系统"该算法都能取得很好的定位效果$关键词人眼定位P-7Q%%/M算法眼眉灰度信息瞳孔滤波器文章编号&""!’(%%&’!!"

2、"9%!%’DD59HD!文献标识码)中图分类号RCSA!!"#$%&’()*+’",-.’/+*012)3%4’"*0%5/)$6"7’/1)*+’")"4*0%89:+-;+-*%/<9=)"=)".=)".<)".&+:+".&T*U7.MI*,M%VW%IU&M*.1O+*,O*7,-G,;+,**.+,;"R%,;N+X,+Y*./+MJ"1$7,;$7+FDDDBF’>?3*/)(*%P,*KI*M$%-V%.M$**J*8%O7M+%,+/U.*/*,M*-$*.*E:+./M8J"P-7Q%%/M78;%.+M$I+/7UU8+*-M%V+,-M$*V7O*7.

3、*7"7,-M$**J*-*M*OM+%,K+,-%K+/%QM7+,*-V.%IM$*IE6J&/+,;M$*;.7J+,V%.I7M+%,%VM$**J*7,-*J*Q.%K"7U%//+Q8**J*U%/+M+%,+/%QM7+,*-+,M$*-*M*OM+%,K+,-%KER$*U&U+8V+8M*.+/&/*-M%/*7.O$+,;M$*U%+,M/7.%&,-M$*U%//+Q8**J*U%/+M+%,/%M$7MM$*U.*O+/*U%+,M%VM$**J*K+88Q*V%&,-EGJ*/O7,Q*V7/M7,-7OO&.7M*8%O7M*-K+M$M$+/78;

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5、黑斑模型来确定人眼位置’B(!引言人的眼睛是人脸最重要的特征之一!在人脸图像相关的研由于许多人眼定位算法比较容易受背景干扰"因此大多应究工作中"许多都需要精确地定位人眼"例如在人脸识别中"人用于背景简单的图像!为了实现复杂背景下的人眼定位"作者曾提出一种基于投影直方图和6C神经网络的方法’"D("首先在眼定位就具有重要的意义"不仅可以提高识别速度"而且能降低识别算法的复杂度#在脸部器官定位方面"只要人眼被精确图像中检测人脸区域从而得到人眼检测窗"然后通过对投影直定位"则眉毛$鼻$嘴等其他特征就可由潜在的分布关系比较准方图的分析进行人眼粗检测"找到人眼候选点以后用6C神经确地定位

6、#此外"眼睛定位还可以使人脸较好地归一化"预处理网络构造的瞳孔滤波器进行精确定位!因为是先把人脸从图像的效果也更明显!中分离再进行人眼定位操作"所以能把背景的干扰排除在外!人眼定位方法通常分为两个步骤%第一步是粗定位"即在实验证明该方法对复杂背景下的人眼定位能取得较好的效果!图像中找出可能的眼睛块"或者初步定位到人眼附近的位置#但是"和其他一些算法一样"利用的是眼睛的特征进行人眼定第二步是精确定位"应用一定的规则或验证方法来确定双眼的位"而在灰度图像中眉毛和眼睛有相似的灰度特征"如灰度值确切位置!目前的人眼定位算法有%#$%&等提出的泛化投影函较低等等"因此存在将眼睛错误定位到

7、眉毛上的问题!本文采数法’"(#)*+,-*./等采用神经网络和眼睛的微特性来定位人脸取的方法是利用眼眉灰度信息来确定一个同时包含眼睛和眉的特征的方法’0(##$&等利用积分图像找到瞳孔候选点"然后用毛的区域"从而初步定位眼睛的位置"再通过瞳孔滤波器进行123来校验的方法’!(#4+&等利用虹膜的几何特点检测人眼"然精确定位"这样就能从根本上解决将眼睛错误定位到眉毛上的后按一定规则配对"再用神经网络进行校验的方法’5(#6787等提问题!出的一种基于遗传算法和决策树的眼睛定位方法’9(#:*