發(fā)布時間：2021-05-24 08:05

　　虹膜中心精確定位是實(shí)現(xiàn)視線跟蹤,人機(jī)交互,注意力檢測,虹膜認(rèn)證等應(yīng)用的重要前置環(huán)節(jié),具有廣泛的應(yīng)用價值。日常場景采集到的眼睛圖像常常會因?yàn)榕臄z角度,光照變化,鏡片反射等因素的影響,而存在圖像噪聲或虹膜遮擋,使得對眼睛圖像中的虹膜進(jìn)行精確定位具有極大的挑戰(zhàn)。為了適應(yīng)廣泛的應(yīng)用需求,針對基于圖像處理的虹膜中心定位方法的關(guān)鍵技術(shù),論文研究了眼睛區(qū)域的提取,虹膜中心的定位和虹膜中心的修正。論文的主要研究內(nèi)容如下:1.眼睛區(qū)域提取是虹膜中心定位算法的基礎(chǔ),提取眼睛的準(zhǔn)確性極大地影響著虹膜中心定位算法的整體性能�；趯η叭讼嚓P(guān)方法的研究和分析,本文建立了基于眼角點(diǎn)和人眼比例估計(jì)的眼睛區(qū)域提取方法。以級聯(lián)回歸森林檢測的眼角點(diǎn)為參考點(diǎn),依據(jù)人眼結(jié)構(gòu)比例關(guān)系自適應(yīng)地估計(jì)了眼睛區(qū)域邊界和眼角點(diǎn)之間的偏移,從而提取出準(zhǔn)確的雙眼區(qū)域。在公開數(shù)據(jù)BioID上進(jìn)行眼睛區(qū)域提取效果的驗(yàn)證,檢測到人臉的1515張樣本中,有1514張樣本能提取出包含完整雙目的眼睛區(qū)域。2.論文研究并總結(jié)了虹膜中心定位的現(xiàn)有方法和相關(guān)理論,在分析前人方法的基礎(chǔ)上采用多階段方案遞進(jìn)地定位虹膜中心,以結(jié)合多種方法的優(yōu)點(diǎn)。本文選擇以對頭部姿態(tài)... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究意義及背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的和研究內(nèi)容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 章節(jié)安排
2 人眼定位
    2.1 引言
    2.2 眼球結(jié)構(gòu)
    2.3 眼睛圖像提取流程
        2.3.1 人臉檢測和眼部特征點(diǎn)定位
        2.3.2 眼角點(diǎn)與人眼區(qū)域邊界
        2.3.3 眼睛區(qū)域提取
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.5 本章小結(jié)
3 虹膜中心定位
    3.1 引言
    3.2 虹膜中心定位的流程
    3.3 級聯(lián)回歸森林
        3.3.1 級聯(lián)回歸森林算法
        3.3.2 模型的訓(xùn)練
    3.4 眼睛狀態(tài)檢測
        3.4.1 相關(guān)工作
        3.4.2 眼睛狀態(tài)識別
    3.5 虹膜中心精定位
        3.5.1 灰度加權(quán)質(zhì)心
        3.5.2 虹膜中心質(zhì)量評估
        3.5.3 加權(quán)snakuscule迭代修正
    3.6 本章小結(jié)
4 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 數(shù)據(jù)集
        4.1.1 訓(xùn)練樣本
        4.1.2 測試樣本
    4.2 評價指標(biāo)
    4.3 參數(shù)優(yōu)化
        4.3.1 級聯(lián)回歸森林參數(shù)
        4.3.2 眼睛狀態(tài)識別閾值
        4.3.3 Snakuscule經(jīng)驗(yàn)參數(shù)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.1 算法時間性能
        4.4.2 算法定位準(zhǔn)確性
    4.5 分析與討論
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介
作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號：3203864