基于亮瞳效应的连续AdaBoost人眼检测

主动红外下的人眼检测结合了亮瞳效应,能够大大提高人眼的检测速度。连续AdaBoost算法借助于积分图和级联结构,具有很快的运算速度,而且它具有检测率高和鲁棒性好的特点。结合了亮瞳效应的连续AdaBoost人眼检测,使得检测系统能够满足实时的应用场合。同时,论文中采用的"人脸-人眼"两层结构有效降低了人眼检测的误检率,提高了检测的精度。实验结果表明,对于640×480分辨率的连续视频,系统的人眼检测平均时间小于16ms每帧,检测正确率较高。

基于红外光源的驾驶员眼睛实时监测

眼睛检测是驾驶员疲劳监测系统的关键技术,人眼包含了驾驶员的很多信息,如视线、注意程度、疲劳程度。该文提出了一种不同光照情况下新的实时检测眼睛的方法。通过使用红外光源和基于外观的物体识别技术简化了对眼睛的检测,在不同天气环境下图像特性比较一致,保证了不同气候状况下的亮瞳效应。

用于立体显示的人眼位置快速检测

人眼检测实自动人脸检测以及视线跟踪中非常重要的一项技术,它被用于智能人机交互、疲劳驾驶检测、安保以及诸多领域。在此提出了一种基于亮瞳效应的精确人眼实时检测算法。该方法使用主动红外光结构照明来产生亮瞳效应并产生候选点,然后利用连续Adaboost算法来对人眼进行确认,实验结果表明,对于640×480分辨率的连续视频,系统每帧的检测时间小于10ms,检测准确率较高。

基于DSP的疲劳驾驶检测系统的研究

针对汽车驾驶员疲劳驾驶检测的要求,设计了一种基于图像处理DSP芯片DM6437的疲劳驾驶视觉检测系统。通过DSP的GPIO口用软件控制摄像头轴上和轴外的两种不同波长的近红外光源(850nm/950nn)交替采集驾驶员图像,根据亮瞳效应两帧图像差分后粗定位人眼,用模板检测提取人眼的边界,根据PERCLOS值方法判断驾驶员是否疲劳。根据人眼的不同状态分别处理,用蜂鸣器作为报警系统提醒驾驶员。实验表明,该系统简单实用,而且能够全天候准确快速地判断驾驶员是否疲劳。

基于DM642的人眼检测系统设计与实现

提出一种基于TMS320DM642DSP平台的实时人眼检测系统设计。所用算法结合了人眼在主动照明下的亮瞳效应,使用包括Adaboost,SVM的"人脸-人眼"二级检测算法搜索并确定人眼位置,同时针对DSP平台特点进行相应优化。经实验表明,该DSP人眼检测系统对于640×480分辨率的连续视频能达到实时性要求,并有着良好的准确性。

基于近红外图像的人眼定位算法

为了能够快速准确地定位人眼,提出了一种基于近红外图像的人眼定位算法。使用主动红外光结构照明来产生亮瞳效应并产生候选区域,对于一些由于眼镜反射等因素没有亮瞳的图像,需要对其进行对称变换来产生候选区域;利用SVM算法对瞳孔区域进行分类确认;利用瞳孔的梯度以及几何特征快速准确定位到其中心位置。实验结果表明,该方法具有较高的可靠性和实时性。

基于差影匹配法的人脸检测

随着3D显示技术的发展,在显示技术中需要对人脸进行精确检测以及对五官进行精确定位。提出了将亮瞳效应、运动帧间差分投影和多模板ASM匹配集于一体的人脸检测方法。首先利用亮瞳效应找出可能包含的人脸区域;然后利用差影法对可能包含的区域进行进一步筛选缩小范围;最后利用多模板ASM方法进行精确定位。此方法发挥各种检测算法的优势,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测具有较好的鲁棒性。