单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正算法

《单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正算法单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正算法曹文明曹文明（1965-），男，江苏人，教授，2003年获得东南大学控制理论与科学专业博士学位。一直从事模式识别研究，发表了40多篇论文。E-mail:csann@zjut.edu.cn，蔡魏伟蔡魏伟（1979-），浙江人，硕士，2004年毕业于浙江工业大学。，王守觉王守觉（1925-），苏州人，中国科学院院士。1949年毕业于上海同济大学。1958年在国内首次研制成功锗合金扩散高频晶体管，并在109工厂进行小批量生产，应用于我国研

2、制的晶体管化高速计算机。1959－1963年负责研究成功全部硅平面工艺技术，并研制成功五种硅平面型晶体管。1974年成功地用自制的图形发生器自动制版技术制成了大规模集成电路掩模版。1976年起从事新电路的探讨，提出了一种新的多值与连续逻辑高速电路—多元逻辑电路，并试用于整机。1979年后主要从事多值与连续逻辑电路系统的研究并使之应用于生产实际中。1980年当选为中国科学院院士（学部委员）,2003年他研制成功的半导体神经计算机获得北京市科技进步一等奖，近年提出了仿生模式识别理论。（1，2浙江工业大学智能信息

3、系统研究所，杭州310014;3中国科学院半导体研究所，北京100083）摘要：人脸位置的矫正作为人脸检测定位的一个环节，在计算机人脸识别中具有重要的意义。本文提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法，用居中度使图像小块居中，用匹配度求取这些小图像块中的两块眼睛的小块，再在小范围内对鼻子、嘴巴部分进行水平灰度投影,然后进行扶正。实验结果表明，该方法对于双眼可见单人脸灰度图像能实现快速有效矫正，并能在矫正结果中精确给出双眼瞳孔位置。关键词：人脸识别；灰度图像；人脸位置矫正；图像块纵向复杂度32

4、单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正算法1．引言人脸识别技术是随着计算机技术的发展而逐步发展起来的一门新技术，具有直接、友好、方便的特点。作为人类智能的重要体现和个人身份鉴定的重要手段，人脸识别技术具有广泛的应用前景，已成为一项热门研究课题。人脸识别的关键技术之一就是人脸的检测定位，在一个完整的人脸识别系统中，能否对人脸进行正确的检测定位将对整个人脸识别系统的性能优劣产生极其重要的影响。很多人脸识别系统在检测出人脸后都需要对人脸特征进行定位，但实际中由于受到人的行为习惯、生理因素等的影响，有时候采集到的人脸图

5、像并不是完全正立的，而是在竖直平面内存在一定的倾角，这就增加了人脸特征正确定位的难度。所以，还可以将人脸定位分成两部分：人脸位置矫正和人脸特征定位[1][2]。人脸位置矫正是人脸特征定位的前提，是人脸识别系统的重要组成部分。根据人眼灰度变化特点、人眼几何形状特征及双眼的轴对称性，提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法。首先，利用对图像灰度的垂直方差投影曲线以及水平积分投影曲线的处理确定灰度人脸区域（或称为人眼搜索区域）；用居中度使图像小块居中，用匹配度求取这些小图像块中的两块眼睛的小块，然

6、后进行扶正。再在小范围内对鼻子、嘴巴部分进行水平灰度投影；然后，利用图像块的纵向复杂度[3]和眼睛黑斑模型确定人眼位置；最后，根据所确定的人眼位置及双眼的轴对称性，计算人脸倾斜角度并矫正。本文研究中使用的是背景较简单的单人脸灰度图。若采集到的图像为真彩色人脸图像，需要先对图像提取红色分量,再将其转换为灰度图像。2．算法参数设计笔者采用的是深度黑背景的256色灰度图，而且人脸在图像中占较大的比例。人脸的基本定位就是定位人脸的大致范围，为更精确地提取人脸特征提供前提保证。所处理的图像是利用人脸图像的垂直灰度投影

7、确定左右边界，利用水平灰度投影确定上边界。具体的算法描述如下：设人脸灰度图像为I(x,y)，其大小为m×n，定义图像的垂直灰度投影为：定义图像的水平灰度投影为：为了减少背景噪声带来的影响，还要对垂直投影曲线进行平滑处理，使曲线变得平滑，减少误差。平滑处理后的曲线为式中的k为起平滑作用的参数，这里取k=8。P(x)表示图象在横轴X方向上x处的灰度投影。将凸峰上升沿梯度的最大值作为人脸的左边界，将凸峰下降沿梯度的最小值作为人脸的右边界。人脸的左右边界定位效果如图1所示：图1人脸左右边界定位图由于人脸的灰度值高于

8、周围背景，在人脸上边界与背景（可以是头发）的交界处灰度值变化很大。但是又由于头发的存在，所以在该范围的水平投影曲线凸峰特征不如垂直投影明显，判断也较为困难。因此采取了另一种方法：一般来说在左右边界间的小范围内对图像进行水平灰度投影，最大的峰值就是人脸的颧骨部位，而刘海处的灰度值较最大峰值要小很多。从峰值最大处向上搜索，取其值为峰值的50%为人脸刘海处。由于是粗略地定界，所以该方法可行性和效果较好。人脸初步定位的效