基于Gabor滤波和K-medoid聚类分析的人眼检测和瞳孔定位

摘要

针对人眼检测过程中存在的表情、光照和眼镜遮挡等干扰因素的影响,提出一种基于Gabor滤波和K-medoid聚类分析的人眼检测和瞳孔定位方法。首先采用鲁棒性较好的眼部横向特征作为检测对象来设计了Gabor滤波器,以突出眼部的横向特征;然后根据Gabor滤波后的眼部特征,并结合K-medoid算法设计了聚类算法检测人眼;在人眼检测基础上,结合灰度分布特征和熵函数设计了瞳孔定位方法。在BioID人脸库和FERET彩色人脸库上进行了实验,结果表明,本文方法在两个图库的3470幅人脸图像上能够达到97.8%的检测率,并且在设置误差阈值较小(0.15)情况下仍能达到95.5%的瞳孔定位准确率。