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人眼视觉信息检测关键技术研究
眼睛是人类最主要的感觉器官,相对于嘴、鼻子,人脸面部区域中眼睛具有显著特征。研究眼睛及其运动是了解人类视觉信息的重要手段。
本文针对人眼视觉信息检测的关键技术,研究了人眼检测、虹膜中心定位、视线跟踪、视线注视辨识与人-机器人交互中视线姿势内容,具体研究内容如下:1.针对目前人眼检测方法没有充分考虑人脸佩戴眼镜、不同人眼状态(半闭合、闭合和眯眼等)、面部旋转和不同亮度条件下的人眼检测问题,提出了一种混合人眼检测方法。利用人眼区域灰度变化比人脸其他区域灰度变化明显的特征,采用图像二阶矩表征图像灰度的变化,建立人眼方差滤波器(EVF),用于获取人眼候选图像。
然后利用建立的支持向量机人眼分类器确定人眼位置,训练SVM过程中,使用主成分分析法(PCA)对人眼图像中的特征进行降维和提取,提高了SVM分类器的性能,为了有效确定SVM分类器的参数,使用遗传算法进行参数寻优。所提出的人眼检测方法对IMM、BioID和FERET人脸数据库进行了人眼检测测试,取得了97.0%的平均人眼检测正确率。
2.针对目前虹膜中心检测法没有充分考虑虹膜在人眼区域内左和右位置状态,导致虹膜 ...

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关键词：关键技术 主成分分析法 主成分分析 支持向量机 遗传算法