一种快速的自动人眼定位方法

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2011，47（7）183一种快速的自动人眼定位方法1112黄增喜，张海军，李一波，穆志纯1112HUANGZengxi，ZHANGHaijun，LIYibo，MUZhichun1.沈阳航空航天大学自动化学院，沈阳1101362.北京科技大学信息工程学院，北京1000831.CollegeofAutomation，ShenyangInstituteofAeronauticalEngineering，Shenyang110136

2、，China2.CollegeofInformationandEngineering，BeijingUniversityofScienceandTechnology，Beijing100083，ChinaHUANGZengxi，ZHANGHaijun，LIYibo，etal.Methodforfastautomaticeyeslocalization.ComputerEngineeringandApplications，2011，47（7）：183-186.Abstract：Eyeslocalizationi

3、sanimportantpartofhumanfacebiometrics.Afastandeffectiveautomaticpositionapproachofthehumaneyesisintroduced.ItdetectsfaceblocksusingtheAdaBoostcascadeclassifierbasedonHaar-likefeatures，andmarksouttheroughareasofleftandrighteye-eyebrowregions.TheImprovedProje

4、ctionFunction（IPF）isappliedtosepa-ratetheeyebrowsfromtheeyeregions.Thetwoeyeregionsaredevidedintoanumberofsmallimageblocksrespectively.Theaccuratelypositionsofeyesaredefinedafterusingaunitedmethodbasedonthemean，complexityandthestructurecentralmeasurement.Th

5、ismethodgetsagoodperformanceabout99.1%ofcorrectpositioningintheNormalsub-libraryoftheCAS-PEALfacedatabase.Theexperimentalresultsshowthatit’safastandeffectiveeyeslocalizationmethod.Keywords：eyeslocalization；AdaBoost；improvedprojectionfunction；complexity；stru

6、cturecentralmeasurement摘要：眼睛定位是人脸生物特征识别的重要组成部分。提出了一种快速、高效的人眼定位方法，该方法先用基于Haar-like特征的AdaBoost级联分类器检测出人脸块，粗定位左、右眉眼区域，采用改进的灰度投影法分别将两块区域中的眉毛部分分离掉，最后分别将左右眼区域分割成若干小图像块，联合图像块灰度均值、复杂度和结构居中度等信息精确定位人眼。该方法在中科院人脸库CAS-PEAL的Normal子库上表现优异，取得了约99%的定位正确率。实验结果表明，该方法速度快，定位效果好

7、。关键词：人眼定位；AdaBoost；改进的灰度投影法；复杂度；结构居中度DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.07.053文章编号：1002-8331（2011）07-0183-04文献标识码：A中图分类号：TP3911引言器检测眼睛的内眼角、外眼角和眼睛的中心位置，但这个方法人脸识别是最具发展潜力的生物特征识别技术之一，近并不适用于复杂的图像；文献[4]应用了基于Hough变换特征20年来一直是模式识别和人工智能领域的一个研究热点。一的人眼定位算法，其优点是实现起来简单，但算

8、法没有考虑眼个完整的自动人脸识别系统主要包括人脸检测和人脸识别两睛的微结构特征；文献[5]提出了一种基于多层结构的眼睛定部分，其中人脸检测包含两任务：（1）是否存在人脸；（2）获取位算法，其首先用极小值区域（MRE）进行眼睛粗定位，然后用人脸的位置并归一化。双眼作为人脸最规则和最稳定的特自然条件约束和Krisch梯度特征筛选，但该算法难以消除眉征，大多数研究者都将人脸定位的突破口放在了人眼定位上，毛