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.     

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.     

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。     

一种鲁棒的人眼光斑定位算法

光斑的检测和定位是视线跟踪系统中的一个重要环节,其定位精度直接影响视线跟踪系统的精度.目前常用的基于灰度二值化的光斑检测方法,容易受到光斑亮度变化和镜面反光等因素的影响.径向对称变换(RST)是一种有效的圆形目标检测技术,对上述干扰具有较好的鲁棒性,但计算代价偏高.为此提出了一种改进的径向对称变换(IRST),有效降低了算法的计算代价.在引入IRST实现光斑检测之后,再结合自适应二值化和重心法实现光斑的精确定位.实验结果表明,IRST算法的光斑检测鲁棒性明显高于基于灰度二值化的方法,而计算代价明显低于基于经典RST的光斑检测算法,最终的定位精度也优于其他同类算法.     

一种新的白点定位图像处理算法

白点定位是求解足球机器人坐标的关键步骤。通过分析以往的定位方法的优缺点,提出了一种基于沿预定义径向线求梯度亚像素定白点的新方法,并在足球机器人视觉系统中进行了实验。实验结果表明该方法既在一定的程度上降低了噪声干扰的影响,又避免了逐个像素求解边界及中点,降低了计算量,从而提高了系统的实时性和可靠性。     

基于机器视觉的人眼瞳孔定位研究

人体生物特征识别技术作为一种智能的人机交互技术,越来越受人们重视。人脸识别和瞳孔定位在视频监控系统和门禁系统中有着广泛的运用。本文所研发的人眼瞳孔定位检测系统采用Adaboost算法,分别检测获得了人脸、眼睛,并通过检测眼睛区域连通体面积来判别眼睛的睁闭,并定位瞳孔位置。     

一种改进型无线传感器网络HCRL定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的基础,是其关键技术之一.随着无线传感器网络应用的不断发展.改善定位算法成为最急迫和最具挑战性的工作.笔者详细地分析了HCRL定位算法的原理和过程,在继承了HCRL低系统通信开销优点的基础上,针对其在计算复杂度和定位精度方面的不足,应用四种改进策略,提出了一种改进算法IMP-HCRL.仿真实验表明:IMP-HCRL定位算法不仅保持了HCRL在节省系统通信量上的优势,同时提高了定位精度,降低了系统的计算复杂度.     

基于肤色模型的人脸检测与人眼定位

针对光照变化对人脸检测及人眼定位的影响, 提出一种基于肤色模型的人脸检测与人眼定位方法. 先对图像进行预处理, 减少图像中的噪声; 再将RGB颜色空间转化到具有良好肤色聚类特性的YCbCr色彩空间, 利用Gauss模型进行肤色建模; 最后检测出人脸区域并确定人眼位置.     

驾驶员疲劳检测中的人脸检测及眼睛定位研究

人眼状态可以很好地反映疲劳程度,人脸检测和眼睛定位在驾驶员疲劳检测中占有重要的地位。本文首先对图像进行图像预处理;然后根据肤色在YCbCr颜色空间上具有很好的聚类性,对驾驶员人脸进行检测;最后在肤色识别后的图像中进行人眼定位,判断眼睛的状态,并利用PERCLOS原理判断驾驶员的疲劳状态。     

人脸检测及眼睛定位在驾驶员疲劳检测中的应用

人眼状态可以很好地反映疲劳程度,人脸检测和眼睛定位在驾驶员疲劳检测中占有重要的地位。首先对图像进行图像预处理。然后根据肤色在YCbCr颜色空间上具有很好的聚类性,对驾驶员人脸进行检测。最后在肤色识别后的图像中进行人眼定位,判断眼睛的状态,并利用PERCLOS原理判断驾驶员的疲劳状态。     

基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法研究

提出了一种基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法。通过YIQ色彩模型的肤色区域分割进行人脸的粗定位,再根据眼睛的灰度及形状信息的眼睛定位实现人脸的准确检测。实验表明,该方法能够在复杂背景图像中较准确地检测出人脸。     

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.     

基于灰度图像的人脸预处理系统的设计

设计及实现了一个完整的基于灰度图像的人脸预处理系统,系统中所用的滤波算法能有效地滤除混合噪声,人眼定位算法能快速准确地找到眼睛的位置,识别率高,容易实现,运算量少,且与图像的平移、旋转、尺度无关.该系统是一个成形的系统,为人脸特征的提取及人脸的识别奠定了基础.     

基于眼角精确定位的视线估计

设计了一个单摄像机、单红外光源的视线估计系统.利用了眼角的位置信息,提出了利用USM锐化粗定位和Gabor眼角滤波器精确定位的两步定位眼角的方法;针对传统的利用瞳孔普尔钦斑点向量进行多项式拟合在头部运动时估计精度下降的问题,提出了利用内眼角间距对普尔钦斑点向量进行矫正,并采用支持向量回归建立眼部特征参数与多项式拟合误差之间的关系,进行误差补偿;结合精确定位的眼角位置,建立了二维眼部特征与屏幕坐标之间的映射关系.实验表明,该方法实现了一定范围内头部自由运动下精确的视线估计.     

基于混合投影峰分析的人眼定位方法

利用灰度投影曲线检测预处理后的人脸图像眉眼区域,并分割左右眼区域;结合梯度投影和方差投影函数构造区域混合投影函数,分别对左右眼区域进行混合投影;分析一系列的投影峰,筛选后得到眼睛中心的准确位置.在ORL和BioID人脸库上的实验表明：在姿态和光照变化较大及佩戴眼镜的情况下,利用混合投影函数峰分析定位眼睛的结果优于单个投影曲线.     

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。     

人眼检测的混合加权特征方法

基于眼动跟踪的目视瞄准技术可使无人武器的目标跟踪瞄准操控摆脱对肢体的需求,是未来无人武器的重要操控方式.提出一种混合加权特征方法,通过Gabor算子滤波、计算积分图、引入局部区域方差作为权重对混合特征编码进行加权运算并与级联分类器训练结合,获得人眼区域检测.试验结果表明,本文方法优于常用的Haar-like、LDP方法,并且随着级数的增加误检率呈下降趋势.该方法可提高人眼检测率、降低误检率,为满足无人武器目视瞄准对实时性和准确率的要求提供可能的技术途径.      

一种微分与积分投影相结合的眼睛定位方法

眼睛的精确定位是人脸识别预处理的关键步骤,是人脸旋转角度和尺度归一化的前提。文章介绍了一种精确定位眼睛的方法,该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合;将传统的积分投影方法与本文提出的微分投影相结合;实验结果表明,该算法对光照变化不敏感,定位准确率高。