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Automatic eye detection using intensity filtering and K-means clustering

机译:使用强度过滤和K均值聚类的自动眼睛检测

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摘要

This paper proposes a novel eye detection method, which can locate the accurate positions of the eyes from frontal face images. The proposed method is robust to pose changes, different facial expressions and illumination variations. Initially, it utilizes image enhancement, Gabor transformation and cluster analysis to extract eye windows. It then localizes the pupil centers by applying two neighborhood operators within the eye windows. Experiments with the color FERET and the LFW (Labeled Face in the Wild) datasets (including a total of 3587 images) are used to evaluate this method. The experimental results demonstrate the consistent robustness and efficiency of the proposed method.
机译:本文提出了一种新颖的眼睛检测方法,该方法可以从额脸图像中定位眼睛的准确位置。所提出的方法对于姿势变化,不同的面部表情和照明变化是鲁棒的。最初,它利用图像增强,Gabor变换和聚类分析来提取眼睛窗口。然后,通过在眼睛窗口内应用两个邻域运算符来定位瞳孔中心。使用彩色FERET和LFW(野外标记脸)数据集(包括总共3587张图像)进行的实验用于评估此方法。实验结果证明了该方法的鲁棒性和有效性。

著录项

  • 来源
    《Pattern recognition letters》 |2010年第12期|P.1633-1640|共8页
  • 作者

    Zhiming Qian; rnDan Xu;

  • 作者单位

    Chwxiong Normal University, Chuxiong 675000, China Department of Computer Science and Engineering, Yunnan University, Kunming 650091, China;

    rnDepartment of Computer Science and Engineering, Yunnan University, Kunming 650091, China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    eye detection; gabor transformation; cluster analysis; neighborhood operator;

    机译:眼睛检测gabor转换聚类分析;邻里经营者;

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