圖象中眼睛和嘴巴的檢測(cè)與定位.pdf

1、本文在圖象中分割人臉區(qū)域，在檢測(cè)出的人臉區(qū)域內(nèi)定位眼睛區(qū)域和嘴巴區(qū)域，并定位相關(guān)的重要特征點(diǎn)，如：區(qū)域中心、眼角、嘴角等。主要研究?jī)?nèi)容如下： (1)提出了一種新的人臉區(qū)域分割算法。當(dāng)前人臉區(qū)域分割主要依賴于膚色在某些特定色彩空間的聚類特性，然而膚色很容易因?yàn)榄h(huán)境光照的影響而變化，而且當(dāng)背景中存在近似于膚色色彩的物體或者存在多處膚色區(qū)域時(shí)，很難準(zhǔn)確定位人臉區(qū)域。本文利用人臉輪廓信息定位候選區(qū)域，然后結(jié)合人臉特征點(diǎn)呈現(xiàn)三角分布的特性

2、最終定位人臉，很好地避免了上述原因?qū)τ谌四槄^(qū)域分割的影響。 (2)提出了一種新的人眼及其特征點(diǎn)的定位方法。利用迭代式閾值算法對(duì)圖象進(jìn)行二值化處理，然后針對(duì)人臉上半?yún)^(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，縮短了檢測(cè)時(shí)間。利用最小外接矩形描述眼睛區(qū)域的輪廓，并依據(jù)長(zhǎng)寬比例及位置，連貫性等約束信息區(qū)分眼睛和眉毛、頭發(fā)區(qū)域；利用質(zhì)心作為區(qū)域中心，更好地描述了眼睛區(qū)域的中心位置；然后利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算子對(duì)眼角進(jìn)行定位，結(jié)合閉合區(qū)域填充以及形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算等操作

3、對(duì)眼睛區(qū)域進(jìn)行填充，很好地避免了因?yàn)檠劬^(qū)域的不連貫導(dǎo)致的眼角檢測(cè)不準(zhǔn)確。 (3)提出了一種新的嘴巴區(qū)域及其特征點(diǎn)的定位方法。針對(duì)人臉下半?yún)^(qū)域進(jìn)行二值化，完整地保留了嘴巴區(qū)域的信息，效果明顯優(yōu)于針對(duì)整幅人臉進(jìn)行二值化的情形。然后利用最小外接矩形描述嘴巴區(qū)域的輪廓，并依據(jù)長(zhǎng)寬比例及位置信息定位嘴巴區(qū)域，利用質(zhì)心作為區(qū)域中心，最后利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算子在區(qū)域填充后的嘴巴區(qū)域中定位嘴角位置。 實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的算法簡(jiǎn)單