基于嵌入式平臺(tái)的瞳孔定位算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和思維科學(xué)研究、人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像處理正朝著數(shù)字化、結(jié)構(gòu)化和智能化的方向大步邁進(jìn)。構(gòu)建類似人類的視覺系統(tǒng)來處理圖像信息、理解外部世界是目前智能化領(lǐng)域的一個(gè)重點(diǎn)研究方向，數(shù)字圖像的結(jié)構(gòu)化和智能化處理將進(jìn)一步提高數(shù)字圖像的視覺效果和人們對(duì)于圖像信息的感知能力。作為機(jī)器視覺的熱點(diǎn)研究問題，人臉檢測(cè)、眼睛定位與瞳孔定位在交通、安全、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有很高的應(yīng)用潛力和研究?jī)r(jià)值。本文基于模式識(shí)別技術(shù)提出了基于嵌入式設(shè)備的人臉特征

2、檢測(cè)與瞳孔定位的算法研究、優(yōu)化、仿真與實(shí)現(xiàn)。
　　1.本文首先探討了現(xiàn)有的人臉檢測(cè)、眼睛與瞳孔定位算法所運(yùn)用到理論方法，綜合考量各自算法的優(yōu)缺點(diǎn)，通過對(duì)比分析，本文提出了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的Viola-Jones實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)優(yōu)化算法，為了改善Viola-Jones算法在人臉檢測(cè)方面的性能，本文充分利用了Viola-Jones算法提供的四種分類模式，根據(jù)人臉面部分布特征，來確定檢測(cè)圖像中的人臉位置與尺寸大小。眼睛定位是在人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上

3、進(jìn)行的，為了提升算法的運(yùn)行效率，本文根據(jù)眼睛在人臉分布的特點(diǎn)和人臉檢測(cè)的結(jié)果，設(shè)定了眼睛檢測(cè)區(qū)域，并采用Viola-Jones算法提供的眼睛檢測(cè)分類模式，完成對(duì)眼睛的檢測(cè)與定位。
　　2.瞳孔定位算法研究是本文探討的重點(diǎn)。本文以人臉特征檢測(cè)為前提，對(duì)眼部圖像進(jìn)行基于最佳閾值法的二值化處理和基于Canny算子的邊緣提取，并根據(jù)虹膜輪廓信息，定位瞳孔中心。本方法具有較高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
　　3.針對(duì)當(dāng)前圖像信息在移動(dòng)端嵌入式平

4、臺(tái)的結(jié)構(gòu)化和智能化處理的發(fā)展趨勢(shì)，本文基于OpenCV開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，將文中所提出的人臉特征檢測(cè)與瞳孔定位技術(shù)在嵌入式開發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行了算法集成、優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)。
　　通過大量的檢測(cè)結(jié)果顯示，本文提出的人臉特征檢測(cè)算法在繼承Viola-Jones檢測(cè)性能的同時(shí)，提高了Viola-Jones算法在單人人臉檢測(cè)和眼睛定位方面的檢測(cè)率，降低了誤識(shí)率，為瞳孔定位算法的仿真設(shè)計(jì)提供了可靠的技術(shù)保障。人臉特征檢測(cè)算法和瞳孔定位算法在Android