基于梯度方向约束的瞳孔定位算法研究

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.

关键词：人眼粗定位;Canny算法;梯度方向;GRCD算法;瞳孔定位

所属期刊栏目：40

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：115-121