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。     

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。     

一种新型的虹膜定位算法

针对虹膜图像自身的特点，利用信息论中最大熵的方法进行阈值选取，提出了先将其分成三个灰度等级以最大限度的消除干扰信息，然后进行快速定位的新方法。实验结果表明，该方法具有很好的定位效果。     

基于YCb＇Cr＇肤色特征和Otsu算法的人眼定位优化方法

为了解决光照和人脸姿态对人眼定位的影响,提出一种基于肤色特征和最大类间方差法（Otsu）相结合的人眼定位优化方法.该方法首先在检测出人脸的基础上,在YCb＇ Cr’色彩空间里做肤色检测,运用肤色分割原理缩小人眼检测的搜索区域;接着,对图像进行Otsu阈值分割,提取二值图像的眼睛区域;最后,在眉眼区域利用二值积分投影分别定位左右眼睛.该方法减小了光照对图像的影响,并且简单快速.在标准的VidTIMIT人脸库和自采图库上进行了实验仿真,结果表明,此算法在光照和人脸姿态变化的情况下都具有很好的鲁棒性.     

人眼定位算法研究与实现

基于2D Gabor函数与高等动物视觉皮层接受场的一致性,采用一种基于Gabor变换的眼睛定位方法:在对图像进行规一化处理以减少光照影响的基础上,利用Gabor变换后的图像在眼睛处的幅值较大的特点,通过投影方法得到眼睛的坐标。算法运算时间较短,结合简单有效的灰度投影分析,大大提高了定位的速度。实验结果表明,该算法能够精确地定位眼睛,并能克服非均匀光照、噪声以及饰件对眼睛定位的影响,对各种脸部姿势变化有较强的适应性。     

基于梯度的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度以及虹膜定位的准确性，依据虹膜图像灰度的分布特性及良好的环状性质，检测出瞳孔边缘以减少参与Hough变换的点数，进而定位虹膜内边缘．对于外边缘定位采用基于灰度梯度的微分积分圆形检测算子的方法．实验结果表明，此种方法能够准确地进行虹膜内外边缘定位，避免了含有大量其它区域对定位带来的影响．     

虹膜定位算法

提出一种根据标准偏差定位瞳孔边缘和圆,大而快速定位虹膜外边缘的方法,试验结果表明,提出的方法提高了虹膜定位的速度以及定位的稳定性,减少了传统的虹定位算法中搜索的盲目性。     

虹膜识别算法概述

虹膜识别已经成为近年来的热门研究,由于其可靠性和近乎完美的识别率,虹膜识别已经应用于较多高安全性的领域。虹膜识别系统主要有三个阶段:图像预处理、特征提取和模板匹配。本文对每个阶段的突出算法进行介绍、分析与比较,对虹膜识别系统的进一步发展具有一定的研究价值。     

基于最大熵的虹膜定位算法

针对虹膜图像自身的特点,先利用最大熵的方法把虹膜图像分成3个灰度等级,使虹膜最大限度的呈现出内外边界,然后在此基础上运用Daugman提出的虹膜定位算法能更有效地定位虹膜.实验表明,该算法具有更好的定位效果.     

一种有效抑制睫毛干扰的虹膜定位算法

为了提高在图像质量较差时的虹膜定位性能,改善虹膜定位的成功率和速度,在对Daug-man算法改进的基础上,提出了一种基于形态学算子的虹膜定位算法(ILBM).该算法将睫毛干扰看作虹膜图像中出现的缝隙,通过应用形态学中的膨胀算子对缝隙进行填补进而消除干扰,虹膜边缘参数则采用Hough变换来求取.与Daugman算法相比,ILBM算法可以有效抑制虹膜定位过程中存在的睫毛干扰,提高虹膜定位的速度.对比实验表明,ILBM算法具有比Daugman算法更好的抑制干扰能力和鲁棒性,具有更高的定位成功率和更快的定位速度,定位时间仅为Daugman算法的17%,定位成功率提高了3.7%.     

基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法

针对NICE:Ⅱ中的彩色噪声虹膜图像难于精确定位问题,提出了一种基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法.首先选择RGB虹膜图像的R层,结合Gabor滤波器和图像梯度信息检测图像中的光斑区域;然后利用Adaboost算法检测虹膜区域,并使用抛物线形微积分算子定位上下眼睑;再利用基于微积分算子的模板,通过局部极值的逐步迭代和对虹膜边界点的聚类分析,定位虹膜外边界;最后使用同态滤波对虹膜区域进行增强处理,检测虹膜内边界.在NICE:Ⅱ彩色虹膜图像库上的实验表明,该方法的定位准确率为98.22%.     

基于Hough变换的虹膜定位算法

针对利用Hough变换实现虹膜定位时遇到的一些问题提出了相应的解决方案。为减少Hough变换的计算量,本算法采用了“先采样后变换”、“由粗到精”的方法;为提高可靠性、减小噪声影响,算法利用了虹膜内外边界之间的耦合关系以缩小在边界参数空间内的搜索范围。在MAT—LAB软件环境下的试验表明,算法取得了良好的效果。     

基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题, 提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法. 首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位, 再利用瞳孔、 虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位. 同时, 使用K-means++聚类算法生成先验框; 使用快速soft-DIoU-NMS算法去除预测过程冗余框, 提高算法检测率; 使用Focal Loss作为类别损失函数. 对比实验结果表明, 该算法运行速度更快, 定位准确率更高, 识别算法的效果更明显.     

一种改进的虹膜内边缘定位算法

首先利用小尺度高斯低通滤波器对虹膜图像进行预处理,去除可能存在的眼睑和睫毛干扰;然后用Canny边缘检测算子得到虹膜的内边缘,通过自适应选取非极大值抑制的高阈值,并对不连续边缘进行修整,得到比较理想的虹膜内边缘;最后利用圆周上任意不共线的3点可以确定一组圆心及半径的参数的性质得到虹膜内边缘的圆心及半径,完成虹膜内边缘定位。实验结果表明,该算法可以比较准确地定位出虹膜的内边缘。     

一种新的虹膜定位算法

提出一种新的虹膜定位算法.首先根据虹膜图像的灰度分布特征进行粗定位,用阈值分割和二值图像形态学的方法提取瞳孔的圆心和半径,然后用边缘检测的方法提取虹膜的外边缘,最后用圆梯度灰度检测算子进行小范围的精确定位.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,减少了传统虹膜定位算法中搜索的盲目性.     

虹膜识别算法的研究

提出了虹膜自动化身份识别的算法及虹膜图像几何畸变的校正方法,最后用相关系数来测度图像的匹配结果。用该处落款 大量抽样实验,证实了算法的有效性。