一種復(fù)雜環(huán)境下人眼精確定位算法的研究.pdf

1、近年來，特征目標(biāo)的檢測和定位一直是數(shù)字圖像處理和機(jī)器視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。人眼作為人臉中一個最為顯著的特征器官，它的檢測及精確定位技術(shù)應(yīng)用非常廣泛。例如，表情識別、人機(jī)交互、醫(yī)學(xué)科學(xué)、交通安全及智能機(jī)器人等領(lǐng)域。因而，研究出更精細(xì)、更高效、魯棒性更強(qiáng)的人眼檢測和定位算法迫在眉睫。
　　目前，人眼檢測及精確定位算法有很多，且各具優(yōu)勢。但實(shí)際應(yīng)用中依然存在容易定位到眼睛附近的眉毛或睫毛，以及人眼定位的精確度不夠等問題。因此，本文著重

2、對人臉檢測及多姿態(tài)人眼分類器的訓(xùn)練深入研究，并分析眉毛以下眼睛區(qū)域的細(xì)微特征，設(shè)計(jì)出了一種高效的能適應(yīng)多姿態(tài)、光照變化等復(fù)雜條件下的人眼精確定位算法。文中對多姿態(tài)人眼分類器訓(xùn)練，人眼局部信息提取以及算法的檢測效果進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，并通過與最新人眼定位算法對比來分析算法的性能。最后，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時攝像頭下的人眼精確定位。
　　本文的創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　1.深入研究基于Adaboost算法的級聯(lián)分類器結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及訓(xùn)練樣本的選取，訓(xùn)練出一種

3、能夠適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的多姿態(tài)人眼強(qiáng)分類器。該分類器的特點(diǎn)是加入眉毛或睫毛等特征明顯的負(fù)樣本，能在級聯(lián)檢測時快速判定眉毛或睫毛等特征為非特征目標(biāo)，很好的解決了眼睛誤定位到眉毛或睫毛的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明加入特征明顯負(fù)樣本的分類器能夠得到效果較好的粗定位人眼區(qū)域。
　　2.提出一種基于Adaboost的改進(jìn)人眼精確定位算法。算法對多姿態(tài)人眼分類器在人臉范圍內(nèi)搜索到的粗定位人眼區(qū)域深入分析，充分考慮人眼部分瞳孔區(qū)域與邊界區(qū)域的灰度值突變的結(jié)構(gòu)