曲线相似度眼型分类

针对人脸面部图像中人眼型分类问题,利用眼睑曲线的不同形状,提出一种基于眼睑轮廓曲线相似度与眼型指数相结合的人眼分类方法。采用基于轮廓的形状描述方法,在获取眼睛初始特征点的基础上增加采样点;然后根据上、下眼睑采样点与内、外眼角点,通过最小二乘法拟合得到上、下眼睑曲线方程;通过眼睑曲线方程计算出上、下眼睑采样点的斜率,利用归一化互相关系数描述上、下眼睑采样点斜率相似度;通过眼睑曲线方程计算眼型指数,与斜率相似度结合使用,达到眼型分类的目的。主要贡献是:定义了上、下眼睑轮廓曲线及其相似度,通过关联眼型指数进行眼型分类。使用该方法对标准眼、圆眼、眯缝眼、细长眼4种眼型进行分类,获得了85.17%的正确率。实验表明,所提方法易于实现,并且具有良好的眼型分类效果。

基于卷积神经网络和语义特征的眼型分类

眼睛是人脸特征最重要的构成部分,研究眼睛的特征点定位和形状分类问题,对扩充智能模拟画像系统中的眼睛库起着至关重要的作用。提出一种基于级联卷积神经网络与语义特征的人眼分类方法,采用三级的级联卷积神经网络,检测并由粗略到细致地定位出106个特征点,根据定位眼睛的20个特征点对眼睛进行形状建模并定义3个确定眼型的形状参数,对这3个参数进行分段处理,通过每一区间对应不同的语义描述来达到眼型分类的目的。实验结果表明,此方法定位准确,能达到良好的眼睛分类效果。