计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2015年
1期
194-198
,共5页
形态学%商图像%K-MEANS%贝叶斯后验概率
形態學%商圖像%K-MEANS%貝葉斯後驗概率
형태학%상도상%K-MEANS%패협사후험개솔
Morphology%Quotient image%k-means%Bayes posterior probability
利用形态学商图像对人眼区域和皮肤区域有明显不同响应值的特点,根据贝叶斯后验概率的优点,提出一种新的人眼定位的方法.算法分成人眼模板训练过程和人眼定位过程.训练过程首先计算人眼图像的形态学商图像,然后利用K-MEANS算法自动为不同角度或者戴眼镜的人眼建立模板.人眼定位过程首先计算人脸图像的形态学商图像,然后使用与模板相同大小的滑动窗口和离散余弦相似度判定每个窗口与模板匹配的程度获得后验概率图,最后根据后验概率图中各个连通区域的平均概率判定眼睛位置.在Caltech数据库、Labeled Faces in the Wild (LFW)数据库及Yale Face B数据库中的实验结果证明,该算法对不同角度,不同光照,低分辨率,甚至戴眼镜的人眼图片均有较高的定位率.
利用形態學商圖像對人眼區域和皮膚區域有明顯不同響應值的特點,根據貝葉斯後驗概率的優點,提齣一種新的人眼定位的方法.算法分成人眼模闆訓練過程和人眼定位過程.訓練過程首先計算人眼圖像的形態學商圖像,然後利用K-MEANS算法自動為不同角度或者戴眼鏡的人眼建立模闆.人眼定位過程首先計算人臉圖像的形態學商圖像,然後使用與模闆相同大小的滑動窗口和離散餘絃相似度判定每箇窗口與模闆匹配的程度穫得後驗概率圖,最後根據後驗概率圖中各箇連通區域的平均概率判定眼睛位置.在Caltech數據庫、Labeled Faces in the Wild (LFW)數據庫及Yale Face B數據庫中的實驗結果證明,該算法對不同角度,不同光照,低分辨率,甚至戴眼鏡的人眼圖片均有較高的定位率.
이용형태학상도상대인안구역화피부구역유명현불동향응치적특점,근거패협사후험개솔적우점,제출일충신적인안정위적방법.산법분성인안모판훈련과정화인안정위과정.훈련과정수선계산인안도상적형태학상도상,연후이용K-MEANS산법자동위불동각도혹자대안경적인안건립모판.인안정위과정수선계산인검도상적형태학상도상,연후사용여모판상동대소적활동창구화리산여현상사도판정매개창구여모판필배적정도획득후험개솔도,최후근거후험개솔도중각개련통구역적평균개솔판정안정위치.재Caltech수거고、Labeled Faces in the Wild (LFW)수거고급Yale Face B수거고중적실험결과증명,해산법대불동각도,불동광조,저분변솔,심지대안경적인안도편균유교고적정위솔.
