[发明专利]一种基于改进Adaboost算法和人脸几何特征的眼睛定位方法有效
| 申请号： | 201310244614.X | 申请日： | 2013-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN103279752A | 公开（公告）日： | 2013-09-04 |
| 发明（设计）人： | 贲晛烨;付希凯;陆华;张鹏;李斐;刘天娇 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进Adaboost算法和人脸几何特征的眼睛定位方法，其特征是，具体步骤为：步骤一：分别训练人脸分类器和眼睛分类器；步骤二：利用训练好的人脸分类器确定人脸位置；步骤三：利用训练好的眼睛分类器在检测出的人脸区域的上部2/3的部分确定候选眼睛区域的位置；步骤四：利用人脸统计学意义上的内在几何特征确定各组眼睛对的几何特征系数；步骤五：确定每组候选眼睛对的各自判决度量d；步骤六：比较各组候选眼睛对的判决度量，判决度量越小，表示该候选眼睛对的置信水平越高；即可确定出最佳的一组眼睛对，进而确定出眼睛的最佳位置。本发明利用人脸内在的几何特征对搜索到的眼睛区域进一步甄别，能够准确有效地确定眼睛的最佳位置。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 adaboost 算法 几何 特征 眼睛 定位 方法 | ||
【主权项】：
一种基于改进Adaboost算法和人脸几何特征的眼睛定位方法，其特征是，具体步骤为：步骤一：分别训练人脸分类器和眼睛分类器；步骤二：利用训练好的人脸分类器确定人脸位置；步骤三：利用训练好的眼睛分类器在检测出的人脸区域的上部确定候选眼睛区域的位置；步骤四：利用人脸统计学意义上的内在几何特征确定各组眼睛对的几何特征系数；步骤五：确定每组候选眼睛对的各自判决度量d；步骤六：比较各组候选眼睛对的判决度量，判决度量越小，表示该候选眼睛对的置信水平越高；即可确定出最佳的一组眼睛对，进而确定出眼睛的最佳位置。
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