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【6h】

人眼分割及瞳孔定位研究

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目录

1 绪 论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 研究现状及难点问题

1.3 本文的主要工作及内容安排

2 眼睛定位算法

2.1 引言

2.2 基于先验知识的方法

2.3 基于肤色检测的方法

2.4 基于统计学的方法

2.5基于时序信息图像的方法

2.6 本章小结

3 基于多阈值区域融合的人眼分割

3.1 引言

3.2 图像预处理

3.3 眼睛区域初步选取

3.4 基于多阈值有效区域融合的眉眼分离

3.5 实验结果及分析

3.6 本章小结

4 基于随机椭圆拟合的瞳孔定位

4.1 引言

4.2 常用的椭圆检测方法

4.3 基于椭圆拟合的瞳孔精确定位

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 未来工作展望

致谢

参考文献

附录

A. 作者在攻读硕士学位期间内发表的论文目录

B. 作者在攻读硕士学位期间内发表的专利目录

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摘要

眼睛作为心灵的窗户,能够真实的传达了人类真实的内心世界。对眼睛各个方面的研究是了解人类情感、行为、视觉机制、心里活动的关键。在人眼相关研究的应用中,瞳孔检测与定位的应用最为广泛,涉及人工智能、认知心理学、虚拟现实等多个学科,在工业,医学检测,残疾人辅助,虚拟现实等方面具有较广的应用前景。因此如何快速而又准确的定位瞳孔依旧是研究课题的热点。
  目前,在理想的条件下,关于眼睛分割以及瞳孔定位的一些方法能够取得较好的效果,如采用特殊的设备近距离采集图像,或者固定人眼的位置等。但是在现实的情况中,普通设备获取的眼睛图像并不像理想条件下的那样清晰,瞳孔与虹膜界限十分明确,同时没有光斑,遮挡,瞳孔位置以及眼睛状态的影响。但特殊的图像采集设备价格昂贵,不宜于大规模的推广,而固定人的位置会影响人的自由行动。在实际的情况下外界因素会对瞳孔定位造成很大的影响,例如光照分布,眼睑睫毛的遮挡,光斑等。同时眼睛自身的状态也会影响瞳孔的定位,例如眼球看不同的方向,瞳孔位于眼睛中不同的位置,可能呈现出不同的形状,眼睛不同的张开程度,睫毛的遮挡等影响。针对眼睛的不同状态给定位瞳孔带来影响,以及普通设备采集的图像而导致的图像清晰度等方面的问题,本文提出了一种新的方法从人脸中精确定位瞳孔,该方法主要分成两个部分,第一部分是从人脸图像中分割出眼睛,第二部分是在分割眼睛的基础上定位瞳孔中心。该方法的主要思想是:在人脸检测的前提下,改进人体形态测量学标准中的“三庭五眼”标准,找到大致的眉眼区域;结合眉眼区域图像的特点,根据灰度直方图选取多个候选阈值,并获取对应的一组二值图像;通过融合这组二值图像中的有效区域得到候选区域,针对眼睛的特点以结合候选区域信息熵的大小,分割出眼睛,实现眉眼分离;最后利用瞳孔在眼睛中占有的比例特点,选取合适的阈值,对瞳孔进行阈值分割,利用投影积分对瞳孔进行粗略定位;在大致定位瞳孔的基础上,六等分瞳孔边缘,在每个等分边缘随机选取一个点集,对这些样本点集进行椭圆拟合,获得瞳孔中心。
  首先,本文对眼睛检测以及瞳孔定位的选题背景以及研究意义进行了详细介绍,对近年来常用的眼睛检测以及瞳孔定位的方法进行了分析总结,比较其优缺点。
  然后,本文提出了基于多阈值区域融合的方法分割定位眼睛,即根据灰度直方图选取多个候选阈值并结合信息熵的方法对感兴趣区域合并融合,进而分割眼睛。
  最后,本文介绍了椭圆拟合的基本概念和数学原理,结合随机原理进行椭圆拟合对瞳孔进行定位。该方法根据眼睛的结构特点,选取合适的阈值,对瞳孔进行分割,并通过投影积分对瞳孔进行初步定位,在此基础上将瞳孔边缘六等分,在每个等分的边缘上,随机选取六个点集,对瞳孔做椭圆拟合,获取瞳孔中心。

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