基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法

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1、工程科学学报,第37卷,第6期:804鄄鄄811,2015年6月ChineseJournalofEngineering,Vol.37,No.6:804鄄鄄811,June2015DOI:10.13374/j.issn2095鄄鄄9389.2015.06.019;http://journals.ustb.edu.cn基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法1)2)1)苣3)1)于明鑫,周远松,王向周,林英姿,王摇渝1)北京理工大学自动化学院,北京100081摇2)北京科技大学土木与环境工程学院,北京1000833)美国东北大学工程学院,波士顿02148苣通信作者,E鄄mail:wan

2、gxiangzhoubit@gmail.com摘摇要摇提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98郾2%、97郾8%和98郾9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94郾9%;人眼中心定位正确率分别为90郾5%、8

3、8郾3%和96郾1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果.关键词摇模式识别;人眼检测;支持向量机;灰度分类号摇TP391郾4Eyedetectionmethodusinggrayintensityinformationandsupportvectormachines1)2)1)苣3)1)YUMing鄄xin,ZHOUYuan鄄song,WANGXiang鄄zhou,LINYing鄄zi,WANGYu1)SchoolofAutomation,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China2)CivilandEnvironm

4、entalEngineeringSchool,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,China3)EngineeringCollege,NortheasternUniversity,Boston02148,USA苣Correspondingauthor,E鄄mail:wangxiangzhoubit@gmail.comABSTRACT摇Thisarticleintroducesanefficienteyedetectionmethodbasedongrayintensityinformationandsuppo

5、rtvectormachines(SVM).Firstly,usingtheevidencethatgrayintensityvariationintheeyeregionisobvious,aneyevariancefilter(EVF)wasconstructed.Withintheselectedeyesearchregion,theeyevariancefilterwasusedtofindouteyecandidateregions.Secondly,atrainedsupportvectormachineclassifierwasemployedtodetectthe

6、preciseeyelocationamongtheseeyecandidateregions.Lastly,theeyecenter,i.e.,iriscenter,couldbelocatedbytheproposedgrayintensityinformationrate.TheproposedmethodwasevaluatedontheBioID,FERET,andIMMfacedatabases,respectively.Thecorrectratesofeyedetectiononfaceimageswithoutglassesare98郾2%,97郾8%and98

7、郾9%respectivelyandthatwithglassesis94郾9%.Thecorrectratesofeyecenterlocalizationare90郾5%,88郾3%and96郾1%,respectively.Comparedwithstate鄄of鄄the鄄artmethods,theproposedmethodachievesgooddetectionperformance.KEYWORDS摇patternrecognition;eyedetection;