基于灰度积分投影的人眼定位

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1、!!第22卷第4期计!算!机!仿!真2005年4月文章编号：1006-9348（2005）04-0075-02基于灰度积分投影的人眼定位冯建强，刘文波，于盛林（南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016）摘要：该文提出了一种基于最大类间方差阈值分割和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的中值滤波方法去除图像噪声，并通过非线性变换消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊，得到灰度分配较为均匀的图像，然后利用最大类间方差阈值法对图像进行二值化处理，将特征点从人脸图像分割出来，并分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结

2、合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标，实现了准确的眼睛定位，从而为进一步提取其它特征点打好了基础。关键词：特征提取；眼睛定位；阈值分割；积分投影中图分类号：TP391.4文献标识码：AEyesLocationBasedonGray-levelIntegrationProjectionFENGJian-giang，LIUWen-bo，YUSheng-Iin（CoIIegeofAutomationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，NanjingJiangsu2

3、10016，China）ABSTRACT：AnaIgorithmforeyesIocationispresentedinthispaperbasedonmaximumvariancebetweentwocIas-sesandgray-IeveIintegrationprojection.First，medianfiIterisusedtoeIiminatethenoise，thentheimagebIurcausedbydeficientexposaIiscIearedupusingnon-Iineartransform.Maximu

4、mvariancebetweentwocIassesispro-videdtogetthebinaryimage，andthenthefeaturesareextractedfromtheimage.FinaIIy，bythewayofgray-IeveIintegrationprojectionandhumanfaceconfiguration，wecaneasiIyfindthattheIocationofeyesisdeterminedbythecoordinateoftheminimuminthediagram.Further

5、featuredetectioncanbedonebasedonthisresuIt.KEYWORDS：Featureextraction；EyeIocation；ThreshoIdsegment；Integrationprojection1前言能。本文主要研究眼睛的定位，通过眼睛的定位可求得人脸自动人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期，近中心对称轴，以眼睛之间的距离为基准对所提取的面部特征些年来吸引了来自模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智向量进行归一化，可以使得这些特征向量具有旋转不变性，能等诸多领域的众多研究者，是一个既

6、有吸引力又充满挑战因此准确的定位眼球位置是基于几何特征的人脸识别系统的研究热点。人脸识别系统与传统的身份识别系统相比，具中非常重要的一个环节。有不易伪装、非接触性、无需被识别者刻意配合，工作方式自基于灰度投影的人脸特征提取是一种非常重要的方法，然友好等优点。因此在公安系统、银行系统、网络安全等诸国内外很多学者在这方面进行了研究，如Dieckmann［3］和多领域有着广阔的应用前景。KarinSobottka［4］曾提出的直接对原图做灰度投影的方法，这种方法的缺点是投影图像中干扰噪声太大，曲线不规则，很2人脸识别常用方法难在此基础上直接

7、找到特征点。后来又有人提出了改进的根据表征方式的不同，人脸识别常用的方法大致分为基利用灰度方差投影图来找特征点的方法，但计算复杂度也相于几何特征的识别、基于代数特征的识别和基于神经网络的应的加大了。本文在总结前人研究方法的基础上，利用图像［1］识别方法。基于几何特征的识别方法主要是利用人脸的预处理技术去除噪声，并针对二值化后的图像进行积分投特征点在图像中明显区别与其他区域的特点（如灰度偏低）影，既降低了计算复杂度，又能够有效的定位特征点。进行特征提取和定位，通过构造几何特征向量来达到识别人［2］脸的目的。3算法描述人脸的主要特征包括眼

8、睛，鼻子，嘴巴，下巴等，对于这3.1人脸图像预处理些特征点的提取是否准确将直接关系到整个识别系统的性因为自然条件下获得的人脸图像总存在一些噪声，比如收稿日期：2003-10-9传感器引起的噪声在图像中经常表现出一些孤立离