基于Harris算子和K-means聚类的红外图像脸部特征自动定位

• 作者: 俞梦孙 孙敏 李德玉
• 来源期刊: 航天医学与医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 红外图像 脸特征定位 特征提取 Harris算子 K-means聚类
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论著
• 页码范围: 285-288
• 页数: 4页
• 分类号: R319
• 字数: 3313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0837.2007.04.011

摘要

目的 研究一种红外医学图像处理与分析方法,实现红外人脸图像中特征区域的自动定位.方法 针对红外正面脸部图像,采用一种无监督的局部和全局的特征提取方法,首先通过阈值法区分出前景和背景,并根据面部特征对称性在前景中确定鼻区;然后在面部确定一个包含所有特征的矩形区域,利用Harris算子在该区域检测出角点,并找出这些点的局部最大值点;最后用K-means方法对这些点进行聚类.结果 100幅临床图像的实验表明,该方法可实现红外人脸图像中眼、鼻、口的自动定位,并能够准确划分脸部的特征区域.结论 本文所建立的图像分析方法可快速、简捷地实现红外图像面部特征自动定位,且重复性较好、可信度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德玉	北京航空航天大学生物工程系	28	86	6.0	8.0
2	俞梦孙		74	744	15.0	25.0
3	孙敏	北京航空航天大学生物工程系	1	0	0.0	0.0