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基于輪廓檢測的眼睛定位方法

2010-09-06 06:28:10西南交通大學電氣工程學院鐵俊波朱俊星唐蘭君
河南科技 2010年8期
關鍵詞:人臉識別檢測

西南交通大學電氣工程學院 鐵俊波 朱俊星 黃 進 唐蘭君

基于輪廓檢測的眼睛定位方法

西南交通大學電氣工程學院 鐵俊波 朱俊星 黃 進 唐蘭君

此文是西南交通大學2009年國家創新性實驗計劃項目研究成果,受全國大學生創新性實驗計劃項目資金資助,項目名稱:人臉識別相關核心技術研究及系統實現,項目編號091061309

人臉識別是模式識別學科的一大研究熱點,廣泛地應用于保密系統、可視電話系統以及人機交互系統等領域。眼睛定位是人臉識別中一個重要的信息,本文根據人臉中眼睛的灰度及形狀信息,提出了一種新的,基于輪廓檢測的眼睛定位算法。實驗結果表明此算法具有較好的準確性和可行性。

人臉識別 眼睛定位 算法

1 引言

人臉識別在保密系統、可視電話系統以及人機交互系統等領域有著廣泛的應用前景。

眼睛作為人臉的重要特征,在人臉檢測和識別中都發揮著重要的作用。目前人臉識別常用方法大致分為基于幾何特征、基于代數特征的識別和基本神經網絡的識別方法。近年來,研究眼睛定位算法較多,主要有區域分割法、灰度投影法等,區域分割法首先對人臉的二值圖像進行區域分割, 然后設定一系列經驗值和支持函數定位眼睛; 灰度投影法對人臉圖像進行水平和垂直方向的投影,根據波峰、波谷的分布信息來定位眼睛;邊緣提取法首先對人臉圖像進行邊緣提取, 然后用霍夫變換檢測眼球,構造一個眼部模板,用一系列函數從能量角度找出眼睛;統計學習法將人眼區域看作一類模式,使用大量不同條件下的人眼與非人眼樣本, 借助統計分析理論和機器學習方法提取人眼共有的一些特征, 實現人眼檢測。上述方法都取得了一定的成功,但普遍存在收斂速度慢、計算量大、定位不夠準確等缺陷。

本算法根據眼睛的兩大結構特征:①在人臉中具有對稱性;②其灰度值集中在某個區域,提出了一種結合人臉中眼睛的灰度及面積信息的人眼定位新算法,并具體實現。

二、眼睛定位算法描述

1. 濾除噪聲

通過攝像頭得到的圖像中,一般含有一定的噪聲,為了在后面的眼睛定位中得到更好的效果,在一開始,使用了canny濾波,濾除了一定的噪聲。

2. 基于整個圖像的灰度值對圖像進行二值化

圖像二值化的目的是使眼部區域凸顯出來,而圖像二值化處理的關鍵是閾值的選擇,閾值選擇的原則是選擇和眼睛較為接近的灰度值,本文選擇一種可變的閾值。

如果將整幅灰度圖像的灰度值從大到小排成數列:

其中,“T-N,”代表最小的灰度值,“TN,”代表最大的灰度值,我們定義T0為整幅圖的平均灰度值,則為

假設圖像中白像素點的灰度值為255,黑像素點的灰度值為0,則眼睛的灰度值應該是低于整幅圖像的平均灰度值的,所以我們在計算出圖像平均值的基礎上,乘上一個系數a(0

3. 對圖像進行形態學操作

由于二值化并不能夠完全的凸顯出眼睛,因為眉毛,鼻子和嘴巴的某些部分灰度值與眼睛有些接近,在二值化之后,得到的臉部圖像中,除了得到眼睛之外,還可能存在一部分的眉毛,鼻子和嘴巴的殘余圖像,為了消除這部分噪聲對后續眼睛檢測的影響,我們使用了膨脹和腐蝕兩種形態學操作。在對圖像使用膨脹操作之后,先前存在的眉毛等的殘余圖像明顯消失,但是眼睛區域也變得十分小,接著我們再使用腐蝕操作,擴大眼睛的區域,使得在后續檢測中,方便的檢測出眼睛。

4. 尋找眼睛位置并定位

由于圖像中的不僅僅有眼睛的輪廓,所以檢測出的結果應該是一個輪廓的序列。

假設該序列為:P={P0,P1,P2...........PN}

由于本文使用opencv實現算法,在得到的輪廓序列結構中,包含著檢測出的每一個輪廓的面積。利用冒泡排序法,將得到的N個輪廓的面積進行排序,可以得到關于輪廓面積大小的一個數列:area[]={area0,area1,.......ar eaN}

我們利用眼睛的結構特征,即兩只眼睛的輪廓的面積是相近的,從最大的輪廓面積開始逐次比較兩個面積數組元素,當它們的相似度超過相似度閥值時,可以認為找到了兩只眼睛。

經過試驗發現,λ取值在1.1~1.3時,可以得到較好的檢測效果。

三、程序流程圖

四、實驗結果

通過實驗驗證了本算法定位的準確性和可行性, 證明了本算法在人臉識別的眼睛定位上有一定的識別準確度,本算法還具有容易實現、運算量少、對不同光照條件下的人臉圖像有較好的檢測效果。

五、.結束語

經過實驗,這種算法占內存小,能簡單、快速地應用到嵌入式系統中,并能對多幅圖像進行眼睛定位,基本上每幅圖像都能正確定位,取得了滿意的效果,由此說明此算法具有較好的準確性和可行性。但本算法是基于面積的大小,對于戴眼鏡的人臉圖像,需要調節二值化的閾值;當圖像中有多個人臉時,應事先對圖像進行切割,使其成為單個人臉。通過這些處理,本算法能實現對不同人臉的眼睛定位。

[1]章毓晉.圖像處理和分析[M].北京:清華大學出版社,1990

[2]田捷,沙飛,張新生.實用圖像分析與處理技術[M].北京:電子工業出版社,1995

book=47,ebook=139

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