基于对称变换的瞳孔定位方法

为解决瞳孔检测中眼镜反光、眼帘遮盖、闭眼等问题,提出了一种基于改进对称变换的
瞳孔定位方法。根据人脸的梯度信息、人眼瞳孔区域与眼镜反光区域梯度方向不同的现象,
改进对称变换算法,以提高定位准确性,采用自评估算法对定位进行评估,并利用自采
集的图像和图库中的图像进行了实验。结果表明,改进的对称变换算法能对瞳孔进行精确定位。     

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。     

瞳孔检测的图像裁剪与异常瞳孔排除

为获取眼部特征进行视线跟踪,提出了一种具有较高实时性和正确率的瞳孔检测方法.使用模板匹配定位眼睛在图像中位置,裁剪边缘冗余图像,降低瞳孔检测计算量,从而提高实时性;利用瞳孔的形状、颜色等特征以及眼球运动规律,得到瞳孔在图像中分布规律,对错误的瞳孔信息进行排除,从而提高瞳孔检测正确率.实验结果表明,在NVIDIA Jetson TX2嵌入式计算机上,该瞳孔检测方法检测正确率达到95.06%,检测速率为95 fps,耗时平均减少55.33%,具有良好的实用性.      

瞳孔中心指导的虹膜边界快速定位算法

虹膜边界定位精度和定位速度影响识别系统性能。Hough变换是计算机视觉中检测几何目标的常用算法,在人眼图像中可以通过对圆参数的投票进行虹膜边界定位。虹膜在图像中的位置和大小不固定,这使得虹膜边界定位计算量大,定位速度慢。针对虹膜边界定位实时性差的问题,提出了基于瞳孔中心指导的虹膜边界快速定位算法,通过选择小图像块和减少图像边界点数提高边界定位的快速性。仿真结果表明该算法对于在人眼图像中快速、精确定位虹膜是有效的。     

动物的"夜视仪"

茫茫的非洲热带草原上。当夜幕降临时,一个个像幽灵似的小灯泡会充斥在大草原上,看上去让人不寒而栗。其实它们并不是什么神怪或幽灵,而是许多哺乳动物的眼睛。人们不禁要问,人类也是哺乳动物,但为何人的眼睛在夜晚不能发光呢?答案就是,人类眼睛与动物眼睛在构造和功能上有很多差异。动物的瞳孔与人类的瞳孔有明显差别。夜行动物的眼睛相对于它的形体来说要比人类的眼睛大得多,尤其     

Three-phase Pupil Localization Method in Non-ideal Eye Images

Pupil localization is a very important preprocessing step in many reel applications. Accurate and robust pupil localization in non-ideal eye images is a challenging task. A detailed method of pupil localization in non-ideal eye images is proposed. This method is implemented in three main phases： first, segment the rough pupil region based on Gaussian Mixture Model： then modify the rough segmentation result using morphological method to minimize the influence of some disturbing factors; last estimate the pupil parameters based on minimizing the least square error. The proposed method is first tested on CASIA iris image dataset, and then on our self-captured iris dataset which contains a wider variety of iris images. Experiments show that the proposed method can perform well for nonideal eye images of various qualities.     

人脸图象中瞳孔定位系统的设计与实现

本文对人脸图象中眼睛区域定位算法进行了研究,通过粗略定位和精确定位两步过程,实现了正面人脸图象中眼睛区域的定位。     

特长隧道群出入口段驾驶员瞳孔大小变化规律

山区高速公路特长隧道群出入口段是行车风险较高的路段,隧道出入口段的"黑白洞效应"对驾驶员的视觉影响显著,为了研究该路段的驾驶员瞳孔大小随着与隧道洞口距离的变化情况,通过实车试验采集了10名男性驾驶员在雅康高速公路喇叭河隧道群路段行驶的瞳孔直径数据,分析了该隧道群路段各个隧道出入口的驾驶员瞳孔直径大小变化数据,采用统计检验和多元线性模型的方法得到了隧道群路段隧道出入口的驾驶员瞳孔直径预测模型。试验表明:在隧道群不同隧道的入口段,驾驶员瞳孔直径呈现后倾向"W形"波动趋势,在出口段则呈现后倾向"M形"波动趋势,在隧道前后的基本路段,驾驶员瞳孔直径处于2.8～3.5 mm,适应隧道内暗环境后驾驶员瞳孔直径则维持在4.0～5.0 mm。全覆盖设置遮光棚洞时,有利于短间距相邻隧道的平稳过渡,减小了驾驶员明暗适应过程中心理负荷波动程度。     

道路照明条件下驾驶员瞳孔大小变化规律

为了研究道路照明条件下驾驶员瞳孔大小随亮度水平的变化规律,采用道路照明反应时间测试装置和iView X眼动仪,对4位被测者在分别由高压钠灯(HPS)、金卤灯(MH)和LED灯作为光源提供的13种背景亮度下的瞳孔面积进行测量。结果表明,在道路照明条件下,人眼瞳孔与背景亮度之间基本呈负指数关系,人眼瞳孔面积随背景亮度的变大而减小,且减小的速度随背景亮度的变大而减小,瞳孔大小在达到某背景亮度水平后逐渐趋于稳定;对于实验所用的3种光源,人眼瞳孔大小在背景亮度为0.7～1.2cd/m2的范围内会出现波动。     

改进的主动形状模型方法在人脸特征点定位中的应用

针对主动形状模型(ASM)已成功应用于人脸特征点定位提出了两点改进方法.其一,首先用Adaboost方法在图像中检测到人脸区域,然后在人脸区域中检测到瞳孔的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;其二,将原始ASM方法中的关键点的1D纹理模型改进为基于核概率密度估计模型的2D纹理模型.改进的方法在SJTU人脸数据库中进行验证,结果表明,改进的ASM方法提高了特征点定位的精度.