基于多尺度虹膜形状特征的人脸图像姿态变化的人眼检测

基于多尺度虹膜形状特征的人脸图像姿态变化的人眼检测(中文10000字,英文PDF)
关键字:人眼检测、人眼定位、面部特征检测、人眼验证
摘要
人脸图像中眼睛的准确定位对于人脸识别的许多应用都是非常重要的，这项研究也在计算机视觉领域引起了相当大的研究兴趣。然而，大多数检测方法是基于面部的正面姿势，如果把它们应用到非正面姿势上，就会产生错误的结果。
本文提出了一种能够在不同头部姿态下捕捉到人脸图像中眼睛检测方法。我们提出的方法包括两个阶段：眼睛候选检测与眼睛候选验证。在眼睛候选检测中，通过使用多尺度虹膜形状特征和积分图像获得眼睛候选区域。人脸图像中虹膜的大小随着头部姿态变化而变化，所提出的多尺度虹膜形状特征方法能够在这种情况下检测眼睛。由于它利用积分图像，其计算成本相对较低。然后基于定向梯度直方图（HOG）和小区平均强度特征的特征级融合，使用支持向量机（SVM）在眼睛候选验证阶段验证所提取的眼候选。
我们使用中国科学院的姿态、表情、附件和照明（CAS－PEAL）数据库和pointing’04’数据库对所提出的方法进行了性能测试。结果证实了我们的方法相对于传统的Haar-like探测器和在相对极端头部姿态变化下的两个混合眼睛探测器的优越性。