基于FCM聚类和C-V模型的人眼精确定位方法

• 作者: 吴暾华 周昌乐 白宝钢
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 其他
• 关键词: Retinex算法 Hough变换 FCM聚类 C-V模型 水平集
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 36-43
• 分类号: ZP391.4
• 字数: 7335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2011.03.007

摘要

提出了一种精确提取眼睛轮廓、虹膜边界、瞳孔中心及眼角坐标的方法.首先利用基于AdaBoost算法的眼睛检测器提取眼睛所在的图像子区域,并应用单尺度Retinex算法增强该子区域;然后在子区域中运用梯度Hough 圆变换提取瞳孔中心和虹膜边界;接着运用模糊C均值(FCM)聚类算法在子区域内提取眼睛的初始区域,并以初始区域构造符号距离函数作为C-V模型的初始水平集函数;最后运用C-V模型提取眼睛轮廓和眼角坐标.在PurdueAR 人脸测试集上,结合FCM聚类后C-V模型的收敛速度提高了64.1%、定位精度提高了8.3%.方法不受复杂背景影响,对光照变化有较好的适应度,具有较高的鲁棒性.实验结果表明方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周昌乐	厦门大学信息科学与技术学院	148	1475	22.0	30.0
2	白宝钢	温州医学院信息与工程学院	8	8	1.0	2.0
3	吴暾华	温州医学院信息与工程学院	12	43	3.0	6.0