復(fù)雜條件下的人眼定位算法研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別技術(shù)中非常關(guān)鍵的部分，為模式識(shí)別過程內(nèi)特別關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，能夠從不同領(lǐng)域進(jìn)行采納借鑒，未來的發(fā)展前景非常樂觀。眼睛為人臉中特別關(guān)鍵，同時(shí)為特別清楚的特征，和嘴巴還有鼻子進(jìn)行對(duì)比，從眼睛內(nèi)可以獲得更為豐富的數(shù)據(jù)，其中涵蓋的個(gè)體區(qū)分信息也特別充分，所以，從人臉識(shí)別過程內(nèi)應(yīng)當(dāng)特別關(guān)注。人眼精確定位能夠產(chǎn)生非常關(guān)鍵的影響，能夠保證人臉識(shí)別質(zhì)量及水平，能夠科學(xué)獲得人臉部特征。
　　 目前，人眼識(shí)別的算法很多，如基于先驗(yàn)規(guī)

2、則的水平與垂直投影法、二值化定位法和對(duì)稱法；將相關(guān)幾何特征數(shù)據(jù)當(dāng)作前提的可變形模板法；將各個(gè)色彩空間當(dāng)作前提的色彩信息法；將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)當(dāng)作前提的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法還有支持向量機(jī)方法；基于關(guān)聯(lián)信息的概率網(wǎng)絡(luò)法、動(dòng)態(tài)連接模型法和小波網(wǎng)絡(luò)法；等等。但是，現(xiàn)階段的大多算法都具有較強(qiáng)的約束條件，如需要簡(jiǎn)單背景、正面無傾斜人臉、適當(dāng)光照、無遮擋物(如眼鏡)、無表情影響等，即假設(shè)人臉的位置已知或很容易獲得；另一方面，人臉部的特征較多，不易分析，提取困難，計(jì)算

3、復(fù)雜度相對(duì)較高。
　　 本文總結(jié)了人眼定位算法中可能遇到的各種復(fù)雜條件，并針對(duì)性的提出了相應(yīng)的解決方法；借助研究、對(duì)比和歸納，設(shè)計(jì)了基于復(fù)雜條件的人眼定位算法；另外，本文采用了多種優(yōu)化方法，提高了人眼定位過程的運(yùn)算速度，進(jìn)一步完善了算法的準(zhǔn)確度和提高了算法的適應(yīng)性。
　　 最后，利用本文提出的人眼識(shí)別方法，本課題實(shí)現(xiàn)了一個(gè)復(fù)雜條件下的人眼識(shí)別系統(tǒng)，并利用常用的人臉圖像數(shù)據(jù)庫對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。經(jīng)過對(duì)比分析顯示，本文的算