咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >基于梯度方向约束的瞳孔定位算法研究 收藏

基于梯度方向约束的瞳孔定位算法研究

Research on pupil localization algorithm based on gradient direction constraint

作     者:宁小鸽 牟莉 Ning Xiaoge;Mu Li

作者机构:西安工程大学计算机科学学院西安710600 

出 版 物:《国外电子测量技术》 (Foreign Electronic Measurement Technology)

年 卷 期:2021年第40卷第7期

页      面:115-121页

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:人眼粗定位 Canny算法 梯度方向 GRCD算法 瞳孔定位 

摘      要:针对传统的随机圆检测(RCD)瞳孔定位算法存在无效采样的次数过多和边缘点无效计算,导致瞳孔定位精度低、计算时间长等问题,提出了一种基于梯度方向约束的随机圆检测(GRCD)瞳孔定位算法,该算法首先利用自适应boost算法(Adaboost)人脸检测算法和三庭五眼法对人眼进行粗定位,然后利用Canny算法提取人眼区域轮廓。接着,对人眼区域轮廓采用GRCD算法获得人的眼球中心坐标,即瞳孔位置。最后,在同等条件下,通过MATLAB仿真实验对GRCD和RCD算法分别进行检测,实验结果表明,GRCD算法在准确率、检验速率、鲁棒性上都优于RCD算法,因此该算法是精确度高,耗费时间短,鲁棒性强的瞳孔定位算法。

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分