摘要：简单有效的投影函数广泛用于眼睛定位中,然而成像产生的反光亮点降低了该方法的准确率,为此提出一种正面人脸图像中眼睛定位的算法.考虑到反光亮点对成像的影响,首先定义了3种眼睛成像模型,分析了每个模型的投影曲线特点;然后针对每个模型给出了相应的定位方法;最后综合上述3种模型提出了统一的定位算法.利用标准模型的投影曲线可近似为对称抛物线型的特点来降低亮点对眼睛定位精度的影响.实验结果表明,利用文中算法能够准确地定位眼睛的位置,准确率大于93%.

摘要：针对人脸图像平面旋转导致识别效果不佳的问题,提出一种有效的眼睛定位与人脸平面旋转校正方法.首先基于AdaBoost算法训练得到的眼睛分类器从人脸图像中快速确定双眼候选区域,然后根据双眼在候选区中所处位置和所占比例,将候选区域分为宽度相同的左眼子区、中间子区和右眼子区3个子区域,再对包含眼睛的左眼子区和右眼子区分别求积分投影来准确定位双眼位置;准确定位双眼位置后,给出了以图像中心为旋转基准点时旋转角度的计算方法,并结合图像旋转公式实现了人脸图像的平面旋转校正.实验结果表明,该方法不仅能防止人脸倾斜时出现伪特征点,也能避免眼镜内边框和眼镜支架对定位眼睛的影响,提高眼睛定位精度,而且能实现人脸的平面旋转校正,具有非常好的实时性和实用价值.

摘要：提出了一种在复杂背景、光照、姿势变化条件下的人脸眼睛定位系统。首先采用Adaboost方法提取人脸,并提出了解决平面旋转和深度旋转的方法。接着,采用数学形态学提取人脸特征并用各种规则去过滤特征点。然后采用SVM眼睛确认方法确认眼睛对。最后采用Camshift和Kalman滤波进行跟踪。基于IFACE数据库的实验结果表明我们的算法具有很高的眼睛定位准确率并对光照、姿势、复杂背景不敏感。

摘要：提出了人脸图像中眼睛定位方法 ,首先对灰度图像进行灰度形态学操作 ,所得谷图中像素数总体上随灰度级的增加而显著减少 ;用位于高端的灰度值作为阈值 ,逐次对谷图进行二值化 ,从所得二值图像中获得眼睛的候选位置 ;用PCA方法进行眼睛位置的最佳选择 该方法解决了二值化阈值步长的自适应选取问题 用AR ,Yale和自建人脸数据库进行实验 ,得到眼睛定位成功率大于 93% ,平均定位偏差小于眼球半径的 1

摘要：眼睛定位是很多人脸检测算法的关键步骤,是近二十年来图像处理、模式识别和计算机视觉领域中极富挑战性的研究课题之一。眼睛定位常用的精确检测方法主要有:霍夫变换法、变形模板法、边缘特征分析法和对称变换法等。文中采用一种基于积分投影的方法进行眼睛位置的有效快速定位,并分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位。

摘要：为实现在正面人脸中定位眼睛中心点,提出复合特征算法。在整体人脸图像主动表观模型的基础上,引入局部表观模型,使全局AAM的最优结果进一步转换到眼睛局部区域的最优定位,结合在线的肤色纹理特征,使用扇形区域积分定位内外眼角点,实现眼睛边界点的在线精确定位。使用积分图的特征梯度定位虹膜区域的边界,用圆形参数进行虹膜边缘检测,实现眼睛虹膜区域的精确定位。实验结果表明,该算法可以鲁棒地确定眼睛中心,对于实时视频等低分辨率图像能够较好地实现定位。

摘要：采用基于改进Adaboost算法的级联式人脸和人眼分类器检测人脸和眼睛的候选位置,再用支持向量机(SVM)分类器验证并确定人眼的最佳位置;实现了在复杂背景图像中快速、准确的眼睛定位.与传统的Adaboost算法相比,改进的Adaboost算法构建分类器所需的特征数目大大减少,提高了眼睛定位速度;同时利用人脸几何特征的SVM分类器验证,提高了定位精度.实验结果表明该算法具有很好的精确性和实时性.

摘要：因疲劳驾驶而引发的交通事故的发生率呈上升趋势,为了保障驾乘者的安全,疲劳驾驶提醒技术受到越来越多的关注。文章主要是通过对驾驶员眼睛状态信息的采集与识别,将识别信息进行提取判断。首先系统判断驾驶员的状态,把信息传递给单片机,由单片机进行分析并处理,发出对应信号控制报警单元,显示屏中红灯亮起且蜂鸣器给予声音警报,以提醒驾驶员。其次系统通过对驾驶员状态的持续提取,来判断其是否恢复正常状态,没有恢复则反复提醒。同时为了提高判断准确性,增加嘴部状态识别,综合判断驾驶员疲劳状态。设计的系统主要由图像采集、电源模块、单片机模块、报警模块四部分组成。

摘要：疲劳驾驶成为了导致交通事故发生的重要因素之一,并呈现出逐年递增的趋势,若能设计出一种在驾驶员发生疲劳时,就能检测出驾驶员处于疲劳状态对其进行警告,这样就可以较好地降低交通事故的发生的概率。论文介绍了一种检测驾驶员在驾驶过程中是否为疲劳驾驶的方法,基于PERCLOS对驾驶员进行疲劳检测。首先对设备采集的人脸图像进行肤色分割,根据程序中设定的肤色阈值,确定图像中属于肤色的区域,对得到的肤色区域进行眼睛追踪,人脸特征部位进行积分投影操作,获取眼睛区域,捕捉眼睛的实时状态,并对眼睛的面积进行计算,最后根据疲劳值来判定疲劳状态。根据实验证明,该方法满足车载、实时、非接触的基本要求,并能准确地做出对驾驶员驾驶过程中是否出现疲劳的判定。

摘要：给出一种基于眼睛特征图的眼睛定位方法。首先通过肤色检测得到人脸区域,然后在限定的人脸区域内建立眼睛色度图,并利用眼睛在人脸区域内的几何分布对眼睛区域进行局部的光线补偿,突出眼睛的色度信息,得到眼睛的二值图像,最终利用灰度投影算法定位眼睛。