基于梯度方向约束的瞳孔定位算法研究

针对传统的随机圆检测(RCD)瞳孔定位算法存在无效采样的次数过多和边缘点无效计算,导致瞳孔定位精度低、计算时间长等问题,提出了一种基于梯度方向约束的随机圆检测(GRCD)瞳孔定位算法,该算法首先利用自适应boost算法(Adaboost)人脸检测算法和三庭五眼法对人眼进行粗定位,然后利用Canny算法提取人眼区域轮廓。接着,对人眼区域轮廓采用GRCD算法获得人的眼球中心坐标,即瞳孔位置。最后,在同等条件下,通过MATLAB仿真实验对GRCD和RCD算法分别进行检测,实验结果表明,GRCD算法在准确率、检验速率、鲁棒性上都优于RCD算法,因此该算法是精确度高,耗费时间短,鲁棒性强的瞳孔定位算法。