基于数理形态学的近红外光图像实时人脸检测

该新型算法首先使用基于Harr特征和Adaboost算法的人脸检测方法寻找人脸候选区域,并对候选区域进行归一化处理;然后利用人眼瞳孔在近红外光图像中会生成白色光斑的特点,使用基于数理形态学的Quoit滤波器精确定位眼睛.为了减小不同瞳孔大小带来的影响,使用了多尺度的Quoit滤波器以提高准确性.实验表明,这种方法不仅准确性高而且速度快,达到了实时人脸检测的要求.

一种高性能近红外光人脸检测和眼睛定位算法

提出了一种新型的近红外光人脸检测和眼睛定位算法,该算法先用AdaBoost分类器进行人脸区域定位,然后在人脸区域内进行眼镜检测:若检测为不戴眼镜,使用基于数理形态学的N-Quoit滤波器进行眼睛精确定位;若检测为戴眼镜,采用"人脸可信值最大"准则进行眼睛定位。实验结果表明,此算法检测率高而且眼睛定位准确,有效的克服了镜片反射近红外光干扰眼睛精确定位的问题,同时达到了实时性的要求。