基于Camshift算法的虹膜实时跟踪

针对人眼虹膜跟踪中存在的眨眼和眼睑遮挡问题,提出了基于Camshift算法的虹膜跟踪方法。首先使用Adaboost学习算法进行人眼初步定位,然后加入三庭五眼的比例模型精确定位人眼;在人眼定位的基础上使用一个圆形滑动窗遍历人眼灰度图像,其中平均灰度最小的圆形窗可初步定为虹膜区域;将以上步骤检测出的虹膜作为Camshift算法初始模板,建立虹膜的颜色概率图,利用虹膜的颜色特征完成跟踪。实验证明本算法的虹膜跟踪准确率达到84%;并能解决眨眼和眼睑遮挡问题,保证了跟踪过程的鲁棒性。     

一种改进的基于几何特征的人眼定位方法

针对灰度图像,提出一种改进的基于人眼几何特征的实现人眼快速定位的方法.先对人脸进行预处理,再根据人眼在二值图像中的几何位置特征制定人眼判定规则并粗估计图像分割的灰度门限所在范围,在该范围内通过递增灰度门限的方法,在不同灰度门限下的人脸二值图像中寻找符合规则的人眼黑块,最后通过二维相关系数来验证.抽取ORL人脸图库中24人的图片进行实验,结果比未经预处理的图片准确率提高了15%,从而证明这种算法是行之有效的.     

基于复杂度和模板匹配人眼定位方法

生物识别技术是利用人自身具备的生物特征进行身份鉴别的技术.与其他的生物认证技术相比,人脸识别具有更直接、友好、方便的优点.而人眼的自动定位是人脸识别研究中一个基本且非常重要的课题,特别对背景复杂、倾斜、旋转、脸部表情、姿势变化的人脸灰度图像,提出了一种改进的人眼快速定位的算法,该算法首先使用最大类间方差阚值方法确定人脸上下边界,然后利用垂直积分投影确定人脸上下边界,再利用复杂度分析在人脸区域中生成包含眼睛的极小人眼区域,最后在这候选小区域内利用模板匹配的方法精确定位眼睛.这样可以大大减小模板匹配时的计算量.在BioID_TEST_V1.2人脸数据库中实验,该算法的准确定位率95%以上.     

在人眼识别中虹膜定位算法

为提高人眼定位的鲁棒性、准确性和检测速度,以改善算法的适用性,提出了一种基于YC_bC_r彩色空间的肤色信息和基于水平灰度投影与HIS彩色空间的人眼虹膜饱和度信息相结合的算法。算法先对图像的C_b和C_r分量用改进的高斯分布模型算法进行肤色提取,通过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测;然后利用水平灰度投影方法定位眼眉区域,再利用人眼虹膜的饱和度信息进行精确定位。实验结果表明,该方法对人眼定位的正确率达到85％,定位时间为0.072 6 s。     

一种基于人脸检测的人眼特征定位方法

人脸图像分析中,眼睛的精确定位是非常重要的一个环节。文章提出了一种基于人脸检测的人眼特征定位方法。首先采用AdaBoost人脸检测算法对人脸图像进行人脸检测,确定人脸位置。然后根据人脸面部结构特征估计人眼所在区域,利用该区域内的灰度和梯度特征搜索人眼特征点。实验表明该方法能够快速有效地定位出人眼特征。     

一种改进的阈值递增的人眼定位算法

提出一种复杂背景下灰度图像的人眼定位算法.首先对基于均衡处理后的图像估计出初始阈值;其次采用阈值递增法逐次二值化图像,并对二值图像中的黑块逐一标记;然后用人眼位置判定准则确定可能的人眼区域,用相似度准则从中标记出两眼黑块;最后,针对该算法进行了仿真研究.     

基于结构特征的人眼状态识别研究

本文在分析人眼图像结构特征的基础上,设计了基于图像复杂度的人眼中心定位方法。并根据人眼闭合过程中结构变化的特性,给出了判别人眼闭合状态的计算方法。该方法不需要精确的特征点定位,也不需要复杂的运算,ORL人脸数据库中的实验表明了本算法的正确性。     

人眼定位与跟踪算法研究

本文介绍了人眼定位与跟踪算法。首先采用灰度投影曲线与灰度直方图估计初始闽值相结合的恩想进行人眼检测;然后运用Kalman算法与Mean Shift算法进行人眼的跟踪。实验表明该方法具有计算简单、快速、有效等优点。     

基于边缘检测和灰度投影的人眼定位

【目的】针对肤色检测易受光照影响的问题,提出一种基于边缘检测和灰度投影的人眼定位方法。【方法】首先结合肤色检测和Sobel边缘检测来提取人脸主要特征,得到人脸特征的二值化图像;其次根据人眼在人脸的几何位置关系得到人眼的粗定位;然后通过对数变换处理定位后的图片;最后进行水平和垂直方向的灰度投影,经过曲线拟合寻找极值进行人眼瞳孔的精确定位。同时,将本算法与其他类似算法进行比较分析。【结果】本算法对于不同光照和干扰环境有一定的适应性,对于不同姿势的人脸也能准确定位,相对于传统的肤色检测在精准度上有所提升,但在人脸图像受到环境或者噪声干扰严重时,本算法的定位成功率明显降低。【结论】该方法简单实用,对光照和复杂的干扰环境有一定的适应性,并且在一定的角度范围内,具有较高的准确性。     

一种改进的基于灰度投影的人眼定位算法

利用灰度投影对人脸图像进行检测和眼睛定位是一种常用方法,但是直接采用该算法进行眼睛定位,容易将鼻子或嘴的水平位置误判为眼睛水平位置,从而导致检测准确率降低。本文在计算图像水平方向灰度投影时,加入像素点的位置方差特征,这样可以准确地找出眼睛的水平位置,从而精确的定位眼睛坐标。算法在FERET人脸数据库上测试,准确率达92.4%。     

基于单幅红外云图的有眼台风自动定位算法

基于单幅卫星红外通道图像，提出了一种智能与数学形态学相结合的有眼台风中心定位算法，算法首先给出有眼台风中心定位的规则，然后使用自定义模板去除灰度较高且灰度差相近的密闭云墙区域，再结合数学形态学理论，使用种子填充算法提取出候选眼区，最后根据台风眼区的特点，将灰度信息与距离信息结合，提出智能识别眼区的判句，经计算机自动分析推理，将使判决函数值最小的候选眼区确定为有眼台风中心．初步气象业务应用表明此算法有较高的识别率。     

基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位

针对目前车牌定位算法准确率较低、 定位速度慢等问题, 提出一种基于颜色特征和改进Canny算子的车牌图像定位方法. 该方法先利用彩色图像的颜色特征对车牌图像进行初步定位, 提取该颜色特征时不包含亮度信息, 有效克服了光照变化的影响; 再对Canny边缘检测算法进行改进, 提出一种新的梯度幅值和梯度方向一阶偏
导数计算方法及高、 低双阈值自适应确定方法; 最后利用多组车牌图像对所提算法的性能进行验证, 验证结果证明了所给方法的正确性和有效性.     

三维空间定位参考点的分布问题研究

针对三维空间定位过程中,对定位的精度要求高以及要求对位置信息响应快的特点,在分析了传统定位算法的基础上,通过对定位过程中产生的误差区域研究发现,空间4个定位参考点按照某种分布可以提高定位精度,更好地提供定位服务.由此提出了空间定位参考点分布定理(DSLRD),设计并实现了在三维空间定位过程中新的定位参考点分布算法(LRND),该算法不仅大量地节省了计算和存储资源,而且保证了定位计算的实时性和准确性.     

基于颜色与结构特征的车牌定位算法

针对车牌具有稳定的颜色特征和形状特征,提出基于颜色与结构特征的车牌定位算法.利用OTSU自动阈值化技术将灰度车牌图像转化为二值化图像,通过对每一个连通区域提取形状参数,粗划分出候选车牌区域,最后利用颜色特征确定车牌.实验表明,这种车牌定位方法具有一定的优越性.     

普适计算环境下定位参考点的分布问题

针对普适计算环境二维空间定位过程中,对定位的精度要求高以及要求对位置信息响应快的特点,在分析了传统二阶段定位算法的基础上,通过对等边三角形定位区域误差的研究发现,利用等边三角形作为定位的基本单元,可以提高定位精度,更好地提供定位服务.由此提出了定位参考点分布的定理,设计并实现了以等边三角形作为基本的定位单元的新的定位算法,该算法不仅大量地节省了普适设备的计算和存储资源,而且保证了定位计算的实时性和准确性.     

基于数理形态学的近红外光图像实时人脸检测

该新型算法首先使用基于Harr特征和Adaboost算法的人脸检测方法寻找人脸候选区域,并对候选区域进行归一化处理;然后利用人眼瞳孔在近红外光图像中会生成白色光斑的特点,使用基于数理形态学的Quoit滤波器精确定位眼睛.为了减小不同瞳孔大小带来的影响,使用了多尺度的Quoit滤波器以提高准确性.实验表明,这种方法不仅准确性高而且速度快,达到了实时人脸检测的要求.     

基于曲线拟合的无线传感器网络目标定位算法

针对无线传感器网络的目标定位精度问题,提出了一种基于曲线拟合的目标定位算法.采用最小二乘法对目标经过的各个位置进行拟合,计算出近似目标运动轨迹的曲线参数;进而通过分段曲线拟合的方式,引入更多位置信息参加目标定位,从而减少定位过程中的误差因素,最终实现对网络中运动目标的定位与跟踪.实验结果表明,该算法具有比一般曲线拟合方法更高的目标定位精度,有效提高了无线传感器网络目标定位的准确性.     

基于对称区块的人脸图像光照补偿算法

【目的】改善人脸光照补偿算法的效果,提高人脸图像预处理的质量。【方法】利用人脸左右对称的特点,提出一个基于对称区块的人脸光照补偿算法,利用人脸区块的平均灰度值对人脸图像的对称点进行光照补偿。【结果】该方法对于人脸图像有很好的光照补偿效果,优于直方图均衡化、灰度变换等常用光照补偿方法。【结论】基于对称区块的光照补偿算法对于具有对称特点的图像有补偿效果。     

基于小波变换的人脸特征定位

文章在小波分析的基础上,提出了一种在图像的小波分解数据域中实现对称变换的方法,并把这种方法运用于人脸特征的定位,这种方法可以提高人脸特征定位的效率。