一种精确的虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别中极为关键的一步,选择了一种基元模式来进行虹膜内边缘定位。为了使提取的内边缘更加精确,先对采集的虹膜图像进行除燥去、光斑、归一化等处理,再设定方窗函数及双阈值,来定义基元模式,通过基元模式提取虹膜内边缘纹理信息进行边缘定位。最后选取了CASIA-Iris,UBIRIS-V1和MMU-IrisV1虹膜数据库中虹膜图像在MATLAB2010b上与Daugman和Wides两种算法进行性能测试,实验证明,此方法准确率很高,耗时较短,可以有效精确定位虹膜内边缘,具有较好的应用价值。

基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计

提出了一种新的基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计的算法,且研究使用普通的摄像头。采用Harris角点检测算法对驾驶人上、下眼睑外轮廓进行角点检测,拟合人眼轮廓曲线;再对人眼区域图像进行色彩空间转换提取灰阶值分量,图像亚像素下进行Hough边缘检测,设定相应的虹膜边缘曲率阈值,准确识别人眼虹膜边缘信息。算法结合虹膜和人眼轮廓信息对驾驶人眼视线进行估计。将提出的算法应用到实车试验中,采用facelab5眼动仪对驾驶人视线估计角度结果进行验证。试验结果表明,所采用的人眼视线角度估计算法在实际的驾驶环境中准确率较高。