一种优化的自然光源下眼动视觉测量方法

针对传统的Adaboost算法将非人脸、人眼目标误识别为人脸、人眼的问题,将基于椭圆模型的肤色检测融合进人脸定位算法并采用优化的先验知识法实现人眼定位。采用优化的梯度重心法和Dlib特征点法进行虹膜中心、眼角点定位,完成自然光源下眼动的视觉测量,从而解决传统的虹膜中心、眼角点定位算法存在参数设置依赖于光照条件、图像质量的问题。实验结果表明,该优化算法与传统方法相比,人脸误检率降低了8%,人眼真实检测率提高了21%,虹膜中心定位误差仅相差0.1,视频帧眼角点定位时间降低了55 ms。     

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。     

基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计

提出了一种新的基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计的算法,且研究使用普通的摄像头。采用Harris角点检测算法对驾驶人上、下眼睑外轮廓进行角点检测,拟合人眼轮廓曲线;再对人眼区域图像进行色彩空间转换提取灰阶值分量,图像亚像素下进行Hough边缘检测,设定相应的虹膜边缘曲率阈值,准确识别人眼虹膜边缘信息。算法结合虹膜和人眼轮廓信息对驾驶人眼视线进行估计。将提出的算法应用到实车试验中,采用facelab5眼动仪对驾驶人视线估计角度结果进行验证。试验结果表明,所采用的人眼视线角度估计算法在实际的驾驶环境中准确率较高。     

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。     

基于Gabor变换的人眼开闭状态识别技术研究

为解决驾驶员疲劳检测问题, 提出了一种快速人眼开闭状态识别方法。该方法通过肤色模型识别人脸区域, 预处理后进行Gabor变换; 通过选取合适的尺度和方向提取出眼部明显的灰度特征, 对变换后的图像进行水平积分投影, 眼部有明显的尖峰, 进而通过峰平比识别人眼的开闭状态, 突破了传统积分投影方法只能进行人眼定位的局限。实验表明, 该算法具有较高的准确性, 并对光照变化有较好的鲁棒性。     

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.     

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。     

鱼眼视频图像畸变的实时校正方法

采用鱼眼图像的球面投影模型,提出一种基于鱼眼透镜球面投影的实时校正方法.该方法将鱼眼图像映射在5个图像平面上,解决了鱼眼视频图像畸变严重,观测视觉体验效果较差的问题;根据图像在计算机中的内存布局,对校正算法中的空间映射计算和内存存储空间进行了优化,提高了算法的执行效率,减少了算法的内存消耗.实验结果表明,该方法能显著改善鱼眼图像的显示效果,对单帧图像的处理时间仅为18.37ms,能满足鱼眼视频图像实时校正的需要.     

基于眼睛状态检测的驾驶员疲劳驾驶分析

利用眼睛的状态对驾驶员疲劳进行分析主要有人眼检测和疲劳判断两大问题。驾驶过程中受到光照、角度及眼睛闭合等因素的影响,传统的人眼检测技术误码率较高,而混合复杂的检测技术实时性较差。针对该问题,文章提出一种适用于驾驶员驾驶过程中的人眼快速定位算法。该方法由粗到细,综合运用基于OpenCV的人脸识别、二值化、改进型灰度积分投影、Susan算子角点提取等技术,并结合PERCLOS(percentage of eyelid closure)方法进行疲劳分析。实验结果表明,该方法对各种驾驶环境下驾驶员眼睛的定位,都能快速地获得较高的精度,疲劳检测正确率较高。     

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.     

一种用于综合电脑验光仪的快速人眼识别算法

针对嵌入式系统中所采用的Hough和随机Hough变换方法来确定人眼位置的方法存在的运算量较大问题,结合综合电脑验光仪所采集图像的特点,本文提出了一种对硬件系统要求较低,且识别速度较快,同时可以保证精度的识别定位人眼瞳孔定位方法。该方法通过获取图像中对象的轮廓,寻找连通区域与边界,然后根据圆度与设定阈值的比值的大小来识别人眼瞳孔并定位其中心位置实现自动跟踪。结果表明该方法可以准确确定人眼位置实现自动跟踪,且运算复杂度较低,运算速度相比于传统Hough变换算法有较大提升,可降低硬件成本。     

一种实用监控系统的人脸检测定位算法

对基于监控系统中彩色图像的人脸检测与定位方法进行了探讨,利用颜色对方向的不敏感来减少人脸区域的搜索范围,将颜色空间与Hough变换相结合实现人脸定位.首先在颜色空间YCbCr上建立肤色模型,并对肤色区域进行初步检测,然后利用自适应模糊Hough变换检测瞳孔所在的圆心,从而实现对人脸区域的精确定位.在Georgia Tech彩色人脸数据库上的实验结果表明:该方法能够较好地检测肤色偏黄的人脸,并且在人眼的定位阶段平均用时为0.1秒,满足数字监控中实时性的要求.     

基于OpenCV的视频图像人眼跟踪方法的研究

在机动车驾驶员疲劳状态监控过程中,为了实时地跟踪驾驶员的眼部位置,定位并跟踪眼睛,进而判断眼睛的状态,提出了一种基于OpenCV的人眼识别和跟踪的视频图像检测方法。在VC++开发平台上,结合OpenCV相关封装函数和外接的摄像头,编写程序实现了对人眼的识别和跟踪。编译运行结果表明,该算法可靠性高,能够满足驾驶员眼睛监测的初步要求,在正常情况下能够检测出人眼,准确度较好,具有一定的实用性。     

视频序列中的人脸检测定位

提出了在不同环境下视频序列中人脸检测定位的多级算法.首先,用改进的帧间差自适应阈值法检测运动区域.然后,用YCbCr颜色空间检测肤色区域,并用二值形态学操作进行后处理.最后,构造眼嘴映射检测定位人脸.实验结果证明,该算法可以有效运用于多人脸、不同表情和姿态、不同光照的情况,检测率平均达到81%.     

基于HSV颜色特征的多目标视频检测与跟踪算法

针对跟踪多个运动目标交错运动时容易丢失目标的问题,提出了一种基于HSV颜色空间去识别与跟踪不同颜色目标的算法,对光照具有一定的鲁棒性。通过颜色空间转换提取目标原始二值图像,经中值和高斯滤波后,通过亮度检测判断是否对滤波后二值图像进行形态学膨胀;之后对较为精确的目标二值图像进行边缘检测,得到其最小包围矩形框,逐帧检测后绘制各颜色目标对应的运动轨迹,完成多目标的视频跟踪。对比经典Cam-Shift算法,实验表明,在多个目标具有不同颜色特征时,有效解决了视频跟踪中多目标交错运动丢失目标,且对光照敏感的问题,跟踪精度较高。     

视线追踪系统中基于黎曼几何的落点补偿方法研究

针对非接触式视线跟踪系统中注视点估计算法鲁棒性差的问题,对单相机双光源的视线追踪系统进行了改进.在空间相似三角形注视点估计算法的基础上,提出一种基于黎曼几何的视线落点补偿方法.在眼球模型结构的基础上分析了眼球角膜曲面对视线落点偏差的影响.根据人类眼球生理特点,在黎曼几何中对眼球曲面结构进行建模,提出以最短测地线长度为边长构造平面三角形,以补偿欧式几何中直线距离造成的视线落点的误差.利用非线性多项式模型对眼球视轴和光轴之间的偏差进行拟合,得到最终的视线落点.实验证明,该方法在水平和垂直方向上最大误差均小于1 cm,对视线落点补偿具有显著效果.     

一种视频人脸跟踪算法

介绍了一种简单、鲁棒、快速的实时视频人脸对象跟踪算法.在使用贝叶斯肤色分类器分割出椭圆候选人脸区域的基础上,采用人眼谷极点生成人脸假设和特征脸人脸验证方法得到参数化的人脸椭圆区,并使用2个正交的边缘梯度跟踪模型和椭圆内部肤色像素统计直方图跟踪模型跟踪人脸.本算法较好地解决了跟踪的连续性、实时性、精确度和鲁棒性间的矛盾.实验证明:本算法能够实时跟踪多个人脸.     

基于多种特征的车牌定位方法

根据中国车牌的特点,提出一种主要是基于颜色相似度和纹理特征相结合的车牌定位方法,这种方法把采集到的车牌图像转化到HSV颜色空间,通过计算当前颜色与中心颜色之间的距离相似度,结合中值滤波进行车牌的粗定位,再结合车牌纹理特征进行车牌的精定位．