期刊文献+

一种面向立体显示的实时人眼检测方法 被引量:4

A 3D DISPLAY-ORIENTED REAL-TIME EYE DETECTION METHOD
下载PDF
导出
摘要 提出一种针对实时视频流的快速且鲁棒的人眼定位方法,该方法直接应用于基于用户双眼精确定位的无辅助立体显示系统。在检测系统前端,结合稳定的肤色团块特征和积分图获取人脸检测候选区域;利用人脸-人眼两层分类器精确定位人眼,通过改进连续型AdaBoost算法中平滑因子ε的选取方法,在加快收敛速度的同时避免过学习,同时合理分布的样本保证了低误检率和鲁棒性;在后端,用卡尔曼滤波器预测人眼位置和克服跳变。实验证明,该方法可以快速精确定位人眼,满足无辅助立体显示的要求。 A fast and robust eye location method for real-time video stream is proposed,and it is directly applied in auto-stereoscopic display system which is based on accurate location of both eyes.In front stage of the detection system,stable mass features of the complexion and integral image are combined to obtain candidate areas for face detection;Two-layer face-eye classifier is used to locate eyes accurately,and by improving the selection way of the smoothing factor ε in real AdaBoost algorithm,the overfitting is avoided while accelerating the convergence speed,meanwhile the reasonable distribution of samples insures low false alarm rate and robustness;In rear stage,Kalman filter is applied to predict eyes position and overcome sharp change of the detected positions.Experimental results show that this method can locate eyes fast and accurately and can meet the needs of auto-stereoscopic display.
出处 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第4期5-7,96,共4页 Computer Applications and Software
基金 国家自然科学基金重点项目(60832003) 新型显示技术及应用集成教育部重点实验室资助项目(P200902) 国家质检公益性行业科研专项经费资助项目(201110233)
关键词 无辅助立体显示 人眼检测 肤色检测 连续AdaBoost算法 SVM算法 卡尔曼滤波 Auto-stereoscopic display Eye detection Complexion detection Real AdaBoost algorithm SVM algorithm Kalman filter
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献89

共引文献229

同被引文献33

  • 1董太和.立体照相绪论立体照相理论与实践讲座之一[J].照相机,1994(2):19-22. 被引量:4
  • 2孙超,苏鸿根.关于Autostereoscopic 3D技术的几点探讨[J].计算机工程,2007,33(7):204-206. 被引量:2
  • 3何赛军.基于柱镜光栅的多视点自由立体显示技术研究[学位论文].杭州:浙江大学,2009.
  • 4颜轲.数字图像三维立体显示算法研究与实现[学位论文].长沙:国防科技大学,2010.
  • 5Van Berkel C. Image Preparation for 3D-LCD. Proc. of SPIE, 1999, 3639: 84-91.
  • 6潘春艳,杨青,李建军.New Image Fusion Algorithm for Auto-stereoscopic Display. Proc. SPIE. Beijing, China, 2013.
  • 7Bradski G,Kaehler A.于仕琪,刘瑞祯,译.学习OPENCV中文版.北京:清华大学出版社,2009.
  • 8王宝亮.基于H.264的多视点立体视频关键技术研究[学位论文].天津:天津大学,2010.
  • 9Viola P, Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple feature. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition. Kauai, Hawaii,USA. 2001.
  • 10王琼华;李大海;王爱红.基于柱面光栅的多视点三维自由立体显示器[A],2009.

引证文献4

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部