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．     

基于MTCNN的人眼状态检测与判断

针对线上课堂学生听课状态的监督,设计了基于MTCNN的人眼状态检测与判断系统.首先,基于多任务卷积神经网络(MTCNN)算法检测视频中的人脸和人脸特征点,利用人脸和人脸特征点的检测信息定位人眼,然后使用灰度二值化图像处理方法提纯人眼图像,将提纯的人眼图像进行灰度二值化处理,统计虹膜区域像素点的个数和坐标,计算平均坐标,...     

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。     

基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法

提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示：没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果.     

司机疲劳驾驶检测中人脸图像的快速人眼定位

在司机疲劳驾驶检测中,对人眼的高效,实时准确检测是关键步骤之一。本文研究了司机人脸图像中的人眼检测方法。首先,将得到驾驶员面部图像隐射到YCbCr空间,建立基于肤色的二维高斯分布模型,通过滤波,标记分割出肤色并得到人脸的区域;然后,利用人眼的分布特点及自身特性,通过两次定位的方法实现了对司机人脸的人眼定位。     

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.     

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.     

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.     

人眼特征提取技术研究综述

基于语义的图像检索是目前人脸图像检索领域研究发展的新趋势,所谓语义化人脸图像检索,通常是指根据待检索人脸图像的特征,去语义数据库中搜索最为匹配的人脸图像的过程,眼睛是人脸部特征的重要组成部分,眼睛的检测对于人脸信息的处理具有重要的意义;当前学术领域关于眼部特征提取的研究有很多,目前还没有一种眼部特征提取技术是公认快速有效的,主要讨论了人眼特征提取技术的一些主要方法,对现有的人眼定位,人眼区域分割,人眼特征提取的方法进行分析和讨论;最后对基于眼部特征语义化图像检索的发展和应用做一个简单的展望。     

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.     

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。     

基于二值投影与几何特征的眼睛眉毛精确定位

在司机疲劳驾驶等方面的研究中,人眼定位是整个系统得以顺利开展的关键,利用二值投影粗定位,采用探针法提取指定区域的边缘,结合人眼眉毛几何约束关系实现了人眼眉毛的精确定位.实验表明采用二值投影粗定位和上边缘点列几何约束关系的定位方法是有效的,对单人脸图像取得了较好的效果.     

基于人眼视觉的图像水印算法研究

基于人眼视觉特性的数字水印算法是水印嵌入算法中的一种重要的方法。此方法充分利用人眼的视觉掩盖（Masking）效应，在载体图像中嵌入大量水印信息，既保汪了水印的不可见性，又增加了水印的鲁棒性。本文分析总结了当前各种基于人眼视觉的图像水印算法，提出下一步可以的发展方向，对改进和设计更好的基于人眼视觉的水印算法具有一定的参考和指导价值。     

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。     

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。     

基于脉冲神经网络人脸特征提取

运用基于复杂度和最佳阈值算法对人脸图像进行人眼特征定位并标准化图像,引入生物并行机制的脉冲神经网络训练输入图像,获得稳定的神经元突触强度矩阵,选取此矩阵系数作为人脸特征向量,用最近邻法则分类识别.利用该突触强度分布矩阵,注入刺激电流,神经网络中原始图像得以重建.实验证明,该方法在表情、姿态变化以及深度旋转的图像中特征定位准确,识别率较高.     

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。     

基于人眼识别的防疲劳驾驶系统设计与研究

为了避免日常生活中因疲劳造成的交通事故, 利用人眼图像识别技术对驾驶进行疲劳监测。设计并提出了一套基于图像信息判断驾驶员疲劳状态的流程。首先使用Viola-Jones 算法, 在图像中直接进行人眼定位,再对人眼图像进行处理, 得到人眼长宽比值Q, 最后建立了Q 值和疲劳状态的关联模型。实验证明, 该定位方 式比传统方式检测速度提高了50%以上, 同时能适应头部不同姿态; 建立的“眼部相对长宽比-睁眼程度冶模型具有良好的线性。模拟实际驾驶环境进行测试结果表明, 监测系统能适应不同受试者并在1 s 内对疲劳状态的驾驶员发出警报, 在防疲劳安全驾驶领域有一定的应用前景。     

基于局部对称性及灰度统计特征的人眼定位方法

为了兼顾人眼定位方法的准确率和实时性,提出基于局部对称性和灰度统计特征的人眼定位方法。该方法结合了模板匹配与对称变换的思想,利用了人眼灰度统计信息,取得了较好的效果。通过仿真实验表明:算法在满足算法定位准确率的同时,具有较好的实时性,因为其算法复杂度相对于模板匹配法和基于学习的方法大大降低。