【摘 要】
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针对当前瞳孔检测精度和效率不够高的问题,提出一种改进的基于人脸图像的瞳孔精确检测方法.该方法首先采用基于OpenCV的快速人眼定位来获取人眼区域,在对该区域进行瞳孔中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61602007)资助;安徽省自然科学青年基金项目(1608085QF132)资助
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针对当前瞳孔检测精度和效率不够高的问题,提出一种改进的基于人脸图像的瞳孔精确检测方法.该方法首先采用基于OpenCV的快速人眼定位来获取人眼区域,在对该区域进行瞳孔中心定位的基础上,通过改进的星射线法提取瞳孔的边缘轮廓;然后在瞳孔拟合过程中,采用改进的最小二乘椭圆拟合方法,简化边缘样本点的选取过程,实现瞳孔的精确匹配;最后,设计了拟合率评价标准来选出最优的椭圆.实验结果表明,使用该瞳孔检测方法对单幅人脸图像进行瞳孔特征提取,能够精确高效地完成瞳孔的拟合和瞳孔参数的提取.
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