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。     

基于上边缘的人眼精确定位

在人脸识别和表情识别研究中,人眼定位的成败成为生物特征识别的关键,对原图像进行预处理后,提出人眼和眉毛上边缘提取并结合眼睛眉毛位置几何特征关系实现了人眼的精确定位,实验表明所提出定位方法的有效性,通过试验对有表情的图像也取得了较好的效果．     

复杂背景中条码图像识别关键算法的研究

研究了复杂背景图片中条码的定位及识别技术.通过特征提取、形态学的方法在低分辨率图像中对条码进行粗定位,以粗定位的结果为研究对象,采用边缘提取及灰度投影的方法对条码进行精确定位.提出了一种新的二值化算法,算法利用条码的固有特征得到图像的全局信息,利用全局与局部相结合的方法获取子图像块的最优阈值.实验结果表明,本文算法能有效地去除复杂背景对条码识别的影响,且算法具有较低的复杂度,能在嵌入式平台上实时运行.     

基于视频图像的眼动追踪系统算法

为了解决初步眼动追踪问题, 提出基于视频图像的实时性眼动追踪的快速算法。将RGB 色彩空间转换成YCbCr 空间, 利用肤色模型定位人脸。剪裁后, 用Sobel 算子边缘检测算法进行卷积处理, 对图像进行水平投影找到人眼大致位置, 对眼部进行粗定位。对该区域进行灰度投影, 分割左、右眼, 再分别对左、右眼进行定位, 从而得到人眼的精确定位。实验选取15 帧图片作为测试视频序列, 其结果表明, 该算法准确地解决了眼动追踪问题, 满足实时性要求。     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

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.     

虹膜内外边界的粗定位方法

为了提高现有虹膜定位算法的性能,提出了一种虹膜粗定位算法。该算法利用二值图像的下边缘轮廓粗定位虹膜内边界,利用内边界圆心左右两侧的一维灰度均值信号粗定位虹膜外边界。即使在存在严重的眼皮和睫毛干扰的情况下,这种算法也能快速有效地估计出虹膜内外边界的位置。实验结果表明:该算法能够极大地提高虹膜定位的速度和准确度,粗定位一幅虹膜图片平均只需71m s,定位准确度也明显优于现有的粗定位算法。     

芯片封装立针微孔加工视觉定位技术研究

针对立针加工中微孔加工位置定位问题,提出了一种基于模板匹配粗定位和基于边缘检测精定位的两步视觉定位方法。在粗定位阶段,提出了一种基于形状模板匹配和支持向量机的粗定位方法,首先建立了带掩膜的模板,在形状模板匹配的基础上,通过提前终止策略、图像金字塔,以及减少搜索面积的方法对匹配过程进行加速,在对匹配结果提取方向梯度直方图特征后,基于支持向量机进行分类从而防止误匹配。在精定位阶段,提出了一种具有角度约束的边缘检测算法定位外轮廓边缘,并采用二次函数拟合梯度极大值实现亚像素边缘定位,利用最小二乘法拟合轮廓边缘后定位微孔加工位置。在实验阶段,首先通过少量样本对支持向量机进行训练,准确率达到了99.76%,在此基础上本文粗定位方法交并比达到82.9%,而传统的模板匹配方法仅为36.5%;将立针以不同姿态放置在不同位置,在不同光照强度下加入高斯噪声后进行精定位实验,发现本文精定位方法的最大定位误差为2.20μm,而基于Canny边缘检测方法的最大定位误差为5.99μm,本文算法总耗时仅需328 ms。     

灰度积分投影和圆形标记法结合的人眼定位

讨论对于自然光下摄像头采集的人脸照片的眼睛定位算法,该算法是基于灰度积分投影和圆形标记法实现。分为以下三个步骤:首先,在RGB空间下对图像进行肤色检测,得到可能的人脸图像,通过形态学处理排除噪声等干扰;然后,根据亮度分量对人脸区域进行分割,得到五官图,并通过灰度投影对人眼进行粗定位;最后,通过圆形标记法,把区域内的白色空洞转化成面积相等且质心为圆心的圆形,经过几何特征筛选排除干扰圆得到双眼的两个圆形。该算法在Matlab平台上进行仿真实验,结果表明,此算法对于复杂背景下特别是存在类肤色干扰情况时人眼定位效果好、精度高。     

基于亚像素边缘检测的圆定位技术的研究与应用

在自动插件机视觉定位过程当中,针对印刷电路板(PCB)圆形定位孔需要快速高精度定位的要求,首先利用模板匹配法进行目标区域的粗定位,将粗定位的目标区域设置为感兴趣区域(ROI),然后通过图像预处理技术获取定位孔的轮廓边缘.在此基础上,采用Zernike矩亚像素边缘检测技术进一步提取边缘的亚像素点,最后采用一种稳健高精度最小二乘拟合圆方法来计算基准圆中心坐标.实验结果表明,自动插件机视觉定位系统总体所耗时间大约120 ms,定位误差均值为0.1像素,满足自动插件机快速精密插件的要求.     

基于肤色模型和特征定位的人脸检测算法

针对彩色图像提出一种基于肤色模型和特征定位的检测算法.首先建立一个新的肤色模型（H_SI_I模型）,它对光照亮度具有强鲁棒性.在肤色分割的基础上,利用水平灰度投影估计人眼水平位置,然后结合候选脸区的边缘图像,给出人眼的确定位置,并输出人脸检测结果.实验表明该算法简单、快速、鲁棒性强.     

一种基于准二值图的眼仁定位新方法

提出一种基于以二次二值化图像为研究对象, 二次垂直投影为定位手段的眼睛定位方法. 先用小波8层分解原图像, 垂直和水平投影定出眼部区域的坐标; 再对原图像进行奇异值分解, 取最大奇异值的1/3.5为新值, 对图形进行重建得到对眼仁有较好刻画的准二值图. 用已知的眼部坐标在无噪声准黑白图上截取眼睛部分后, 再次用垂直投影方法得到眼仁的准确位置.     

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.     

基于Top-Hat预处理和小波能量分析的车牌定位算法

针对车牌定位不准的问题,提出一种新的数学形态学变换结合小波分析的车牌快速定位方法。该方法对Top-Hat变换图像二值化,然后分别在水平与垂直方向投影,在对投影信号进行一维小波分析的基础上,利用小波多分辨率特性结合车牌位置信息来缩小搜索范围,从而提高了定位精度和实时性。对多幅图像利用该算法进行车牌定位,平均定位时间0.125 s,与其他几种常见算法进行仿真试验比较表明,该算法具有较好的实时性和鲁棒性。     

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.     

基于投影灰度差的遮挡人脸检测算法

针对现有的人脸检测算法,需要样本数量大、训练与学习时间长等缺点,提出了一种基于投影曲线特征的遮挡人脸检测算法。该算法利用了人脸二值化的水平投影,确定人眼区域,减小了数据量和其他面部特征的影响;得到眼部区域二值化的垂直投影,利用投影曲线的特征,对眼部是否有遮挡进行判断。该算法思想简单,无需训练与学习,提出新的判断指标-归一化灰度差有明确的物理意义,有效的提取了眼部区域的特征。仿真结果证明了该算法的有效性,且与同类算法相比,缩短了检测时间,提高了检测率。     

一种基于园差异算子的积分投影方法

讨论了积分投影方法在人脸特征点定位中的应用,分析了常用的平均值、方差值投影方法的优缺点,提出一种新的园差异算子,并通过在Yale Face Database B照片库上的实验说明基于园差异算子的积分投影方法能够很好地克服非线性光照的影响,具有很强的鲁棒性,可以用于人脸特征的精确定位.     

一种人脸面部特征的提取方法

在人脸精确定位的基础上,将提取出的面部图像进行积分投影,然后结合驾驶员疲劳时所特有的面部特征,有效地把人脸的特征器官区分开来,定位司机眼睛和嘴巴的位置,并且将其从面部图像中提取出来。