液晶与显示 , 2017, 32(6): 499-505.
10.3788/YJYXS20173206.0499
基于改进的SIFT算子和SVM分类器的瞳孔中心定位
田耘
1,
,
甄雯
2,
,
赵海军
3,
1.北京电子科技职业学院,北京,100176;
2.北京电子科技职业学院,北京,100176;
3.北京电子科技职业学院,北京,100176
瞳孔定位的精确度很大程度取决于图片质量,但实际应用中通常要在低质量图片下进行瞳孔定位.我们的目标是在图片质量不佳的情况下进行精确的瞳孔中心定位.对于这个目标,本文提出一种基于改进SIFT特征和SVM分类器的瞳孔中心初始定位方法,并通过一个大小可变的修正矩形框得到最终瞳孔中心位置.实验结果表明,相比于其他国内外先进方法,本文的方法可以在低质量(光照不均、表情变化等)图片上拥有更高的瞳孔定位精度,定位结果在瞳孔区域内的精度为87.32%.
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